Praproses Data Dengan Matlab, Begini Tekniknya

Praproses data dengan Matlab itu seperti apa, sih? Mungkin sebagian dari Anda masih asing dengan topik satu ini. Maka dari itu, kali ini kita akan gali informasi lebih dalam terkait praproses data. Berikut ulasannya untuk Anda baca.

Gambaran Teknik Praproses Data Dengan Matlab

Pengertian praproses data, yaitu tugas membersihkan dan mengubah statistik mentah agar sesuai analisis dan pemodelan. Sementara untuk sasaran praproses data adalah peningkatan akurasi serta efisiensi analisis dan pemodelan hilir.

Anda bisa menggunakan Matlab sebagai alat menerapkan teknik praproses data. Mulai dari mengisi data yang hilang, menghapus outlier dan menghaluskan yang mana memungkinkan Anda untuk memvisualisasikan atribut, seperti frekuensi maupun sifat periodisitas. Adapun teknik praproses data terbagi menjadi 3 kategori, antara lain:

Pembersihan Data

Pembersihan ini maksudnya adalah proses mengatasi anomali dalam kumpulan data berdasarkan pengelolaan outlier. Baik itu menghapus atau menggantinya dengan perkiraan nilai secara statistik. Kemudian mengidentifikasi titik data yang hilang dan mengganti menggunakan nilai interpolasi.

Setelah itu, barulah tahap smoothing. Menyaring noise menggunakan teknik moving mean atau regresi linier. Lalu nantinya bagian garis iradiasi matahari menyoroti nilai yang hilang dan perlunya praproses data. Selanjutnya, plot Matlab dari data iradiasi matahari akan menunjukkan nilai yang hilang pada kumpulan statistik mentah.

Transformasi Data

Teknik praproses data dengan Matlab kedua, yakni transformasi. Meliputi tahapan modifikasi kumpulan data ke dalam format menggunakan operasi normalisasi dan penskalaan ulang. Kemudian masuk ke detrending alias menghapus tren polinomial guna meningkatkan visibilitas variasi kumpulan data. Lalu jadilah data mentah, tren dan versi praprosesnya dengan bias hilang.

Operasi Struktural

Terakhir, kategori operasi struktural yang seringnya untuk menggabungkan, mengatur ulang dan mengelompokkan data. Mulai dari menggabungkan 2 tabel berdasarkan baris menggunakan variabel kunci umum. Setelah itu, penumpukkan dan pembongkaran ulang array multidimensi serta data dalam tabel agar memudahkan analisis.

Dilanjut menata ulang kumpulan data untuk mengekstrak wawasan berharga. Lalu barulah masuk ke tahap pemecahan set data tabular besar menjadi sub-tabel guna memperoleh fokus informasi melalui hitungan table pivot.

Itulah dia 3 kategori tahapan praproses data. Semoga penjelasan di atas bisa cukup membantu dalam memberikan gambaran umum mengenai teknik praproses data dengan Matlab.