Data cleansing adalah proses penting dalam data science yang seringkali terabaikan oleh banyak orang. Padahal, pentingnya data cleansing dalam data science tidak bisa dipandang remeh. Sebagai seorang data scientist, kita harus memahami pentingnya data cleansing dalam menghasilkan analisis yang akurat dan reliabel.

Menurut Ranjit Thomas, seorang ahli data science dari Google, “Data cleansing adalah langkah awal yang krusial dalam proses analisis data. Tanpa data yang bersih dan terstruktur dengan baik, hasil analisis yang dihasilkan akan menjadi tidak akurat dan tidak dapat diandalkan.”

Pentingnya data cleansing dalam data science juga disampaikan oleh David Langer, seorang data scientist terkemuka dari Microsoft. Menurutnya, “Data cleansing merupakan fondasi dari setiap proyek data science yang berhasil. Tanpa data yang bersih, analisis yang dilakukan tidak akan memiliki nilai apa pun.”

Proses data cleansing melibatkan berbagai tahapan, mulai dari deteksi dan koreksi outlier, penghapusan data yang tidak valid, hingga penggabungan data dari berbagai sumber yang berbeda. Pentingnya data cleansing dalam data science juga terlihat dari dampaknya terhadap kualitas model prediksi yang dihasilkan.

Sebagai seorang data scientist, kita harus mengutamakan proses data cleansing sebelum melakukan analisis data lebih lanjut. Seperti yang disampaikan oleh John Tukey, seorang ahli statistik terkemuka, “Data cleansing merupakan bagian yang paling penting dalam analisis data. Tanpa data yang bersih, hasil analisis yang dihasilkan tidak akan memiliki nilai apa pun.”

Dengan memahami pentingnya data cleansing dalam data science, kita dapat menghasilkan analisis yang lebih akurat dan dapat diandalkan. Jadi, jangan remehkan proses data cleansing dalam setiap proyek data science yang kita lakukan.