Lihat sumber Pengolahan Data untuk Analisis Prediktif

Salah satu tahap terpenting dalam analisis prediktif adalah pengolahan data, yang mencakup proses pembersihan, transformasi, dan integrasi data dari berbagai sumber. Data yang bersih dan terstruktur menjadi kunci keberhasilan model prediktif. Tanpa pengolahan data yang baik, hasil prediksi dapat menjadi tidak akurat dan menyesatkan.

== Tahapan Pengolahan Data ==
Tahapan pengolahan data meliputi [[data cleaning]], [[data normalization]], dan [[feature engineering]]. Proses ini bertujuan untuk menghilangkan kesalahan, mengatasi data yang hilang, dan memastikan konsistensi antar variabel.

== Integrasi Data dari Berbagai Sumber ==
Seringkali data berasal dari berbagai sistem seperti [[Enterprise Resource Planning (ERP)|ERP]], [[Customer Relationship Management (CRM)|CRM]], dan sumber eksternal. Integrasi data yang efektif membutuhkan teknik [[ETL]] (Extract, Transform, Load) untuk memastikan data siap dianalisis.

== Pengaruh Kualitas Data ==
Kualitas data sangat mempengaruhi hasil analisis prediktif. Data yang tidak akurat atau bias dapat menyebabkan model prediktif gagal dalam memberikan hasil yang dapat diandalkan.