Anomali dalam data adalah sesuatu yang berbeda dari apa yang seharusnya. Anomali bisa berarti ketidaksesuaian dalam pola data, peningkatan tiba-tiba dalam volume data, atau ketidaksamaan nilai antar data. Anomali ini bisa menjadi petunjuk penting dalam penelitian dan analisis data, karena mereka sering signifikan dan membawa makna penting.
Untuk menemukan anomali dalam suatu set data, kita bisa menggunakan beberapa metode, atau perintah, pada pengolah data seperti Python. Salah satu perintah yang sangat bermanfaat dalam mencari dan memahami anomali adalah .describe().
Bagaimana Perintah .describe Bekerja?
Perintah .describe() adalah salah satu perintah statistik deskriptif dalam bahasa pemrograman Python yang digunakan untuk menghasilkan ringkasan statistik dari kolom numerik dalam rangkaian atau kerangka data yang diberikan. Statistik ini dapat membantu kita mendapatkan gambaran yang baik tentang data kita sebelum memulai analisis yang lebih mendalam.
Statistik yang dihasilkan oleh .describe() adalah:
- Jumlah data
- Rata-rata atau mean
- Standar deviasi
- Nilai minimum
- Kuartil 25 persen
- Median atau kuartil 50 persen
- Kuartil 75 persen
- Nilai maksimum
Dengan melihat statistik ini, kita dapat dengan cepat menemukan jika ada anomali dalam data kita.
Mendeteksi Anomali dengan .describe()
Menerapkan perintah .describe() pada set data kita akan memberikan gambaran awal tentang distribusi data. Nilai outlier atau anomali cenderung sangat mempengaruhi rata-rata dan standar deviasi, dan mereka bahwa terbukti pada nilai min dan max. Misalnya, jika nilai maksimum jauh lebih besar dari nilai kuartil 75 persen, kemungkinan besar ada anomali dalam data tersebut.
Di antara penyebaran inter-kuartil (IQR) juga bisa digunakan untuk mendeteksi anomali. IQR adalah rentang antara kuartil pertama (25 persen) dan kuartil ketiga (75 persen). Nilai di luar 1,5 kali IQR di bawah kuartil pertama atau di atas kuartil ketiga dianggap anomali.
Kesimpulan
Dengan menggunakan perintah .describe(), kita dapat mendapatkan gambaran awal tentang nilai min, max, rata-rata, dan kuartil data kita. Dengan membandingkan nilai-nilai ini, kita dapat deteksi adanya anomali atau outlier dalam data. Meski demikian, perlu diingat bahwa tidak semua anomali adalah kesalahan – terkadang, mereka dapat menunjukkan penemuan yang berharga dalam data kita. Bagaimanapun juga, penting untuk menemukan dan memahami anomali ini sebelum melanjutkan analisis yang lebih lanjut.
