Data Cleaning & Preparation Dataset Customer Behavior Analysis

Cakupan: ringkasan masalah & deskripsi saja — bagian lain halaman tetap Bahasa Indonesia.

Masalah yang Diselesaikan

Menyelesaikan permasalahan kualitas dataset seperti missing value, data duplikat, format data yang tidak konsisten, dan data yang belum terstruktur sehingga dataset dapat digunakan secara lebih akurat untuk analisis customer behavior.

Tentang Project

Project ini berfokus pada proses data cleaning dan preparation pada dataset customer behavior. Proses meliputi pemeriksaan kualitas data, penanganan missing value dan data duplikat, pengecekan inkonsistensi, penyesuaian tipe data, serta transformasi data yang diperlukan. Hasil akhirnya adalah dataset yang lebih bersih, terstruktur, dan siap digunakan untuk analisis perilaku pelanggan serta menghasilkan insight berdasarkan data.

Cara Berpikir di Balik Project Ini

Bukti proses berpikir kontributor mengerjakan project ini — bukan cuma hasil akhirnya.

Kenapa pendekatan ini

Saya menggunakan Python dan Pandas karena proses cleaning dan preparation dataset membutuhkan manipulasi data yang fleksibel, efisien, dan mudah dilakukan secara terstruktur.

Bagian tersulit

Saya paling sering stuck saat menentukan cara menangani missing value dan data yang tidak konsisten. Saya mengatasinya dengan memeriksa data terlebih dahulu dan mencari referensi metode yang sesuai.

Yang dipelajari

Sebelum project ini saya belum terlalu memahami proses data cleaning secara menyeluruh, sekarang saya lebih memahami cara menemukan, menangani, dan menyiapkan data agar siap dianalisis.