Data Berantakan? Kuasai Teknik Data Cleaning & Pre-Processing Secara Praktis

Deskripsi

Sering menemukan data yang berantakan saat akan dianalisis? Banyak sel kosong, format tidak konsisten, duplikasi, atau posisi kolom yang  tidak rapi? 

Sebelum data dianalisis, tahap terpenting adalah data cleaning dan pre processing. Tanpa proses ini, hasil analisis bisa bias, tidak akurat, bahkan  menyesatkan. 

Workshop ini dirancang untuk membantu peserta memahami dan mempraktikkan  teknik perapihan serta pembersihan data secara sistematis dan efisien. 

Berbagai permasalahan umum yang akan dibahas antara lain: 

• Missing value (sel kosong) 
• Header bertumpuk / format tidak sesuai 
• Duplikasi data 
• Outlier (nilai tidak wajar) 
• Kesalahan format penulisan 
• Penukaran posisi kolom dan baris 
• Transformasi data (scaling, unpivoting) 
• Standardisasi kapitalisasi & teks 

Pelatihan menggunakan dua tools aplikasi berbeda dengan pendekatan yang  meminimalkan penggunaan rumus atau script, sehingga tetap mudah diikuti  bahkan oleh peserta yang belum terbiasa dengan formula kompleks.

Metode pembelajaran dilakukan secara praktik langsung (hands-on), sehingga  peserta benar-benar mengalami proses pembersihan data dari awal hingga siap  dianalisis.

Cocok Untuk: 

• Mahasiswa yang ingin meningkatkan skill analisis data 
• Karyawan & profesional yang bekerja dengan data 
• Admin, staff operasional, analis, dan researcher 
• Umum yang ingin meningkatkan keterampilan digital 
• Tidak perlu mahir coding atau formula lanjutan. 

Materi yang dipelajari:

1. Identifikasi berbagai permasalahan pada data 
2. Konsep dasar pre-processing sebelum analisis 
3. Penggunaan tools untuk data cleaning secara efisien 
4. Penanganan: 

o Duplikasi 

o Missing value 

o Outlier 

o Transformasi & unpivot 

o Standardisasi format 

5. Export / Load hasil data sesuai kebutuhan analisis 

Kebutuhan Peserta:

• Laptop / PC 
• Koneksi internet stabil 
• Microsoft Excel minimal versi 2016 ke atas 

Manfaat yang Diperoleh:

• Memahami pentingnya tahap pre-processing dalam analisis data 
• Mampu melakukan data cleaning secara cepat dan sistematis 
• Mendapat pengalaman praktik menggunakan lebih dari satu tools 
• Mampu memilih metode yang tepat sesuai permasalahan data 
• Meningkatkan efisiensi dan kualitas analisis