Showing posts with label Umum. Show all posts
Showing posts with label Umum. Show all posts

Friday, 17 March 2023

EXCEL XLOOKUP brooo...!!!

EXCEL XLOOKUP brooo...!!!

Hari ini ada sebuah tawaran unik pada situs upwork.com. Tawarannya adalah sebagai berikut:

URGENT! We need this completed within the hour.

We need help with a quick vlookup formula.

If column B in sheet 1 matches column A in sheet 2, then pull data from column B in sheet 2 and place it into Column P in sheet 1


EZEEET kata anak jaman now

Microsoft Excel memiliki beberapa fungsi lookup yaitu, lookup, vlookup (yang sangat populer) dan hlookup. Silahkan anda cari definisi dari masing-masing fungsi tersebut.

Untuk kebutuhan tugas diatas, terdapat 1 fitur terbaru dari excel yaitu XLOOKUP. XLOOKUP adalah versi fleksibel dari keluarga LOOKUP. Fitur ini dapat melakukan pencocokan dalam rentang data secara kolom maupun baris. XLOOKUP juga dilengkapi dengan kemampuan pencocokan approximate ,exact matching dan wildcards (* ?) untuk pencocokan parsial.

Rumus dasarnya adalah = XLOOKUP(Referensi kolom/nilai; kolom/nilai yang dicocokan; kolom/nilai yang akan ditampilkan)

Mari kita bedah soal diatas


Gambar diatas menampilkan dua buah lembar kerja Excel. Nomor pelanggan pada kolom B menjadi kolom referensi. Cust No, pada kolom A di lembar lainnya menjadi data yang akan dicocokan. sedangkan kolom B pada lembar kerja tersebut menjadi nilai yang akan dikembalikan.

Maka persamaan yang dapat dibuat adalah XLOOKUP(B3;Turnover!$A$2:$A$236;Turnover!$B$2:$B$236;0)

B3 adalah nomor pelanggan
Turnover!$A$2:$A$236 adalah rentang data
Turnover!$B$2:$B$236 adalah nilai yang dikembalikan
0 adalah nilai yang dikembalikan jika tidak ada kecocokan Lookup

XLOOKUP menurut saya adalah fungsi yang sangat memudahkan  dan fleksibel. Tidak hanya LOOKUP sebuah nilai namun penggabungan teks juga dapat dilakukan oleh fitur ini.

Terima Kasih

#excel
#simpeldata
#simpledata
#ETL
#datapreparation



Sunday, 12 March 2023

Ekstrak Data dan Normalisasi Data

 Ekstrak Data dan Normalisasi Data


Tulisan kali ini menyampaikan hasil pekerjaan dengan orang asing. Ini adalah pekerjaan pertama yang saya dapatkan dari situs freelancer www.upwork.com. Silahkan teman-teman mencoba disana.

Ekstrak data dan normalisasi adalah istilah-istilah yang sering saya dengan dan sering saya "lakukan". YA, ada quot pada kata lakukan. Artinya saya merasa telah melakukan ekstrak data dan normalisasi. tapi apakah ekstrak dan normalisasi itu sudah benar. Disini lah ujian pertama yang harus saya hadapi secara remote antara +62 dan +1. 

Sejak memasuki dunia data tahun 2015, ekstrak data dan normalisasi adalah hal yang biasa. Data-data yang diperoleh dari API, Web Service maupun CSV/Excel dibaca dengan mudah menggunakan Pentaho, MS Studio dan Talend Open Studio. YA, mereka terdiri dari ratusan ribu baris, tapi mereka sudah terformat dalam struktur. Apakah itu XML, CSV, JSON dan berisikan 1 buah nilai data untuk setiap cell-nya.Sehingga saya yakin dapat melakukannya. 
Bagaimana dengan data dalam bentuk kalimat tanpa struktur???.. Alhasil butuh 1 minggu agar saya dapat paham bagaimana cara ekstrak data. Berikut contoh datanya.



Yang harus anda lakukan adalah memilah dan mengambil kata, huruf dan angka yang memiliki kontribusi terhadap perhitungan. 
Tempatkan setiap temuan anda dalam usulan rencana kolom/field, dan kumpulkan setiap nilai yang ditemukan dalam usulan nilai. Selanjutnya lakukan normalisasi dari setiap nilai/value dan tentukan bentuk widget yang sesuai (single select, multi select)

Contoh data:
Any disputes or missing time must be made to Qualivis within 21 days from the end of the work week (15
days from invoice date). FILL OUT QUALIVIS TIME CORRECTION FORM AND SUBMIT IT TO BILLINGQUESTIONS@QUALIVIS.COM

Hasil Ekstrak:
  1. Qualivis
  2. 21 
  3. 15
  4. billingquestions@qualivis.com
  5. day(s)
Hasil Normalisasi
  1. Angka/Int = 21,15
  2. String = Qualivis
  3. Email = billingquestions@gualivis.com
  4. Variabel = days

