Manipulasi Data untuk Pengolahan? Pengertian serta Fungsinya

Contoh Manipulasi Data

Ada berbagai bentuk dalam melakukan manipulasi data. Berikut adalah beberapa contoh dari manipulasi data yang sering dilakukan dalam proses pengolahan dan analisis data.

• Filtering (Penyaringan): Mengambil subset data berdasarkan kriteria tertentu. Misalnya, hanya menampilkan data dari tahun tertentu, produk tertentu, atau hanya data yang memenuhi kondisi tertentu seperti harga di atas atau di bawah nilai tertentu.

• Sorting (Pengurutan): Mengurutkan data berdasarkan kolom tertentu dalam urutan tertentu, seperti menampilkan data dari yang terkecil hingga yang terbesar atau sebaliknya.

• Joining (Penggabungan): Menggabungkan data dari dua atau lebih tabel.

• Aggregation (Agregasi): Melakukan operasi matematik atau statistik pada data. Contohnya seperti menghitung jumlah, rata-rata, maksimum, atau minimum dari data.

• Cleaning (Pembersihan): Membersihkan data dari nilai-nilai yang hilang, duplikat, atau tidak valid.

• Formatting: Melakukan pengubahan format pada data ke dalam format yang lain. Misalnya mengkonversi tanggal ke dalam format tertentu.

Fungsi Manipulasi Data

Proses manipulasi data sangatlah penting karena memungkinkan perusahaan atau analis untuk mengambil informasi-informasi spesifik dari data. Hal ini tentunya sangatlah berguna untuk membantu dalam penyusunan keputusan. Berikut adalah beberapa hal yang menjadi fungsi dari manipulasi data.

Mengumpulkan Data dalam Database

Langkah pertama adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti aplikasi, file, atau sistem lainnya. Data ini kemudian dikumpulkan dan disimpan dalam database atau sistem penyimpanan data lainnya agar mudah dapat diakses dan diolah.

Melakukan Data Cleaning

Setelah data dikumpulkan, langkah berikutnya melibatkan manipulasi data yang pertama, yaitu data cleaning. Proses ini merupakan tahapan yang penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis adalah data yang akurat, berkualitas, dan relevan. Data cleaning melibatkan pembersihan data dari nilai-nilai yang hilang, duplikat, atau tidak valid.

Import Database untuk Bekerja

Setelah data dibersihkan, data tersebut diimpor atau diakses untuk diproses menggunakan tools yang sesuai dengan kebutuhan. Utamanya, tool tersebut memiliki fungsi DML, seperti PostgreSQL yang sudah MinDi sebutkan tadi. Manipulasi data kemudian dilakukan menggunakan tool tersebut.

Melakukan Manipulasi Data

Langkah selanjutnya merupakan tahapan utama, yaitu melakukan manipulasi data. Di bagian inilah berbagai operasi manipulasi data, seperti yang sudah MinDi sebutkan di atas, dapat dilakukan. Operasi yang dilakukan harus berdasarkan tujuan, dan memastikan bahwa proses analisis data dapat dilakukan.

Menganalisis Data

Setelah data telah dimanipulasi, langkah terakhir adalah menganalisis data. Inilah tujuan utama dari manipulasi data. Analisis data melibatkan penggunaan berbagai teknik dan metode untuk mendapatkan informasi dari data yang ada. Ini dapat mencakup analisis statistik, visualisasi data, dan pembuatan laporan untuk dipertimbangkan oleh perusahaan.

Belajar Mengolah Data

Manipulasi data dan pengolahan data secara keseluruhan adalah tahapan yang penting bagi perusahaan dan bisnis. Profesional di bidang data haruslah mampu menguasai langkah-langkah dan teknik-teknik dalam pengolahan data.

Kalau kamu tertarik buat mendalami data science dan belajar mengolah data, kamu bisa banget ikutan Bootcamp Data Science yang diadakan oleh Dibimbing.id!

Di sana kamu bakal belajar konsep-konsep terkait data, sekaligus berlatih menguasai tools data science, seperti PostgreSQL, Python, dan Tableau! Kamu juga bakal dibimbing oleh profesional di bidang data science.