Data cleansing adalah proses penting dalam data science yang bertujuan untuk memperbaiki dan meningkatkan kualitas data sebelum dianalisis. Proses ini melibatkan identifikasi dan penghapusan kesalahan, duplikasi, serta ketidakkonsistenan dalam dataset. Data yang bersih dan terorganisir sangat penting untuk menghasilkan analisis yang akurat dan andal, sehingga dapat memberikan wawasan yang tepat bagi pengambilan keputusan.

Langkah pertama dalam data cleansing adalah mengidentifikasi masalah dalam data. Ini bisa mencakup data yang hilang, kesalahan pengetikan, nilai yang tidak logis, atau duplikasi. Misalnya, dalam sebuah dataset pelanggan, mungkin ada entri dengan alamat yang tidak lengkap atau nama yang salah ketik. Dengan menggunakan teknik analisis statistik dan visualisasi data, analis dapat menemukan pola atau anomali yang menunjukkan adanya masalah dalam dataset.

Setelah masalah teridentifikasi, langkah selanjutnya adalah memperbaiki atau menghapus data yang bermasalah. Ini bisa dilakukan dengan beberapa cara, seperti mengisi nilai yang hilang dengan estimasi, mengoreksi kesalahan pengetikan, atau menghapus entri yang duplikat. Misalnya, jika ada dua entri untuk satu pelanggan dengan informasi yang sedikit berbeda, analis harus memutuskan mana yang lebih akurat atau bagaimana cara menggabungkannya. Proses ini membutuhkan ketelitian dan pemahaman yang mendalam tentang konteks data.

Data cleansing juga melibatkan standarisasi format data. Ini penting untuk memastikan bahwa semua data dalam dataset memiliki konsistensi dalam hal unit ukuran, penulisan, dan format tanggal. Misalnya, jika beberapa entri menggunakan format tanggal yang berbeda (seperti DD/MM/YYYY vs. MM/DD/YYYY), maka perlu diubah agar sesuai dengan satu format yang konsisten. Standarisasi ini memudahkan analisis dan meminimalkan risiko kesalahan interpretasi.

Terakhir, setelah data cleansing selesai, penting untuk melakukan validasi untuk memastikan bahwa data yang bersih benar-benar mencerminkan informasi yang akurat dan dapat diandalkan. Proses ini bisa melibatkan pengujian terhadap subset data atau membandingkan dengan sumber data lain untuk memastikan konsistensi. Dengan data yang bersih dan terjamin kualitasnya, organisasi dapat melanjutkan ke tahap analisis, yang akan menghasilkan wawasan yang lebih bermanfaat dan relevan bagi pengambilan keputusan strategis.