Pengumpulan dan Persiapan Data

Apa itu Scrapy dan bagaimana cara kerjanya?

• Scrapy adalah aplikasi untuk mengedit gambar.

• Scrapy adalah alat untuk mengelola database.

• Scrapy adalah bahasa pemrograman untuk membuat website.

• Scrapy adalah framework untuk web scraping yang bekerja dengan mendefinisikan spider untuk mengambil dan mengekstrak data dari halaman web.

Sebutkan langkah-langkah dasar dalam menggunakan Scrapy!

• Menjalankan spider tanpa mendefinisikan metode parse

• Langkah-langkah dasar dalam menggunakan Scrapy adalah: instalasi, membuat proyek, membuat spider, mendefinisikan metode parse, menjalankan spider, dan menyimpan hasil.

• Membuat database sebelum membuat proyek

• Menginstal plugin tambahan untuk Scrapy

Apa tujuan dari proses pembersihan dataset?

• Untuk meningkatkan kualitas dan akurasi data.

• Untuk mengurangi ukuran dataset.

• Untuk mengubah format data menjadi gambar.

• Untuk menambah jumlah data yang tidak relevan.

Jelaskan apa yang dimaksud dengan outlier dalam dataset!

• Outlier dalam dataset adalah nilai yang berbeda secara signifikan dari nilai-nilai lainnya.

• Outlier adalah nilai yang tidak memiliki pengaruh pada analisis data.

• Outlier adalah nilai yang muncul lebih sering daripada nilai lainnya.

• Outlier adalah nilai yang selalu sama dengan nilai lainnya.

Sebutkan beberapa teknik yang digunakan untuk membersihkan data!

• Menghapus duplikasi, mengisi nilai yang hilang, mengoreksi kesalahan format, menghapus outlier.

• Menyimpan data dalam format yang tidak terstruktur

• Mengubah semua nilai menjadi nol

• Menambahkan data baru secara acak

Apa itu missing values dan bagaimana cara menanganinya?

• Missing values adalah data yang hilang dalam dataset, dan dapat ditangani dengan menghapus, mengisi, atau menggunakan teknik imputasi.

• Missing values adalah data yang tidak relevan dan harus diabaikan.

• Missing values dapat diatasi dengan menyalin data dari dataset lain.

• Missing values hanya terjadi pada data numerik dan tidak ada solusi untuk itu.

Jelaskan perbedaan antara data terstruktur dan tidak terstruktur!

• Data tidak terstruktur selalu berbentuk teks.

• Data terstruktur memiliki format yang terorganisir, sedangkan data tidak terstruktur tidak memiliki format yang jelas.

• Data terstruktur hanya dapat disimpan dalam database.

• Data terstruktur tidak memerlukan pengorganisasian.

Apa yang dimaksud dengan normalisasi data?

• Normalisasi data adalah proses pengumpulan data untuk analisis.

• Normalisasi data adalah teknik untuk meningkatkan kecepatan akses data.

• Normalisasi data adalah cara untuk menghapus semua data dari basis data.

• Normalisasi data adalah proses pengorganisasian data dalam basis data untuk mengurangi redundansi dan meningkatkan integritas.

Sebutkan beberapa alat yang dapat digunakan untuk pembersihan data!

• OpenRefine, Trifacta, Talend, Python (Pandas)

• Google Sheets

• Tableau

• Excel (VBA)

Mengapa penting untuk melakukan pembersihan data sebelum analisis?

• Pembersihan data memastikan akurasi dan keandalan analisis.

• Pembersihan data mengurangi biaya perangkat keras.

• Pembersihan data meningkatkan ukuran dataset.

• Pembersihan data mempercepat proses analisis.