Dari pekerjaan diatas akan disusun kedalam dokumen pengembangan sebagai acuan para programmer dan DBA

Title

Data Type

Field Name

Values

Tooltip

Call Off Option

String

Call Off Option

None, Guaranteed, Not Guaranteed, Varied, Facility

 

Call Off Value

Integer

Call Off Value

1,2,3,12, 24…

Represent number of hour, week, shift

Call Off Units

String

Call Off Var

Shift, hours, weeks

This value represent the unit of value

Call Off Statement

String

Call Off Statement

l only if unit is closed,

l no call off but they reserve the right to float them to get hours

l Holiday facility call off

Additional information regarding to call off


Apa yang telah saya kerjaan tidak 100% memuaskan klien di US, tapi mereka dapat menerimanya. 
Ini pengalaman yang sangat berharga. Saat ini saya bisa mengatakan bahwa mampu dalam ekstrak dan normalisasi data dan bukan jagoan kandang. 

#excel
#ETL
#data analyst
#data extraction
#data normalization

Tuesday, 7 February 2023

Bigquery Google dengan 10 Tahun data Banjir Kota Pekalongan

Membuat Dataset sendiri pada Bigquery Google

Menggunakan Data Banjir 10 Tahun Kota Pekalongan 

Tulisan ini terprovokasi oleh salah satu perusahaan yang mensyaratkan kemampuan BigQuery Google. Penulis pun mulai mencari apa itu Bigquery. Pada dokumentasi google, Bigquery adalah data warehouse enterprise berbasis cloud dengan biaya efektif dan tanpa server. Dibangun lengkap dengan Machine Learning (ML) dan Bisnis Intelejen (BI). Demo video yang dibawakan oleh Lisa Google sangat menyenang, membayangkan mudahnya membuat visual dan insight. Sehingga penulis pun tertarik untuk mencoba.

Google menawarkan sandbox untuk mencoba Bigquery tanpa harus mendaftar kartu kredit, solusi yang cerdas.

https://console.cloud.google.com/bigquery

Note: please comment kalau ada bisa tanpa CC atau DC


Selanjutnya Anda akan diminta mengaktifkan (enable) fitur Bigquery console/API.

Sebagai pendatang baru pada dunia Bigquery, penulis akan mengikuti langkah-langkah pemula membuat query pada BQ. Google menyebutnya sebagai Query a public dataset with the Google Cloud console



Setelah anda memasuki jendala seperti diatas, google akan menyarankan langkah berikutnya, yaitu:

In the Type to search field, enter bigquery-public-data to check whether the public project is starred to the Explorer pane.

Hasilnya 0 found

It's ok, jangan panik, Google menyarankan untuk mencari tabel yang ada pada dataset bigquery-public-data. Contohnya adalah  austin_311 or gsod, and then click Broaden search to all projects. Hasilnya sebagai berikut.


Pada bagian Explore akan tampil dataset Bigquery-public-data beserta tabel-tabel didalamnya. Anda harus mengaktifkan bintang pada dataset tersebut, sebagai tanda dataset yang akan digunakan selama proses query. Pilih Open lewat menu 3 titik disamping dataset tersebut untuk melihat detail data dan kolom-kolomnya.

Saatnya mencoba query, pada bagian editor tuliskan perintah berikut ini:

SELECT

  name, gender,

  SUM(number) AS total

FROM

  `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013`

GROUP BY

  name, gender

ORDER BY

  total DESC

LIMIT

  10


Query Per Minute dapat dilihat pada tab Job Information



Sungguh menakjubkan tidak sampai 1 detik, query tersebut dieksekusi oleh Bigquery Google.

Selanjutnya penulis akan mencoba membuat data set sendiri. Menggunakan MyProject > silver-harmony, jalankan perintah create dataset melalui menu titik tiga. 



Saya berikan nama 10years_pekalongan dimana Dataset tersebut akan menampung 10 tahun rekam data debit aliran sungai di kota pekalongan. Sesuai dengan petunjuk dari google, kita harus mengaktifkan tanda bintang pada dataset 10years_pekalongan.


Melalui menu tiga titik, jalankan perintah open untuk membuka database 10years_pekalongan. Kemudian pada bagian editor pilih menu create tabel. Akan menampilkan formulir seperti dibawah ini.


Penulis berharap google dapat langsung mengambil data dari web service. Tapi Google tidak memberikan pilihan tersebut. Asumsi penulis adalah google menginginkan sumber data yang clear & clean.

Mengisi seluruh isian formulir, Saya menggunakan file format csv dengan autodect skema. Lanjut dengan eksekusi perintah create table, google akan menampilan informasi proses telah selesai.



Go to table dan Open


Menyenangkan, kolom-kolom dapat terdeksi secara otomatis. Tab Preview dapat Anda gunakan untuk melihat isi dari suatu tabel. Mari, kita lihat isi dari data banjir 10 tahun Kota Pekalongan. Hasilnya...


Berantakan...

3 row pertama adalah atribute dari data. Konten data dimula dari baris ke 4. Tentunya ini harus diseting terlebih dahulu. Formulir create table memberikan pilihan yang baik untuk antisipasi data-data kosong yang akan di perlukan sebagai null.

Saat Anda merubah source file, sandbox tidak serta mendeteksinya. Jika dipaksakan hanya akan memberikan loading time tanpa ujung. Merefresh uploaded file juga tidak ada gunanya, sehingga tabel yang sudah di buat harus dihapus dan mengulang proses create table dari awal.

Saat anda cretae tabel pada seksi advance ada pilihan berapa row yang harus dilewati, saya pilih tiga baris. Artinya anda harus mengetahui skema dan metadata source data sebelum diupload pada Bigquery. (ingat clean & clear)

Hasil perubahan seting create table dengan opsi autodect field adalah sebagai berikut:


Fitur pengenalan otomatis sandbox tetap tidak mengenali kolom yg ada pada file. Sehingga hanya menuliskan string_field_0 dan string_field_1. Oleh karena itu penulis menempuh cara manual, yang mana memang disarankan dalam demo dari google :-)

Menggunakan perintah teks seperti dibawah ini

time:date,river_discharge:float,f3:string,f4:string,f5:string,f6:string

Masih keluar error karena bigquery tidak mengenali date dan double as float dari file sumber, harus diganti menjadi string. Akhirnya setelah 3 kali mengulang proses create data, tampilan tabel bisa sesuai dengan keinginan penulis.


Secara keseluruhan penilaian penulis adalah tidak memuaskan membuat data set sendiri menggunakan BigQuery.  Harapan untuk dapat melakukan visualisasi sekejap seperti pada video demi juga tidak dapat terwujud karena google langsung mengaktifkan tagihan saat menguji menu BI.


#google #bigquery #datavisualization

Wednesday, 25 January 2023

Metadata

METADATA

Kosakata Metadata menjadi jargon yang pertama kali saya dengar saat memasuki dunia basis data di tahun 2015. Awalnya hanya sekedar ikutan trend bicara metadata. Tidak paham maksud dan manfaatnya. Maksud metadata pun hanya bersumber dari teman-teman fotografer. Mereka wajib mencamtumkan metadata saat mengirim foto untuk lomba. Metadata yang tidak jelas dari sebuah foto maka akan dilewatkan oleh juri.

Kemudian sedikit mulai mendapat tambahan informasi, metadata adalah data tentang data, informasi tentang data. Tapi kalimat tersebut tidak membawa arti yang khusus. Hari ke hari dalam proses pembuatan basis data maupun data warehouse berjalan seperti biasanya.

Jika pembaca terlibat dengan tim pengembang perangkat lunak yang memiliki standar dan mengikuti metode-metode pembangunan seperti Agile ataupun Waterfall, mungkin juga dengan kehebohan saat ini atas Scrum, Sprint dan Big Data, Metadata akan menyelamatkan hidup tim Anda. 

Ternyata metadata adalah hal yang simpel namun tidak mudah, membutuhkan pengalaman untuk menentukan metadata. Artinya mudah dari metadata adalah informasi dari suatu hal. Jika itu sebuah foto, maka informasinya adalah waktu pengambilan, lokasi, parameter foto yg digunakan dan tentunya nama Anda selaku pengambil foto. Dalam basis data, metadata menunjukan dan menentukan karakter atau parameter sebuah tabel data. Berapa banyak kolom yang diperlukan, tipe data untuk setiap kolom, berapa panjang karakter, mana kolom primary key, mana kolom foreign key dan pada beberapa organisasi juga dicantumkan penjelasan singkat dari tabel/data tersebut.

Perangkat terkini seperti Teradata, Talend maupun Microsoft studio telah dilengkapi konversi metadata. cukup dengan beberapa klik, maka metadata dapat dibuat. 

Metadata menjadi sangat berarti saat Anda melakukan pengambilan data dan penyatuan data. Pipeline yang anda bangun memerlukan metadata untuk memperbarui informasi sebuah data. Rancang bangun pipeline yang multi line dan melibatkan banyak komponen memerlukan mekanisme cepat dan mudah untuk akomodasi sebuah perubahan kolom/field. 

Tanpa metadata, Anda harus merubah skema data pada setiap komponen dalam pipeline. hal ini akan merepotkan dan menimbulkan inkonsisten skema data. Pada akhirnya data tidak dapat tersimpan dengan benar pada data warehouse.


#metadata #teradata #talend #powerbi #microsftstudio #storytellingwithdata


JURUS PEMBELAH DATA

Tulisan berikut ini adalah perjalanan penulis membuka data dari sisi pandang data scientist Pemahaman Bisnis Judul: Stroke Prediction Datase...