
Cara Simpel Data Cleansing di Excel
Bagaimana cara cleaning data di Excel? Pelajari proses, tujuan, dan langkah-langkah lengkap di sini!
Data Analytics

RevoU Staff
data yang banyak Excel.
data cleansing di Excel, sebuah teknik esensial yang mengubah data mentah dan berantakan menjadi data yang Kita akan belajar bagaimana memanfaatkan fitur-fitur Excel untuk memaksimalkan kualitas data. Persiapkan dirimu untuk menyelami berbagai teknik yang akan meningkatkan keakuratan dan keandalan analisis datamu!
dataset dalam Dalam konteks Excel, Kesalahan ketik dan kesalahan entri: memperbaiki kesalahan penulisan nama, alamat, atau entri lain yang salah yang mungkin terjadi selama pengumpulan data.
human error atau saat menggabungkan Nilai hilang atau kosong: mengisi atau memutuskan cara menangani nilai-nilai yang hilang, yang bisa memengaruhi analisis jika tidak ditangani dengan tepat. Proses Data Cleansing di Excel
: memperbaiki kesalahan penulisan nama, alamat, atau entri lain yang salah yang mungkin terjadi selama pengumpulan data.
data cleansing di Excel melibatkan beberapa langkah, termasuk:
#1 Identifikasi data bermasalah
data cleansing adalah identifikasi data bermasalah. Ini meliputi pencarian data yang tidak konsisten, tidak lengkap, atau salah format.
tools seperti fungsi filter, membantu mengidentifikasi kolom atau baris yang mengandung nilai-nilai mencurigakan atau di luar parameter yang diharapkan.
#2 Analisis dan penilaian masalah
Hal ini melibatkan pemahaman mendalam tentang asal usul data dan proses pengumpulan data, menentukan apakah masalah tersebut adalah kesalahan entri data, masalah transfer data, atau mungkin kesalahan Berdasarkan analisis, kamu dapat memutuskan untuk menghapus data yang tidak dapat diperbaiki atau tidak relevan. Untuk data yang masih bisa diselamatkan, Excel menyediakan berbagai fungsi untuk perbaikan, seperti:
- TRIM() untuk menghapus spasi ekstra.
- Fungsi non- SUBSTITUTE() untuk mengganti teks atau karakter tertentu dalam data.
- Fungsi IF() untuk memperbaiki atau mengganti data numerik berdasarkan kriteria tertentu.
#4 Verifikasi dan validasi
tools analisis untuk menilai kualitas data secara keseluruhan.
Tujuan utama dari error sehingga hasil analisis menjadi lebih akurat dan dapat diandalkan. clean membantu pengambilan keputusan lebih tepat, karena mengurangi risiko keputusan yang didasarkan pada data yang salah atau menyesatkan. Memenuhi standar kualitas data: menjaga agar kualitas data memenuhi standar yang ditetapkan dalam praktik analisis data, terutama dalam konteks bisnis atau penelitian yang memerlukan tingkat ketelitian tinggi. clean dan konsisten memudahkan proses integrasi dengan sistem atau aplikasi lain, yang biasanya diperlukan dalam lingkungan bisnis yang menggunakan berbagai sumber data. Langkah-langkah Melakukan Data Cleansing di Excel
data cleansing di Excel:
Langkah 1: Sebelum memulai proses pembersihan, pastikan untuk membuat salinan data asli. Ini menghindari kehilangan data yang tidak disengaja dan memungkinkan kamu untuk membandingkan data sebelum dan sesudah pembersihan.
Langkah 2: identifikasi dan evaluasi kualitas data
sortir data untuk membantu mengidentifikasi ketidakkonsistenan, nilai ekstrem, atau nilai yang tidak sesuai lainnya. Excel menyediakan range yang diharapkan.Langkah 3: bersihkan data
Menghapus duplikat: gunakan fitur 'tab - Fungsi CLEAN() menghilangkan karakterSUBSTITUTE() untuk mengganti teks atau karakter tertentu.
Memperbaiki data numerik:some textIF() untuk mengoreksi nilai yang tidak logis (misalnya, mengganti umur negatif dengan nilai rata-rata atau median).- Gunakan Setelah memperbaiki data, penting untuk melakukan pemeriksaan ulang untuk memastikan semua masalah telah diatasi. Membuat Untuk proses pembersihan yang sering diulang, pertimbangkan untuk membuat Visual Basic for Applications) untuk mengautomasi tugas-tugas berulang. Pastikan mendokumentasikan langkah-langkah yang telah kamu ambil dan formula yang digunakan untuk referensi di masa mendatang atau bagi Setelah data telah dibersihkan dan divalidasi, simpan FAQs (Frequently Asked Questions)
- IF() untuk mengoreksi nilai yang tidak logis (misalnya, mengganti umur negatif dengan nilai rata-rata atau median).
- Gunakan Setelah memperbaiki data, penting untuk melakukan pemeriksaan ulang untuk memastikan semua masalah telah diatasi. Membuat Untuk proses pembersihan yang sering diulang, pertimbangkan untuk membuat Visual Basic for Applications) untuk mengautomasi tugas-tugas berulang. Pastikan mendokumentasikan langkah-langkah yang telah kamu ambil dan formula yang digunakan untuk referensi di masa mendatang atau bagi Setelah data telah dibersihkan dan divalidasi, simpan FAQs (Frequently Asked Questions)
Bagaimana cara menggunakan formula untuk memperbaiki data numerik yang tidak konsisten?
Langkah 2: menggunakan formula IF
=IF(logical_test, value_if_true, value_if_false)
Langkah 4: menerapkan perubahan
Jika kamu puas dengan hasil perbaikan, kamu bisa menggantikan data lama dengan yang baru ini. Salah satu cara efektif adalah dengan menyalin kolom hasil dan menggunakan Excel memiliki kemampuan untuk menangani data hingga batas tertentu, namun ada beberapa keterbatasan yang perlu diperhatikan ketika menggunakan Excel untuk membersihkan data besar:
- Jumlah baris dan kolom: versi terbaru dari Excel dapat menangani hingga 1.048.576 baris dan 16.384 kolom per lembar kerja. Jika tools lain yang lebih kompleks.
- Untuk dataset yang sangat besar atau untuk kebutuhan pembersihan data lebih kompleks, pertimbangkan untuk menggunakan
- Database SQL: untuk menyimpan dan mengelola data dalam volume besar. SQL sangat efektif dalam menangani, memperbarui, dan mem-ETLExtract, Transform, Load): cleaning), dan me-: Python dan R adalah pilihan populer dalam analisis data. Kedua bahasa ini mendukung