Data Analyst: Belajar Data Visualization dengan Matplotlib Python

Berdasarkan survei dari AnalytixLab, hampir 90% profesional bekerja dengan data setiap minggu, tapi dua pertiga di antaranya merasa kesulitan mengelola dan menganalisis data secaa efektif. Padahal dengan kemampuan pengolahan dan visualisasi data, setiap angka bisa menjadi informasi penting dalam pengambilan keputusan.

Python memiliki salah satu library yang bisa kamu andalkan untuk hal ini. Cukup mudah dipahami terutama bagi data analyst yang baru belajar, yaitu Matplotlib. Dengan Matplotlib, kamu bisa membuat berbagai jenis diagram untuk menampilkan data secara visual sehingga lebih mudah dipahami dan dianalisis. Mari kita pelajari bersama di artikel berikut.

1. Diagram Garis

Diagram garis menampilkan tren atau perubahan nilai dari waktu ke waktu. Misalnya, kamu ingin melihat tren penjualan bulanan toko online selama setengah tahun. Dalam Matplotlib, komponen utama diagram garis meliputi x dan y untuk data sumbu X dan Y, color untuk menentukan warna garis, marker untuk memberi simbol pada tiap titik data, dan linestyle untuk menentukan tipe garis (misal solid atau dashed).

Selain itu, label digunakan untuk legenda, plt.title() untuk memberi judul diagram, dan plt.xlabel() atau plt.ylabel() untuk memberi label sumbu. Fungsi plt.legend() menampilkan keterangan, sedangkan plt.grid(True) menambahkan garis bantu grid agar lebih mudah dibaca

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

2. Diagram Batang

Bar chart digunakan untuk membandingkan nilai antar kategori, misalnya jumlah penjualan tiap produk. Komponen utama bar chart meliputi x dan y untuk kategori dan nilainya, color untuk warna batang, serta label untuk legenda. Sama seperti line chart, kita bisa menambahkan plt.title() untuk judul, plt.xlabel() / plt.ylabel() untuk label sumbu, dan plt.legend() untuk menampilkan keterangan.

3. Pie Chart

Pie chart menampilkan proporsi atau persentase tiap kategori dari keseluruhan, cocok untuk distribusi pangsa pasar. Komponen utama pie chart meliputi data untuk nilai numerik tiap kategori, labels untuk nama kategori, autopct untuk menampilkan persentase, dan startangle untuk menentukan sudut awal diagram. Kita juga bisa menentukan colors untuk memberi warna berbeda pada tiap potongan.

4. Boxplot

Boxplot menunjukkan distribusi data, termasuk median, kuartil, dan outlier, cocok untuk analisis nilai atau skor. Boxplot menggunakan data numerik sebagai input, patch_artist=True untuk memberi warna pada kotak, dan notch=True untuk menampilkan notch yang menunjukkan interval kepercayaan median. Judul diagram bisa ditambahkan dengan plt.title() dan label sumbu Y dengan plt.ylabel().

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

5. Heatmap

Heatmap menampilkan intensitas atau korelasi antar variabel menggunakan warna, cocok untuk matriks data numerik. Heatmap menggunakan data dalam bentuk matriks atau array 2D, annot=True untuk menampilkan angka pada tiap sel, dan cmap untuk skema warna. Label sumbu bisa ditentukan dengan xticklabels dan yticklabels, sedangkan judul diagram menggunakan plt.title().

Belajar visualisasi data dengan Matplotlib merupakan langkah penting bagi siapa pun yang ingin memahami data secara lebih mendalam. Dengan menguasai berbagai jenis diagram, kamu bisa menyajikan data dengan cara yang lebih mudah dipahami, menemukan pola, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat.

Kalau kamu ingin menguasai visualisasi data sekaligus belajar Python dan SQL secara praktis, kamu bisa ikut Bootcamp Data Analyst with Python and SQL dari DQLab. Di sana, kamu akan dibimbing dari dasar hingga mampu membangun analisis data profesional, lengkap dengan latihan langsung menggunakan dataset nyata. Jadi, selain memahami teori, kamu juga langsung bisa praktik skill yang sangat dibutuhkan di dunia kerja data saat ini.

FAQ:

1. Apa itu Matplotlib?

Matplotlib adalah library Python untuk membuat visualisasi data, mulai dari diagram garis, batang, pie chart, boxplot, hingga heatmap. Library ini fleksibel dan cocok untuk pemula maupun profesional.

2. Apakah saya perlu coding untuk membuat diagram ini?

Ya, minimal memahami sintaks dasar Python dan Matplotlib. Skill ini sangat penting untuk membuat visualisasi data yang rapi dan informatif.