DOBEL DISKON 95% + 10% SPESIAL PROMO PUNCAK 7.7!
Belajar Data Science Paket Premium cuma 6 Bulan Hanya 177K!
SERBU SEKARANG!
Pendaftaran ditutup dalam 2 Hari 9 Jam 19 Menit 16 Detik 

Exploratory Teknik Analisis Data, Kenali Pengertian, Jenis, dan Toolsnya!

Belajar Data Science di Rumah 14-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/b865eca4ef8e0ab72ddd227adbbe4bdb_x_Thumbnail800.jpg

Teknik analisis data menjadi hal wajib untuk dipahami oleh kamu yang bercita-cita sebagai praktisi data, khususnya Data Scientist. Sebagai seorang praktisi data, tentu kita harus bisa membedakan tipe teknik analisis yang ada berdasarkan data yang kita miliki. Hingga saat ini, belum ada metode yang cocok digunakan untuk semua jenis data, sehingga kita masih harus memilahnya secara manual. Kejelian praktisi data dalam menentukan metode yang digunakan tentu akan berdampak ke hasil analisis. Data sebagus apapun jika diolah dengan cara yang salah, maka akan menghasilkan hasil yang tidak maksimal.

Exploratory Data Analysis merupakan salah satu teknik analisis yang sangat dekat dengan Data Scientist. Pasalnya, sebelum masuk ke proses pembuatan model, Data Scientist pasti akan menggunakan Exploratory Data Analysis untuk lebih mengenal datanya. Lalu sebenarnya apa sih Exploratory Data Analysis itu? Apakah memang sepenting itu? Nah, jika kamu salah satu yang penasaran dengan Exploratory Data Analysis, maka kamu harus membaca artikel ini sampai habis karena jawabannya ada di sini. Check it out!


1. Pengertian Exploratory Data Analysis

Exploratory Data Analysis mulai dikembangkan pada tahun 1970-an oleh John Tukey, salah seorang matematikawan dari Amerika. Teknik ini merupakan teknik yang dapat menganalisis dan menyelidiki kumpulan data, serta merangkum karakteristik utamanya. Biasanya akan lebih sering menggunakan metode visualisasi data. Hal ini dapat memudahkan Data Scientist untuk menemukan pola, menemukan anomali, menguji hipotesis, atau memeriksa asumsi.

Exploratory Data Analysis akan lebih sering digunakan untuk melihat data apa yang dapat ditemukan di luar pemodelan formal atau dalam pengujian hipotesis. Exploratory Data Analysis dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang variabel kumpulan data dan hubungan di antara mereka. Ini juga dapat membantu menentukan apakah teknik statistik yang Anda pertimbangkan untuk analisis data sudah sesuai. 


Baca juga : Analisis Data Adalah: Mengenal Pengertian, Jenis, Dan Prosedur Analisis Data


2. Mengapa Exploratory Data Analysis Penting?

Tujuan utama Exploratory Data Analysis adalah untuk membantu melihat data sebelum membuat asumsi apa pun. Ini dapat membantu mengidentifikasi kesalahan yang jelas, serta lebih memahami pola dalam data, mendeteksi outlier atau peristiwa anomali, menemukan hubungan yang menarik di antara variabel. Data Scientist dapat memastikan apakah hasil yang dihasilkan valid dan dapat berlaku untuk setiap tujuan. Selain itu, Exploratory Data Analysis juga dapat membantu stakeholder dengan mengonfirmasi bahwa mereka mengajukan pertanyaan yang tepat. EDA dapat membantu menjawab pertanyaan tentang deviasi standar, variabel kategorik, dan interval kepercayaan. 


3. Tipe Exploratory Data Analysis

Ada empat tipe dari Exploratory Data Analysis, yaitu:

  • Analisis Univariat-Non Grafis, merupakan bentuk analisis data yang paling sederhana, di mana data yang dianalisis hanya terdiri dari satu variabel sehingga tidak berurusan dengan penyebab atau hubungan. Tujuan utama dari analisis univariat adalah untuk menggambarkan data dan menemukan pola-pola yang ada di dalamnya.

  • Analisis Univariat-Grafis, metode ini diperlukan karena metode non grafis tidak bisa memberikan gambaran yang lengkap tentang data. Contoh grafik yang sering digunakan adalah steam and leaf, histogram, boxplot, dll.

  • Analisis Multivariate-Non Grafis, merupakan bentuk analisis yang menggunakan dua variabel atau lebih, sehingga Exploratory Data Analysis yang digunakan untuk menunjukkan hubungan antara variabel-variabel tersebut.

  • Analisis Multivariat-Grafis, menggunakan grafik untuk menunjukkan hubungan antara variabel. Contoh grafik yang bisa digunakan adalah scatter plot, run chart, heat map, bubble chart, dll.


4. Tools Exploratory Data Analysis

Penggunaan Exploratory Data Analysis tentu harus didukung dengan menggunakan tools atau bahasa pemrograman yang bisa support untuk melakukan berbagai analisis. Secara umum ada dua tools yang umum digunakan oleh Data Scientist, yaitu R dan Python. R merupakan bahasa pemrograman yang memang diciptakan khusus untuk statistika, sehingga ada banyak library dan juga function yang dapat membantu proses mengeksplorasi data. Sementara Python sendiri juga bisa digunakan untuk Exploratory Data Analysis, terlebih untuk yang akan mengarah ke Machine Learning.


Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu


5.Belajar R dan Python Secara Gratis di DQLab, Yuk!

Kamu tertarik untuk belajar Exploratory Data Analysis? DQLab bisa kamu jadikan pilihan tempat kursus mu karena di DQLab kamu bisa langsung belajar tentang Exploratory Data Analysis dan juga sekaligus belajar menggunakan bahasa pemrograman yang ada. Untuk kamu yang masih ingin coba-coba, DQLab juga menyediakan free modul loh, yaitu modul “Introduction to Data Science with R” dan modul “Introduction to Data Science with Python”. Nah, tunggu apa lagi? Yuk belajar bareng DQLab!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!