Cara Pakai ChatGPT sebagai Partner dalam Exploratory Data Analysis (EDA)

Exploratory Data Analysis (EDA) merupakan salah satu tahap paling penting dalam data science. Pada tahap ini, kamu berusaha memahami karakteristik data, mencari pola tersembunyi, mendeteksi outlier, serta membangun intuisi sebelum masuk ke analisis lanjutan atau model machine learning. Tanpa EDA yang baik, keputusan analisis bisa melenceng karena pemahaman awal terhadap data kurang mendalam.

Namun, banyak data scientist yang terkadang merasa buntu ketika melakukan EDA. Pertanyaan seperti “visualisasi apa yang harus dibuat?” atau “pola mana yang perlu diperhatikan lebih dulu?” sering muncul. Di sinilah ChatGPT bisa menjadi partner yang sangat membantu. Bukan sebagai pengganti, tapi sebagai pendamping brainstorming untuk mempercepat ide analisis dan memperluas perspektif yang mungkin belum kamu pikirkan. Berikut adalah cara memakai ChatGPT sebagai partner dalam Exploratory Data Analysis (EDA). Simak penjelasannya berikut sahabat DQLab!

1. Merancang Rencana Awal EDA

Saat berhadapan dengan dataset baru, terkadang kamu bingung harus mulai dari mana. Dengan bantuan ChatGPT, kamu bisa meminta saran langkah eksplorasi awal yang sistematis. Misalnya, dengan menyebutkan kolom-kolom pada dataset penjualan, ChatGPT bisa langsung memberi daftar langkah seperti memeriksa distribusi revenue, tren waktu, hingga segmentasi pelanggan. Hal ini membantumu menyusun prioritas sebelum menulis kode analisis.

Lebih jauh lagi, ChatGPT dapat membantu kamu menghindari analisis yang terlalu dangkal. Alih-alih hanya berhenti pada statistik deskriptif sederhana, kamu bisa mendapatkan ide eksplorasi yang lebih kaya. Dengan cara ini, waktu yang biasanya habis untuk memikirkan “mulai dari mana” bisa dipangkas, dan energi lebih difokuskan pada pemahaman mendalam terhadap data.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Memberi Ide Visualisasi yang Relevan

Visualisasi adalah kunci dalam EDA karena memudahkan kamu melihat pola dengan cepat. ChatGPT bisa memberikan rekomendasi jenis grafik sesuai dengan tipe data yang kamu miliki. Misalnya, histogram untuk distribusi, boxplot untuk mendeteksi outlier, atau heatmap untuk korelasi antar variabel. Dengan bantuan ini, kamu bisa lebih kreatif dalam menyajikan data.

Selain itu, ChatGPT juga bisa mendorong kamu mencoba visualisasi yang mungkin jarang terpikirkan. Misalnya, menggunakan stacked bar chart untuk melihat proporsi kategori per bulan, atau scatterplot dengan ukuran bubble untuk menggambarkan revenue per pelanggan. Dengan ide-ide ini, eksplorasi data kamu tidak monoton dan hasil analisis jadi lebih kaya wawasan.

3. Menghasilkan Hipotesis Awal

EDA bukan hanya soal melihat data, tapi juga membangun hipotesis yang bisa diuji lebih lanjut. ChatGPT dapat membantu kamu merumuskan dugaan awal, misalnya apakah produk elektronik cenderung menghasilkan revenue lebih besar dibandingkan fashion. Hipotesis ini akan menjadi titik awal sebelum kamu masuk ke pengujian statistik yang lebih mendalam.

Selain itu, ChatGPT bisa memberi kamu ide tentang variabel mana yang kemungkinan memiliki hubungan penting. Misalnya, apakah revenue dipengaruhi oleh musim atau hari tertentu dalam seminggu. Dengan hipotesis awal yang kuat, kamu bisa melakukan analisis yang lebih terarah dan relevan dengan kebutuhan bisnis atau penelitian.

Baca Juga: Tata Cara Menggunakan AI Chat GPT Anti Ribet!

