DATA REDUCTION

 Data reduction adalah proses mengurangi jumlah data yang diolah atau disimpan tanpa menghilangkan informasi yang penting. Tujuannya adalah untuk mengurangi kompleksitas data dan mempertahankan sebagian besar informasi yang relevan. Berikut adalah penjelasan rinci tentang data reduction:

1. Pengurangan Dimensi (Dimensionality Reduction):

• Pengurangan dimensi adalah proses mengurangi jumlah fitur atau variabel dalam dataset. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan teknik seperti analisis komponen utama (PCA), analisis faktor, atau seleksi fitur. Pengurangan dimensi membantu mengurangi kompleksitas dan mempercepat proses analisis.

2. Pengelompokan Data (Data Clustering):

• Pengelompokan data adalah proses mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok homogen berdasarkan kesamaan fitur atau karakteristik tertentu. Ini dapat membantu mengurangi jumlah data dengan mewakili setiap kelompok dengan satu titik atau representatif.

3. Pemilihan Sampel (Sampling):

• Pemilihan sampel adalah proses memilih subset dari data yang akan digunakan untuk analisis. Ini dapat dilakukan secara acak atau berdasarkan kriteria tertentu. Pemilihan sampel dapat membantu mengurangi waktu komputasi dan sumber daya yang dibutuhkan untuk analisis.

4. Pengurangan Volume Data (Data Volume Reduction):

• Pengurangan volume data adalah proses mengurangi jumlah data dengan menghapus entri yang tidak relevan atau redundan. Ini dapat dilakukan dengan teknik seperti penghapusan duplikat atau pemfilteran berdasarkan kriteria tertentu.

5. Komputasi Agregat (Aggregate Computation):

• Komputasi agregat adalah proses menghitung statistik agregat seperti rata-rata, jumlah, atau nilai maksimum dari data dalam kelompok tertentu. Ini membantu mengurangi jumlah data dengan mewakili kelompok data dengan satu nilai agregat.

6. Pembuatan Indeks (Indexing):

• Pembuatan indeks melibatkan pembuatan indeks atau struktur data tambahan untuk mempercepat pencarian atau akses ke data yang relevan. Ini membantu mengurangi waktu yang diperlukan untuk mengakses data dalam database besar.

7. Komputasi Statistik Aproksimasi (Approximate Statistical Computation):

• Komputasi statistik aproksimasi melibatkan penggunaan teknik aproksimasi untuk menghitung statistik yang memerlukan sumber daya komputasi yang besar. Ini dapat membantu mengurangi waktu komputasi tanpa mengorbankan kualitas hasil.

8. Filtering dan Agregasi (Filtering and Aggregation):

• Filtering adalah proses menghapus data yang tidak relevan berdasarkan kriteria tertentu, sedangkan agregasi adalah proses menggabungkan data ke dalam kelompok-kelompok yang lebih besar untuk analisis atau pelaporan.

Contoh:

Input:

Output: