Eksplorasi Data 101 Sebagai Langkah Awal Jadi Data Analyst

Dalam dunia data, eksplorasi data adalah langkah awal yang wajib dikuasai oleh siapa pun yang ingin menjadi seorang Data Analyst yang andal. Proses ini melibatkan berbagai aktivitas seperti memahami struktur data, membersihkan data dari kesalahan, hingga menganalisis pola-pola awal yang tersembunyi dalam dataset. Tanpa eksplorasi data, proses pengambilan keputusan berbasis data akan menjadi tidak akurat dan rentan terhadap kesalahan.
Bagi Anda yang baru memulai perjalanan di bidang Data Analyst, eksplorasi data tidak hanya penting sebagai fondasi, tetapi juga menjadi keterampilan yang akan terus digunakan di sepanjang karier Anda. Artikel ini akan membahas secara mendalam apa itu eksplorasi data, tools yang digunakan, hingga bagaimana memulai proses eksplorasi data dengan pendekatan yang mudah diikuti.
1. Apa Itu Eksplorasi Data, dan Mengapa Penting untuk Data Analyst?
Eksplorasi data adalah proses awal yang dilakukan untuk memahami dataset secara menyeluruh. Pada tahap ini, seorang Data Analyst akan menggali informasi mendasar dari data yang dimiliki, seperti jenis data, struktur kolom dan baris, jumlah data yang hilang, hingga pola-pola tertentu yang mungkin berguna untuk analisis lebih lanjut.
Proses ini penting karena membantu Data Analyst mengidentifikasi masalah dalam data, seperti kesalahan input atau outlier yang dapat mempengaruhi hasil analisis. Selain itu, eksplorasi data memungkinkan Anda untuk mendapatkan wawasan awal yang dapat digunakan untuk merancang strategi bisnis atau memberikan rekomendasi yang berbasis fakta.
Singkatnya, eksplorasi data adalah langkah penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan sudah siap untuk dianalisis lebih dalam.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
2. Tools Populer yang Membantu Eksplorasi Data
Untuk melakukan eksplorasi data dengan efisien, ada berbagai tools yang dapat digunakan. Excel, misalnya, adalah salah satu alat yang paling sederhana untuk menganalisis dataset kecil. Dengan fungsi seperti pivot table, Excel memungkinkan Anda untuk memvisualisasikan pola data dengan cepat.
Namun, untuk dataset yang lebih besar dan kompleks, Python menjadi pilihan utama. Python menyediakan library seperti Pandas untuk manipulasi data dan Matplotlib atau Seaborn untuk visualisasi data. Selain itu, SQL juga sering digunakan untuk mengambil dan mengelola data langsung dari database. Dengan menguasai beberapa tools ini, Anda dapat menyesuaikan metode eksplorasi data berdasarkan kebutuhan proyek yang sedang dikerjakan.
3. Bagaimana Eksplorasi Data Membantu Bisnis Memahami Pelanggan?
Untuk melihat pentingnya eksplorasi data, mari kita lihat sebuah studi kasus. Bayangkan sebuah perusahaan e-commerce ingin memahami kebiasaan belanja pelanggannya. Dengan menggunakan eksplorasi data, mereka menganalisis data transaksi yang mencakup informasi seperti waktu pembelian, produk yang paling sering dibeli, hingga lokasi pelanggan.
Hasil eksplorasi menunjukkan bahwa sebagian besar pelanggan melakukan pembelian pada akhir pekan, terutama untuk produk-produk diskon. Berdasarkan temuan ini, perusahaan memutuskan untuk meningkatkan promosi di akhir pekan, dan hasilnya adalah kenaikan penjualan hingga 20% dalam satu bulan. Kasus ini menunjukkan bagaimana eksplorasi data yang sederhana dapat memberikan dampak besar pada strategi bisnis.
4. Tips Memulai Eksplorasi Data untuk Pemula
Jika Anda adalah pemula, eksplorasi data mungkin tampak rumit. Namun, ada beberapa langkah sederhana yang bisa Anda ikuti untuk memulai. Pertama, cobalah menggunakan dataset kecil yang dapat ditemukan secara gratis di internet. Dataset ini akan membantu Anda memahami struktur data tanpa merasa kewalahan.
Selanjutnya, fokuslah belajar tools dasar seperti Excel atau Python. Anda bisa mulai dengan mempelajari cara membaca data menggunakan library Pandas atau membuat visualisasi sederhana dengan Matplotlib. Terakhir, cobalah mengerjakan studi kasus kecil untuk mempraktikkan apa yang sudah Anda pelajari. Dengan konsistensi dan latihan, Anda akan semakin mahir dalam melakukan eksplorasi data.
Baca juga: Mau Jadi Data Analyst? Ini Roadmap Terupdate 2024
Eksplorasi data adalah keterampilan esensial yang harus dimiliki oleh setiap Data Analyst. Dengan memahami data, membersihkannya dari kesalahan, dan menemukan pola-pola penting, Anda bisa memberikan wawasan berharga untuk berbagai kebutuhan, mulai dari bisnis hingga riset.
Ingin belajar lebih dalam tentang analisis preskriptif dan cara menerapkannya sebagai seorang data analyst? Bergabunglah dengan program Bootcamp Data Analyst with SQL and Python di DQLab! DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.
Pelajari teknik-teknik data science terbaru dengan panduan praktis dan studi kasus nyata. Daftar sekarang di DQLab untuk memulai perjalanan kamu sebagai data analyst yang andal!