4. Menganalisis Pola dan Outlier

Dalam dataset besar, sering kali kamu menemukan pola unik atau outlier yang membingungkan. ChatGPT bisa membantu kamu mendiskusikan apakah pola tersebut bermakna atau sekadar kesalahan pencatatan. Misalnya, nilai revenue nol bisa berarti pembatalan transaksi atau error dalam input data. Diskusi ini membuat kamu tidak buru-buru membuang data yang tampak aneh.

Di sisi lain, ChatGPT juga bisa membuka perspektif baru terhadap outlier. Alih-alih dianggap sebagai “gangguan”, outlier mungkin justru menandakan segmen pelanggan yang sangat spesial atau tren unik dalam bisnis. Dengan bantuan ide ini, kamu bisa lebih bijak dalam memutuskan apakah outlier harus dihapus, disesuaikan, atau malah dipelajari lebih lanjut.

5. Membuat Narasi Awal dari Hasil EDA

EDA tidak berhenti di angka dan grafik, tetapi juga harus bisa dikomunikasikan. ChatGPT bisa membantu kamu menyusun narasi awal yang mudah dipahami oleh audiens non-teknis. Misalnya, hasil EDA bisa ditulis menjadi cerita bahwa revenue naik di bulan Desember karena liburan, atau kategori elektronik mendominasi penjualan. Dengan narasi ini, hasil analisis menjadi lebih bermakna.

Selain itu, ChatGPT juga bisa memberi kamu inspirasi bagaimana menyusun laporan yang menarik. Dari sekadar ringkasan data hingga insight strategis, narasi yang dihasilkan bisa dipakai sebagai bahan awal sebelum dipoles lebih profesional. Hal ini membuat komunikasi hasil analisis menjadi lebih efektif dan berdampak.

Menggunakan ChatGPT dalam EDA bukan berarti kamu menyerahkan semua proses analisis kepada AI. Justru, ChatGPT berperan sebagai co-pilot yang membantu mempercepat ide eksplorasi, menyarankan visualisasi, hingga menyusun narasi. Dengan cara ini, kamu bisa lebih fokus pada interpretasi yang membutuhkan intuisi manusia.

Dengan menjadikan ChatGPT sebagai partner, EDA bisa terasa lebih ringan, terstruktur, dan kreatif. Kamu tidak hanya menghemat waktu, tetapi juga membuka peluang menemukan pola yang mungkin terlewat. Pada akhirnya, sinergi antara kecerdasan manusia dan kecerdasan buatan ini bisa membuat proses analisis data jauh lebih kuat dan mendalam.

FAQ

1. Apakah ChatGPT bisa menggantikan peran data scientist dalam EDA?

Tidak. ChatGPT hanya berfungsi sebagai partner brainstorming dan co-pilot analisis. Ia bisa memberi ide langkah eksplorasi, jenis visualisasi, atau hipotesis awal. Namun, keputusan akhir tetap bergantung pada intuisi, pengalaman, dan pengetahuan kamu sebagai data scientist.

2. Bagaimana cara efektif menggunakan ChatGPT saat melakukan EDA?

Kamu bisa menuliskan prompt yang spesifik, misalnya menyebutkan kolom apa saja dalam dataset dan tujuan analisis. Dengan begitu, ChatGPT akan memberikan ide eksplorasi, rekomendasi grafik, atau hipotesis yang lebih relevan dengan konteks dataset kamu.

3. Apakah ChatGPT bisa membantu membuat laporan hasil EDA?

Ya. ChatGPT bisa dipakai untuk menyusun narasi awal dari hasil EDA. Narasi ini berguna untuk menjelaskan pola data kepada tim non-teknis atau stakeholder. Setelah itu, kamu bisa memoles narasi tersebut agar lebih detail dan sesuai kebutuhan laporan profesional.

Untuk merasakan sensasi belajar Excel dengan ChatGPT, kamu mungkin bisa mencoba untuk membeli modul Excel di DQLab. DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.

Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst dengan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!

Penulis: Reyvan Maulid