5 Kesalahan Sederhana dalam Visualization bagi Data Analyst

Data analyst tidak hanya pintar dalam menerjemahkan angka menjadi insight yang bermanfaat. Namun, data analyst juga harus pintar dalam membuat visualisasi data yang baik. Data visualization adalah salah satu keterampilan penting bagi seorang data analyst. Visualisasi data yang baik dapat mempermudah pemahaman informasi kompleks dan membantu pengambilan keputusan yang lebih tepat.

Namun sayangnya data analyst harus memahami beberapa kesalahan sepele yang justru menyalahi koridor dalam pembuatan visualisasi data. Alih-alih hasilnya ingin terlihat menarik tapi kaidah tertentu justru kamu tabrak sehingga visualisasi data tersebut menjadi tidak efektif dan bahkan bisa menyesatkan. Oleh karena itu, bagi data analyst penting untuk mempertimbangkan 5 kesalahan sepele dalam membuat data visualization. Apa sajakah itu? Berikut adalah penjelasannya! Simak yuk sahabat DQLab!

1. Terlalu Banyak Informasi dalam Satu Visualisasi

Kesalahan pertama adalah mencoba memasukkan terlalu banyak informasi dalam satu grafik atau visualisasi. Meskipun keinginannya untuk menunjukkan sebanyak mungkin data itu terbilang wajar, penempatan visualisasi yang berlebihan dapat membingungkan audiens dan membuat pesan utama sulit dipahami.

Alih-alih, fokuslah pada poin-poin penting dan pertimbangkan untuk memecah informasi menjadi beberapa grafik yang lebih sederhana. Gunakan teknik seperti filter atau drill-down untuk memungkinkan eksplorasi lebih lanjut tanpa membebani visualisasi utama.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Penggunaan Warna yang Tidak Tepat

Warna adalah elemen penting dalam data visualization yang dapat mempengaruhi persepsi dan pemahaman audiens. Penggunaan warna yang tidak konsisten atau warna yang terlalu banyak bisa mengalihkan perhatian dan membingungkan. Selain itu, menggunakan skema warna yang tidak ramah bagi mereka yang memiliki gangguan penglihatan, seperti buta warna, dapat membatasi aksesibilitas.

Pastikan untuk memilih palet warna yang konsisten, sederhana, dan dapat dibedakan dengan baik. Gunakan warna-warna kontras untuk menyoroti poin penting, dan hindari penggunaan warna yang terlalu mencolok atau tidak relevan.

3. Mengabaikan Skala yang Tepat

Kesalahan lain yang sering terjadi adalah tidak menggunakan skala yang tepat pada grafik. Misalnya, menggunakan skala yang terlalu besar atau terlalu kecil dapat menyebabkan data terlihat tidak proporsional dan bisa mengarah pada misinterpretasi. Selain itu, memulai sumbu Y dari titik yang bukan nol tanpa alasan yang jelas dapat memberikan kesan yang keliru tentang besarnya perubahan data. Penting untuk memastikan skala yang digunakan benar-benar mencerminkan data yang ingin disampaikan dan tidak menyesatkan audiens.

4. Tidak Memberikan Konteks atau Penjelasan yang Cukup

Visualisasi data yang baik harus memberikan konteks yang memadai untuk membantu audiens memahami apa yang mereka lihat. Kesalahan umum adalah tidak memberikan judul, label sumbu, atau legenda yang jelas. Tanpa elemen-elemen ini, audiens mungkin kesulitan untuk memahami apa yang ditampilkan dan apa pesan utama dari visualisasi tersebut.

Pastikan setiap grafik dilengkapi dengan judul yang informatif, label sumbu yang jelas, dan legenda jika diperlukan. Tambahkan catatan kaki atau penjelasan tambahan jika ada asumsi atau informasi penting yang perlu diperhatikan.

Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya

5. Pemilihan Jenis Grafik yang Tidak Tepat

Setiap jenis grafik memiliki fungsi dan keunggulannya masing-masing. Kesalahan yang sering terjadi adalah memilih jenis grafik yang tidak sesuai dengan data yang ingin ditampilkan. Misalnya, menggunakan grafik pie untuk data dengan terlalu banyak kategori atau menggunakan grafik garis untuk data kategori yang tidak menunjukkan tren waktu.

Penting untuk memahami jenis grafik yang tepat untuk setiap jenis data, seperti grafik batang untuk perbandingan kategori, grafik garis untuk menunjukkan tren, atau grafik scatter untuk hubungan antar dua variabel.

Sumber Gambar: Capella Solutions

Membuat data visualization yang efektif bukan hanya tentang menyajikan data, tetapi juga tentang menyampaikan cerita yang jelas dan mudah dipahami. Dengan menghindari kesalahan-kesalahan sepele ini, data analyst dapat menciptakan visualisasi yang tidak hanya menarik secara visual. Tetapi juga memberikan wawasan yang bermakna dan mudah dimengerti. Selalu uji visualisasi yang sudah kamu buat dengan audiens sebelum presentasi final untuk memastikan pesan dapat tersampaikan dengan baik.

Ingin meningkatkan skill visualisasi data dan membangun portofolio Data Analyst yang outstanding di industri yang kompetitif ini, tapi masih tidak PD? Jangan khawatir! Segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam.

DQLab juga menyediakan modul berkualitas yang disusun oleh para ahli dengan studi kasus yang bisa membantu kamu memahami cara memecahkan masalah nyata dari berbagai industri. Tak hanya itu, metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang diterapkan, ramah untuk pemula dan telah terbukti mencetak talenta-talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data.

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri kamu untuk membangun portofolio yang berkualitas dengan modul yang lengkap, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid