Belajar Bahasa R : Eksplorasi Data Ritel dengan Menggunakan R
Dalam profesi Data Analyst, ada beberapa tahapan yang harus dilakukan sebelum mulai menganalisis data. Salah satu tahapannya adalah kita harus mengenal karakteristik data yang digunakan sebelum masuk ke analisis data dengan modeling.
Untuk bisa memahami karakteristik data mu, kamu bisa memanfaatkan Eksplorasi Data. Tahapan Eksplorasi Data merupakan salah satu tahapan yang cukup penting dalam proses analisis data dan tidak bisa di skip karena pada tahapan ini lah kamu bisa dengan mudah melihat karakteristik datamu.
Dengan melakukan eksplorasi data terlebih dahulu, maka kita dapat dengan mudah menemukan informasi, pola dari data yang akan kita analisis. Informasi ini akan mempermudah kita sebelum melakukan analisis. Apapun data yang dimiliki, eksplorasi data harus tetap dilakukan. Menariknya, eksplorasi data ini bisa dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh Data Analyst, misalnya saja Bahasa R.
DQLab kini menyediakan modul "Eksplorasi Data Ritel Menggunakan R" untuk kamu yang tertarik mempelajari karakteristik data yang digunakan, ingin tahu modul ini membahas apa saja? Yuk simak artikel berikut ini!
1. Mengenal Eksplorasi Data
Analisis Data Eksploratif merupakan salah satu cara yang dapat digunakan untuk mengeksplorasi data yang akan digunakan dengan memanfaatkan teknik aritmatika sederhana maupun teknik visualisasi grafis untuk meringkas data pengamatan.
Analisis data eksploratif perlu dilakukan agar kita bisa memahami harus menggunakan metode yang mana dalam proses data modeling. Eksplorasi data banyak digunakan untuk hal berikut:
Mencari pola dari data
Menemukan data outlier
Memaksimalkan hasil data yang telah ditelaah
Menemukan variabel yang penting
Eksplorasi data umumnya sangat identik dengan visualisasi data, padahal sebenarnya eksplorasi data tidak hanya menggunakan visualisasi data saja. Untuk melakukan eksplorasi data, kita bisa memanfaatkan data deskriptif untuk melihat rangkuman dari data dan visualisasi data untuk melihat data secara lebih ringkas.
Untuk lebih memahami tentang eksplorasi data, kamu bisa menonton video berikut:
Baca juga : Belajar Data Science: Bahasa Pemrograman R Cocok untuk Pemula
2. Jenis Metode yang Dapat Digunakan untuk Eksplorasi Data
Data eksplorasi dapat berupa analisis data deskriptif seperti rata-rata, median atau nilai tengah, dan sebagainya. Selain itu, ukuran seperti jumlah data per variabel dari dataset yang kita miliki juga perlu untuk diperhatikan.
Selain analisis deskriptif, visualisasi data juga merupakan hal yang cukup penting dalam proses analisis. Dengan data visualisasi kita dapat dengan mudah mengetahui distribusi data, trend data dan sebagainya. Terdapat banyak jenis grafik untuk keperluan data eksplorasi. Kita dapat memanfaatkan beberapa grafik sederhana seperti bar chart atau histogram untuk data analisis.
Kedua jenis grafik ini sama-sama menampilkan data dalam bentuk batang. Namun terdapat perbedaan antara kedua jenis grafik ini. Bar chart digunakan jika kita ingin membandingkan data antar kategori dan melihat frekuensi dari masing-masing kategori. Bar chart dapat disajikan dalam bentuk vertikal ataupun horizontal. Sementara histogram digunakan jika kita ingin mendapatkan distribusi data dalam jumlah numerik.
Perbedaannya dapat terlihat dengan jelas, kan?
Dengan menggabungkan analisis deskriptif dan visualisasi data ini, banyak informasi yang bisa kita dapatkan dengan mudah. Seluruh informasi ini akan berguna ketika kita akan melanjutkan analisis data ke tingkat yang lebih kompleks.
3. Kenalan dengan Modul Eksplorasi Data DQLab
DQLab baru saja meluncurkan modul barunya yang berjudul œEksplorasi Data Ritel Menggunakan R. Dalam modul ini akan dibahas tuntas mengenai eksplorasi data dengan menggunakan bahasa R. Mulai dari menggunakan dataframe, memanfaatkan fungsi agregasi untuk melakukan analisis deskriptif, hingga membuat visualisasi data dengan berbagai bentuk dengan menggunakan data yang dimiliki.
Ini adalah skill yang akan Sahabat DQ dapatkan dengan mempelajari modul ini:
Mampu melakukan pembacaan dataset retail bertipe tsv ke dalam dataframe
Mampu melakukan fungsi agregasi count, sum dan average pada dataframe terhadap periode, nama customer dan nama produk
Mampu membuat bar chart jumlah transaksi berdasarkan nama produk
Mampu membuat histogram terhadap transaksi berdasarkan rentang harga jual
Wah, seru banget kan?
Baca juga : Kursus Belajar Data dengan Bahasa R Untuk Pemula
4. Penasaran dengan Explorasi Data? Pelajari Modulnya Sekarang Juga!
Pada modul œEksplorasi Data Ritel Menggunakan R, hal yang akan dibahas adalah tentang eksplorasi data untuk mengevaluasi dan analisis terhadap data penjualan yang dilakukan. DQ-pedia merupakan salah satu perusahaan e-commerce yang ada pada DQ Universe.
Saat ini, DQ-pedia sedang gencar untuk memperbanyak mitra berupa warung-warung kecil di berbagai daerah terpencil untuk memperluas jangkauan bisnis. DQ-pedia akan membantu mitra DQ-pedia melalui strategi untuk meningkatkan pendapatan mitra dan melakukan analisis untuk menjamin ketersediaan stok barang disetiap mitra.
Selain praktek menggunakan code, di modul ini juga kamu akan menemui quiz dan project untuk menguji pemahamanmu. Berikut adalah contoh salah satu quiz yang akan kamu temui:
Jika kita ingin membandingkan data antar kategori dan melihat frekuensi per-kategori,maka chart yang tepat untuk digunakan adalah
Line Chart
Histogram
Bar Chart
Pie Chart
Nah, dari opsi di atas ini, ada dua pilihan yang condong untuk dipilih, antara histogram dan bar chart. Ternyata jawaban yang paling tepat adalah bar chart, karena yang digunakan untuk melihat frekuensi per kategori adalah bar chart.
Gimana, modul ini sangat seru dan menarik kan? Untuk mendapatkan akses lebih lengkap, kamu bisa mencoba modul Eksplorasi Data Ritel Menggunakan R secara langsung di DQLab Academy.
Tunggu apa lagi? Yuk, buruan sign up di DQLab atau bisa signup melalui form dibawah ini ya.
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri