Memahami Pendua dalam Set Data: Jenis dan Teknik Pengendalian

Pendua ialah data yang muncul lebih daripada sekali dalam set data. Sebagai contoh, jika senarai nama mengandungi nama "John" beberapa kali, setiap kejadian "John" ialah pendua. Dalam konteks analisis data, pendua sering dianggap sebagai ralat atau ketidakkonsistenan dalam data, dan ia boleh membawa kepada keputusan yang tidak tepat jika tidak dikendalikan dengan betul.

Terdapat beberapa jenis pendua yang boleh berlaku dalam set data, termasuk:

1. Pendua tepat: Ini adalah salinan yang sama bagi nilai data yang sama. Contohnya, "John Smith" muncul dua kali dalam senarai nama.
2. Berhampiran pendua: Ini adalah salinan yang serupa tetapi bukan tepat bagi nilai data yang sama. Contohnya, "Johns Smith" dan "John Smithe" adalah hampir pendua kerana bunyinya serupa tetapi mempunyai sedikit perbezaan ejaan.
3. Pendua separa: Ini ialah nilai data yang berkongsi beberapa tetapi tidak semua ciri yang sama antara satu sama lain. Contohnya, "John Smith" dan "Jane Smith" ialah pendua separa kerana mereka berkongsi nama keluarga yang sama tetapi mempunyai nama pertama yang berbeza.
4. Rekod pendua: Ini adalah salinan lengkap rekod data yang sama. Contohnya, jika senarai pelanggan termasuk dua rekod berasingan untuk orang yang sama, rekod tersebut ialah rekod pendua.

Untuk mengendalikan pendua dalam set data, penganalisis sering menggunakan teknik seperti pembersihan data, penormalan data dan transformasi data untuk mengenal pasti dan mengalih keluar pendua. Dalam sesetengah kes, mungkin perlu mengekalkan pendua untuk mengekalkan integriti data atau untuk menangkap berbilang perspektif pada titik data yang sama.