Memahami dan Menafsirkan Kumpulan data Anda!

Memahami dan Menafsirkan Kumpulan data Anda! Ini adalah saran umum bagi banyak ilmuwan data. Jika kumpulan data Anda berantakan, membuat model tidak akan membantu Anda untuk menyelesaikan masalah Anda.

Kumpulan Data

Menurut informasi terkini apa yang akan terjadi adalah “sampah masuk, sampah keluar”.  Untuk membangun sistem pembelajaran mesin yang kuat , kita perlu mengeksplorasi dan memahami kumpulan data kita sebelum kita mendefinisikan tugas prediksi dan menyelesaikannya.

Para ilmuwan data menghabiskan sebagian besar waktu mereka mengeksplorasi, membersihkan, dan menyiapkan data mereka untuk pemodelan. Ini membantu mereka untuk membangun model yang akurat dan memeriksa asumsi yang diperlukan untuk model pemasangan.

Apa yang dapat Anda lakukan untuk melihat data Anda?

Jika data Anda terdiri dari jutaan pengamatan, Anda tidak bisa melihat semuanya. Anda tidak bisa melihat 100 pengamatan pertama, dan membuat kesimpulan berdasarkan itu. Atau, Anda tidak bisa hanya melihat 100 pengamatan acak untuk mendapatkan gambaran tentang kumpulan data Anda.

Jika data Anda terdiri dari ribuan variabel, Anda tidak dapat memplot statistik untuk semuanya.
Jika data Anda terdiri dari variabel heterogen, Anda tidak bisa memperlakukan semua variabel dengan cara yang sama. Cari tahu lebih lanjut mengenai pengertian data

Bagaimana Cara Menafsirkan Kumpulan data?


Apa yang dapat Anda lakukan adalah menggunakan analisis data eksplorasi dan teknik visualisasi yang berbeda untuk memiliki pemahaman yang lebih baik tentang kumpulan data Anda. Ini dapat mencakup meringkas karakteristik utama dari kumpulan data Anda, menemukan titik representatif atau kritis dalam kumpulan data Anda, dan menemukan fitur yang relevan dari kumpulan data Anda. Setelah Anda memiliki pemahaman menyeluruh tentang kumpulan data Anda, Anda perlu memikirkan pengamatan dan fitur apa yang akan Anda gunakan dalam pemodelan.

Statistik ringkasan dengan visualisasi

Anda bisa menggunakan statistik ringkasan untuk memahami variabel kontinu (interval) dan diskrit (nominal) dalam kumpulan data Anda. Anda dapat menganalisisnya secara individu atau bersama-sama. Mereka dapat membantu Anda menemukan beberapa masalah seperti nilai yang tidak terduga, proporsi nilai yang hilang dibandingkan dengan seluruh kumpulan data, kemiringan, dan sebagainya.

Anda dapat membandingkan distribusi nilai fitur di berbagai fitur. Anda juga dapat membandingkan statistik fitur untuk pelatihan dan menguji kumpulan data. Ini dapat membantu Anda mengungkap perbedaan di antara mereka.

Anda harus berhati-hati dengan statistik ringkasan. Kepercayaan berlebihan pada statistik ringkasan dapat menyembunyikan masalah dalam kumpulan data Anda. Mungkin bijaksana untuk menggunakan teknik tambahan untuk mendapatkan pemahaman penuh tentang kumpulan data Anda.

Penjelasan berbasis contoh

Asumsikan bahwa Anda menerima kumpulan data dengan jutaan pengamatan dengan ribuan variabel. Sangat sulit untuk memahami kumpulan data ini tanpa menggunakan abstraksi apa pun. Salah satu pendekatan untuk mengatasi masalah ini adalah dengan menggunakan penjelasan berbasis contoh.

Baca juga: http://upermatasari.mhs.uksw.edu/2019/02/liburan-dengan-keluarga-naik-hiace-di.html

Teknik-teknik itu dapat membantu Anda memilih pengamatan dan dimensi yang penting untuk memahami data Anda. Mereka dapat membantu Anda menafsirkan kumpulan data besar yang sangat kompleks dengan distribusi yang berbeda. Itulah beberapa cara untuk memahami kumpulan data yang perlu Anda ketahui.