Lihat sumber Data Wrangling

'''Data wrangling''' atau kadang disebut ''data munging'' adalah proses transformasi dan pembersihan [[data]] mentah menjadi format yang lebih terstruktur dan siap digunakan untuk analisis. Proses ini menjadi krusial dalam [[ilmu data]] karena data yang diperoleh dari berbagai sumber sering kali tidak konsisten, memiliki kesalahan, atau format yang tidak seragam. Data wrangling mencakup serangkaian langkah yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas dan kegunaan data.

== Definisi dan Konsep ==
Data wrangling merupakan bagian dari [[pra-pemrosesan data]] (''data preprocessing''). Proses ini memerlukan keterampilan teknis untuk memahami struktur data, memilih metode transformasi yang tepat, dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber. Dalam konteks [[analisis statistik]], data wrangling membantu memastikan bahwa dataset memenuhi asumsi-asumsi model yang digunakan.

== Tahapan Proses ==
Proses data wrangling biasanya melibatkan beberapa tahapan seperti pengumpulan, pemeriksaan kualitas, pembersihan, normalisasi, dan integrasi. Pengumpulan data dilakukan dari berbagai sumber seperti [[basis data]], [[file CSV]], dan [[API]]. Pemeriksaan kualitas meliputi identifikasi nilai yang hilang, inkonsistensi format, dan outlier. Normalisasi dilakukan untuk menyeragamkan unit atau format, sedangkan integrasi menyatukan berbagai sumber menjadi satu dataset.

== Manfaat Data Wrangling ==
Manfaat utama data wrangling adalah meningkatkan akurasi dan reliabilitas hasil analisis. Dengan data yang telah dibersihkan dan disusun secara rapi, model [[pembelajaran mesin]] dapat bekerja lebih efektif. Selain itu, data wrangling membantu mengurangi bias yang dapat muncul akibat kesalahan atau ketidakkonsistenan data.

== Tantangan Teknis ==
Meskipun tidak digunakan sebagai subjudul wajib, tantangan dalam data wrangling meliputi kompleksitas struktur data dan keterbatasan alat yang digunakan. Data dari sumber yang berbeda dapat memiliki skema yang berubah-ubah, sehingga memerlukan algoritma yang adaptif. Penggunaan bahasa pemrograman seperti [[Python]] dan [[R (bahasa pemrograman)|R]] sangat membantu dalam otomatisasi proses ini.

== Metode dan Teknik Umum ==
Beberapa teknik umum dalam data wrangling meliputi penggunaan fungsi ''merge'' dan ''join'' untuk menggabungkan data, fungsi ''pivot'' untuk mengubah bentuk tabel, dan ''string manipulation'' untuk memperbaiki teks. Teknik ini sering diimplementasikan menggunakan pustaka seperti [[Pandas]] atau [[dplyr]].

== Langkah-langkah dalam Data Wrangling ==
# Mengimpor data dari sumber eksternal.
# Memeriksa kualitas data dan mendeteksi kesalahan.
# Membersihkan nilai yang hilang atau tidak valid.
# Menormalkan format dan tipe data.
# Menggabungkan data dari berbagai sumber.
# Mengubah struktur data sesuai kebutuhan analisis.
# Memvalidasi hasil transformasi.

== Peranan dalam Ilmu Data ==
Dalam [[ilmu data]], data wrangling adalah langkah awal yang mempengaruhi seluruh siklus analisis. Data yang telah diolah dengan baik dapat mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk tahap eksplorasi dan meningkatkan keandalan model prediktif.

== Contoh Implementasi ==
Sebuah perusahaan e-commerce dapat menggunakan data wrangling untuk menggabungkan informasi penjualan dari sistem kas, interaksi pelanggan dari [[media sosial]], dan data inventaris dari gudang. Proses ini memungkinkan analisis yang komprehensif mengenai perilaku konsumen dan efisiensi operasional.