822 Tampilan

Di dunia modern yang berpusat pada data, diperlukan lebih banyak tenaga untuk mengekstraksi temuan-temuan penting dari sejumlah besar informasi. Java termasuk dalam bahasa pemrograman yang populer dan fleksibel dengan dampak besar pada ilmu data, karena Java memberikan banyak kekuatan dan ekosistem perpustakaan yang luas.

Agar manipulasi dan analisis data berhasil, beberapa alat khusus, selain fungsi inti yang ditawarkan oleh layanan pengembangan aplikasi Java khususperlu diberlakukan.

Perpustakaan Inti Java

Dasar lain yang ditetapkan Java adalah rasa hormat terhadap manipulasi data yang lebih kuat; itu berisi struktur data dalam struktur yang memungkinkan membangun cara untuk pengaturan dan pengelolaan elemen data yang efektif dengan baik.

Struktur data dasar dalam bahasa pemrograman apa pun, menyimpan kumpulan elemen dengan tipe yang sama berukuran tetap; ideal untuk menyimpan data homogen dengan kemampuan akses acak.

Koleksi dinamis, yang dapat diperbesar atau diperkecil sesuai kebutuhan. Daftar menyediakan fasilitas penyimpanan elemen data heterogen dengan fleksibilitas, seperti fungsi anggota untuk penambahan, penghapusan, dan pencarian.

Koleksi yang dirancang untuk menyimpan nilai khusus kunci. Mereka menyediakan pengambilan data dengan cepat berdasarkan kunci unik dan menemukan kegunaannya jika data diambil oleh pengidentifikasi tertentu.

Gambar: Perpustakaan inti Java

Selain struktur dasar tersebut, Java Collections Framework (JCF) menyediakan serangkaian kelas dan antarmuka yang hampir lengkap yang membantu mengelola koleksi dengan paling efektif. Selain itu, fungsionalitas JCF lebih lanjut mencakup ketentuan untuk pengurutan, pencarian, dan iterasi, sekaligus memungkinkan penyelesaian banyak tugas umum terkait manipulasi data dengan mudah.

Koleksi Apache Commons

Fungsionalitas koleksi inti Java diperluas oleh perpustakaan Apache Commons Collections dengan banyak struktur data dan utilitas tingkat lanjut.

Commons Collections menyediakan tipe koleksi tambahan, di antaranya MultiMap (untuk menampung banyak nilai dalam satu kunci) dan Bag (untuk menampung urutan penyisipan, juga memungkinkan duplikat).

Pembanding adalah objek yang menentukan kriteria pengurutan elemen koleksi. Koleksi Commons menyediakan pembanding yang telah ditentukan sebelumnya untuk berbagai jenis data dan oleh karena itu menawarkan fleksibilitas untuk mengurutkan penyesuaian perilaku.

Ini menyediakan serangkaian utilitas untuk mencapai tugas seperti memfilter koleksi berdasarkan beberapa kriteria, mengubah elemen dalam koleksi, dan melakukan operasi agregat.

Gambar: Logo koleksi Apache commons

Koleksi Apache Commons adalah perangkat yang kuat, yang memungkinkan pengembang memanipulasi dan mengatur struktur data yang rumit.

Apache Commons Lang

Pustaka Apache Commons Lang menyederhanakan tugas manipulasi data umum yang ditemui dalam pengembangan Java.

Commons Lang berisi seperangkat alat yang kaya untuk menangani manipulasi string. Ini mencakup fungsi seperti mencari substring, mengganti substring, memberi token pada string, memeriksa format string, dan banyak lainnya.

Meskipun Java menyertakan beberapa fitur bawaan untuk penanganan tanggal dan waktu, Commons Lang melengkapinya dengan fasilitas peningkatan fitur tambahan pemformatan, utilitas penguraian, dan manajemen zona waktu yang efektif.

Perpustakaan menyediakan utilitas yang akan memformat angka ke beberapa lokal dan format angka, sekaligus memungkinkan angka dalam aplikasi disajikan dalam format yang konsisten dan mudah dicerna pengguna.

Persiapan dan pemformatan data dengan fungsi ini di Apache Commons Lang, pengembang dapat fokus pada logika inti aplikasi.

Joda-Time (untuk pengguna pra-Java 8)

Untuk pengembang yang bekerja dengan versi Java kurang dari Java 8, Joda-Time berfungsi sebagai perpustakaan berfitur lengkap untuk manipulasi tanggal dan waktu. Joda-Time menggantikan API Tanggal/Waktu Java bawaan setelah dinilai memiliki banyak fitur yang rumit dan tidak ramah. Joda-Time menampilkan API yang sederhana dan intuitif, termasuk:

• Objek Tanggal/Waktu yang Dapat Diubah/Tidak Dapat Diubah

Joda-Time memberikan dukungan pada objek tanggal/waktu agar dapat berubah dan tidak dapat diubah. Perpustakaan mungkin bisa membantu dalam memilih apakah seseorang membuat tipe data.

• Perhitungan Periode dan Durasi

Perbedaan waktu antara tanggal dan durasi acara dihitung untuk memudahkan analisis temporal.

Joda-Time menyediakan aplikasi dengan pola format dan parser yang dapat dicolokkan sehingga aplikasi dapat menangani berbagai macam representasi string tanggal dan waktu yang dimasukkan oleh pengguna.

Meskipun Java 8 telah memasukkan API Tanggal/Waktu ke dalam cakupannya, Joda-Time masih terbukti menjadi perpustakaan yang berguna untuk versi Java yang lebih lama.

Apache POI

Data seringkali terletak pada berbagai jenis file, seperti spreadsheet (MS Excel) dan nilai yang dipisahkan koma (CSV). Apache POI memungkinkan pemrogram untuk bekerja dengan format file seperti itu di dalam aplikasi Java secara terprogram.

Apache POI mendukung operasi membaca dan menulis pada banyak format file berbeda, termasuk XLS, XLSX (excel sheet), CSV, dan beberapa power point (PPT) dan word (DOCX).

• Ekstraksi dan Manipulasi Data

Data yang diekstraksi dari berbagai sumber, seperti spreadsheet, dapat dengan mudah dimanipulasi oleh pengembang, yang mengubahnya menjadi struktur data Java berupa daftar dan peta, pilihan mereka untuk analisis dan manipulasi lebih lanjut. Di sisi lain, ini ditulis secara terprogram dalam format file masing-masing.

• Kontrol di Tingkat Sel

POI memberikan kontrol hingga tingkat halus dari setiap sel spreadsheet secara terpisah, mulai dari mengambil data selektif hingga mengubah format sel dan evaluasi rumus.

Gambar: logo Apache POI

Kuda jantan muda

Colt adalah perpustakaan Java paling kuat untuk komputasi numerik berkinerja tinggi dalam komputasi ilmiah.

Colt memungkinkan penanganan matriks dan vektor di JSON, yang merupakan elemen dasar untuk mengaktifkan aljabar linier. Ini memberikan dukungan untuk perkalian matriks, penjumlahan vektor, dan operasi penyelesaian sistem linier. Semua ini adalah kunci dari banyak latihan dalam analisis data.

Perpustakaan ini menawarkan sejumlah besar fungsi statistik, termasuk statistik deskriptif (misalnya mean, median, deviasi standar), distribusi probabilitas, dan pembuatan angka acak. Hal ini dapat memudahkan pengembang dalam analisis statistik kumpulan data dan bahkan dapat menghasilkan data acak untuk berbagai macam simulasi.

• Matematika Colt vs.Apache Commons

Ada juga perpustakaan lain yang sangat populer—Apache Commons Math—yang menyediakan fungsionalitas untuk komputasi ilmiah. Meski begitu, meskipun kedua perpustakaan tersebut kuat, secara umum Colt dianggap lebih berkinerja. Jika kinerja komputasi adalah kuncinya, kinerja komputasi akan lebih baik dalam tugas-tugas dengan tuntutan komputasi tinggi dan karenanya merupakan pilihan yang baik.

XJLib

Praktisnya, area data sebagian besar berisi informasi yang disimpan dalam format Extensible Markup Language (XML). XJLib memberi pengembang Java toolkit untuk mengelola data XML secara efektif.

XJLib mendukung penguraian dokumen XML ke dalam struktur berbasis pohon di memori, memungkinkan akses dan manipulasi elemen dan atribut individual yang disediakan dalam data XML. Ini juga mendukung layanan validasi untuk memastikan XML yang diurai sesuai dengan skema yang diperlukan.

Gambar: cuplikan kode XML

XJLib mendukung XPath, yaitu bahasa kueri untuk menanyakan elemen XML berdasarkan serangkaian kriteria. Ini juga mendukung XSLT (Extensible Stylesheet Language Transformations), yaitu memungkinkan pengguna untuk mengubah dokumen XML ke format lain (misalnya HTML) untuk presentasi.

Pustaka ini memungkinkan penambahan, penghapusan, dan perubahan elemen dengan atributnya dalam struktur XML yang diurai, sehingga memenuhi syarat untuk menjadi manipulasi terprogram terhadap data XML.

XJLib menyederhanakan bekerja dengan data XML dalam aplikasi Java, menyederhanakan pertukaran data dan tugas manipulasi.

Studi Kasus

Selanjutnya, mari kita selidiki beberapa skenario kehidupan nyata di mana perpustakaan Java ini dapat membantu dalam beberapa tugas manipulasi atau analisis data.

1) Analisis Data Keuangan dengan Apache POI

Ambil contoh sebuah perusahaan manajemen kekayaan yang mendapatkan datanya dari klien, disimpan dalam file Microsoft Excel. Apache POI dapat digunakan untuk:

• Baca informasi klien seperti nama, nomor rekening, dan kepemilikan investasi dari spreadsheet.
• Ubah data yang diekstraksi menjadi objek Java untuk analisis lebih lanjut.
• Hitung metrik kinerja dan hasilkan laporan berdasarkan data keuangan.

2) Analisis Sentimen Media Sosial dengan Apache Commons Lang dan Perpustakaan Analisis Teks

Analisis sentimen publik dari postingan media sosial. Apache Commons Lang dapat digunakan untuk:

• Pemrosesan awal tweet atau postingan media sosial dilakukan dalam beberapa bentuk: penghapusan tanda baca, konversi teks menjadi huruf kecil, dan tokenisasi (pemisahan teks menjadi kata-kata).
• Selain pustaka analisis teks seperti Apache Spark NLP atau CoreNLP, analisis sentimen dapat dilakukan untuk mengklasifikasikan sentimen (positif, negatif, netral) dari konten media sosial.

3) Pengolahan Data Ilmiah dengan Colt

Memang benar, kumpulan data dalam penelitian ilmiah seringkali diperlukan dalam perhitungan numerik untuk mendapatkan hasilnya. Colt dapat diaplikasikan pada:

• Melakukan operasi matriks pada kumpulan data ilmiah seperti data ekspresi gen atau pembacaan sensor.
• Menghitung ukuran statistik seperti deviasi standar dan koefisien korelasi di antara beberapa ukuran. Hal ini akan dilakukan untuk menggambarkan hubungan antar variabel dari data.

Ini hanyalah beberapa contoh, dan pilihan perpustakaan Anda akan bergantung pada kebutuhan nyata yang diperlukan oleh manipulasi dan analisis data dalam proyek Anda.

Perbandingan Perpustakaan Java Utama untuk Manipulasi dan Analisis Data

Perpustakaan	Fungsi Utama	Kasus Penggunaan
Koleksi Inti Java	Struktur data (array, daftar, peta)	Mengorganisasikan dan mengelola elemen data
Koleksi Apache Commons	Koleksi tingkat lanjut, pembanding, utilitas pemfilteran/transformasi	Organisasi, penyortiran, dan manipulasi data yang kompleks
Apache Commons Lang	Manipulasi string, penanganan tanggal/waktu, pemformatan angka	Tugas persiapan dan pemformatan data umum
Joda-Waktu (pra-Jawa 8)	Manipulasi tanggal/waktu yang intuitif (versi Java sebelum 8)	Bekerja dengan tanggal dan waktu secara efektif (lingkungan Java lama)
Apache POI	Membaca, menulis, dan memanipulasi data dalam spreadsheet (XLS, XLSX) dan file CSV	Pertukaran data antara aplikasi Java dan format spreadsheet
Kuda jantan muda	Aljabar linier dan operasi statistik berkinerja tinggi	Komputasi ilmiah, analisis numerik yang kompleks
XJLib	Mengurai, memvalidasi, dan memanipulasi data XML	Bekerja dengan data yang disimpan dalam format XML

Kesimpulan

Hal ini menjadikan ekosistem Java perpustakaan yang sangat kaya untuk manipulasi dan analisis data, khusus untuk tugas-tugas tersebut Pengembang Java India memegang. Mereka memungkinkan Anda mengelola, mengatur, dan mengambil pembelajaran dari data Anda secara efisien. Ingatlah bahwa daftar ini masih jauh dari lengkap. Terdapat banyak perpustakaan lain untuk membantu tugas manipulasi data yang lebih detail. Setelah Anda mendalami pembelajaran lebih jauh tentang ilmu data dengan Java, harap pelajari ilmu data tersebut untuk melihat apakah mereka dapat membantu mempercepat perselisihan data dan, oleh karena itu, analisis Anda.