Jelaskan Pembersihan data dari Prapemprosesan data dalam bahasa melayu

Merupakan proses yang dilaksanakan bagi menguruskan nilai yang hilang (missing value), melicinkan data hingar (noise data), mengenal pasti atau membuang data asing (outlier) serta menyelesaikan masalah data yang tidak konsisten.

Nilai hilang - dua kaedah bagi menangani isu nilai hilang iaitu melalui penyingkiran atau dengan mengisi nilai hilang dengan nilai baharu sama ada min, mod, median, pemalar global atau berdasarkan model ramalan.

Data asing - data asing ditakrifkan sebagai data yang sah tetapi mempunyai pola yang jauh berbeza berbanding data yang lain. Dalam model tertentu seperti pengesanan pencerobohan, data asing merupakan ciri penting yang menjadi perhatian utama. Namun dalam sebahagian model yang lain pula kewujudan data asing mampu memberi pengaruh negatif terhadap prestasi model. Data asing boleh dikenal pasti melalui kaedah univariat iaitu berdasarkan fitur tunggal atau pun kaedah multivariat yang berdasarkan gabungan fitur. Sama seperti nilai hilang, data asing yang dikenal pasti kemudiannya boleh disingkirkan atau digantikan dengan nilai baharu.

Data hingar dan data tidak konsisten - merupakan dua jenis data yang tercemar dan mengandungi ralat. Antara puncanya adalah ralat semasa proses kutipan, kemasukan atau penghantaran data. Kaedah yang boleh digunakan untuk mengatasi masalah data hingar dan data tidak konsisten adalah melalui penyingkiran data atau melaksanakan proses pelicinan data.