Jenis Jenis Data dalam Data Science yang Perlu Kamu Tahu!

Data science adalah disiplin ilmu yang menggunakan berbagai jenis data untuk menganalisis, memprediksi, dan mengambil keputusan berbasis data. Namun, tidak semua data diciptakan sama. 

Ada data terstruktur yang rapi dan mudah dianalisis, serta data tidak terstruktur yang lebih menantang namun kaya informasi. Selain itu, ada data semi-terstruktur yang berada di antara keduanya, menawarkan fleksibilitas dan kekayaan informasi yang luar biasa.

Dalam artikel ini, kita akan membahas secara mendalam berbagai jenis data yang ada dalam data science, bagaimana mereka digunakan, dan mengapa penting bagi kita untuk memahaminya. 

Dengan pengetahuan ini, kamu akan lebih siap untuk menghadapi tantangan data science dan memanfaatkannya untuk menciptakan solusi inovatif di berbagai bidang.

Jenis-jenis Data dalam Data Science

Dalam statistik, memahami jenis-jenis data sangat penting untuk menerapkan pengukuran statistik dengan tepat dan untuk membuat kesimpulan yang benar tentang data. Beberapa jenis data yang perlu diketahui oleh data scientist pemula meliputi:

1. Data Kuantitatif

Data kuantitatif adalah data yang menggambarkan jumlah, besaran, atau jangkauan tertentu, biasanya dengan unit pengukuran terkait, seperti meter untuk mengukur tinggi badan seseorang. Data ini dibagi menjadi dua jenis:

2. Data Diskrit

Data diskrit hanya dapat memiliki nilai-nilai tertentu dan tidak bisa dibagi menjadi bagian yang lebih kecil. Contoh data diskrit termasuk jumlah siswa dalam kelas, jumlah karyawan di perusahaan, atau jumlah soal ujian yang dijawab dengan benar.

3. Data Kontinu

Data kontinu adalah data yang bisa dibagi menjadi tingkat yang lebih halus dan umumnya bersifat numerik. Misalnya, tinggi badan bisa diukur dengan presisi yang sangat tinggi dalam satuan seperti meter, centimeter, atau milimeter.

Berbeda dengan data diskrit, data kontinu dapat direkam dalam berbagai pengukuran seperti lebar, suhu, dan waktu. Contoh data kontinu termasuk waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan proyek, kecepatan mobil, dan sebagainya.

2. Data Kualitatif

Data kualitatif adalah data yang mendeskripsikan dan mengkarakterisasi, serta dapat diamati dan dicatat. Data ini bersifat non-numerik dan biasanya diperoleh melalui observasi, wawancara, diskusi kelompok, dan metode sejenis lainnya. 

Jenis data ini penting untuk menentukan frekuensi sifat atau karakteristik tertentu, yang memungkinkan ahli statistik untuk menetapkan parameter guna mengamati kumpulan data yang lebih besar.

3. Data Interval

Berikut beberapa karakteristik utama dari data interval:

Pengukuran

Data interval diukur menggunakan skala interval yang tidak hanya menunjukkan urutan dan arah, tetapi juga perbedaan nilai yang tepat. Misalnya, tkamu pada termometer atau penggaris memiliki jarak yang sama, sehingga mengukur jarak yang sama antara dua tamu.

Selisih Interval

Jarak antara setiap nilai pada data interval adalah sama. Sebagai contoh, perbedaan antara 10 cm dan 20 cm sama dengan perbedaan antara 20 cm dan 30 cm.

Perhitungan

Dalam data interval, nilai dapat ditambah atau dikurangi, tetapi tidak dapat dibagi atau dikalikan. Hampir semua analisis statistik dapat diterapkan saat menghitung data interval.

Titik Nol

Titik nol mutlak pada data interval bersifat arbitrer, yang berarti suatu variabel dapat diukur meskipun memiliki nilai negatif, seperti suhu yang bisa dihitung -10 di bawah nol.

4. Data Rasio

Contoh data rasio meliputi:

Skala Kelvin: Suhu pada skala Kelvin adalah contoh yang terkenal dari data rasio. Nol mutlak dalam Kelvin menunjukkan ketiadaan total energi panas.

Tinggi: Tinggi atau panjang diukur dalam meter, inci, atau kaki. Nol dalam pengukuran tinggi menkamukan titik awal, dan jarak antara dua nilai yang berdekatan juga sama. Sebagai contoh, pohon yang tingginya 10 kaki adalah dua kali lipat dari pohon yang tingginya 5 kaki.

Kecepatan: Kecepatan juga dapat digunakan sebagai contoh skala rasio. Rasio antara dua kecepatan pada skala yang sama akan tetap sama. Misalnya, rasio antara 72 km/jam dan 36 km/jam adalah 2, dan rasio antara 44.738 mph dan 22.369 mph juga adalah 2.

5. Data Ordinal

Data ordinal adalah jenis variabel yang mengklasifikasikan data berdasarkan urutan peringkat alami, tetapi jarak antara kategori-kategori tidak diketahui secara pasti.

Sebagai contoh, variabel "frekuensi latihan fisik" dapat dikelompokkan ke dalam beberapa kategori seperti tidak pernah, jarang, kadang-kadang, sering, dan selalu.

Yuk Gabung ke Bootcamp Data Science dibimbing.id!

Untuk mengeksplorasi lebih dalam tentang berbagai jenis data dalam data science, serta bagaimana mereka dapat diterapkan dalam praktik nyata, tidak ada cara yang lebih baik selain dengan berpartisipasi dalam Bootcamp Data Science di dibimbing.id. 

Dengan mengikuti bootcamp ini, kamu akan mendapatkan pemahaman yang mendalam tentang pengolahan dan analisis data, serta keterampilan yang dibutuhkan untuk sukses dalam karier di bidang ini. Jangan lewatkan kesempatan untuk mengembangkan diri dan menjadi ahli dalam mengelola data untuk masa depan yang lebih baik. Segera daftar dan temukan potensi kamu dalam dunia data science bersama dibimbing.id!