Intip Library Terbaik Python untuk Membuat Visualisasi Data

Visualisasi data adalah salah satu bagian penting dalam analisis data. Teknik ini bertujuan agar pembaca lebih mudah untuk memahami pola dan hidden layer yang ada di dalam data. Sebagai contoh, seorang data analyst di sebuah perusahaan menemukan bahwa ada suatu produk yang selalu mengalami kerugian. Bos di perusahaan tersebut sangat sibuk sehingga tidak memiliki waktu untuk membaca semua laporan yang berlembar-lembar. Namun, dengan menggunakan visualisasi data, bos di perusahaan tersebut akan melihat bagaimana perkembangan setiap produk dengan lebih mudah sehingga ia dapat menindaklanjuti temuan tersebut. 

Apakah kamu tahu jika manusia adalah makhluk visual? That's why, grafik visualisasi data seperti diagram batang, diagram baris, scatter plot, map graphs, dan lain sebagainya sangat penting di sebuah laporan karena kita dapat mengetahui informasi hanya dengan melihat grafik tersebut. Salah satu bahasa pemrograman yang paling populer untuk analisis dan visualisasi data adalah python. Bahasa pemrograman ini memiliki beberapa library untuk visualisasi data yang indah, interaktif, serta kompleks. Penasaran dengan library-library tersebut? Yuk simak artikel ini hingga akhir!

1. Library Matplotlib

Matplotlib merupakan library visualisasi data 2 dimensi pada python. Library yang dirilis pada tahun 2003 ini merupakan library visualisasi data yang paling populer dan banyak digunakan oleh python users. Matplotlib dapat digunakan di script python, shell python, IPython, jupyter notebook, web application server, dan lain sebagainya. Selain itu, library ini juga bisa digunakan untuk memasukkan plot ke dalam aplikasi menggunakan berbagi toolkit GUI, seperti Tinker, TK+, wxPython, Qt, dan lain-lain. Basic diagram yang disediakan oleh library matplotlib adalah scatter plot, diagram batang, diagram lingkaran atau donat, histogram, error charts, power spectra, stemplots, dan lain sebagainya.

Baca juga : Belajar Python untuk Hasilkan Visualisasi Data

2. Library Plotly

Plotly merupakan library grafik open source yang dapat digunakan untuk membuat visualisasi data. Library ini dibangun di atas library JavaScript Plotly dan dapat digunakan untuk membuat visualisasi data berbasis web yang dapat ditampilkan pada jupyter notebook atau aplikasi web menggunakan dash dan dapat pula disimpan sebagai file HTML. Library plotly menyediakan 40 jenis diagram unik, seperti scatter plot, histogram, diagram baris, diagram batang, pie chart, error bars, box plots, multiple axes, sparklines, dendrogram, 3-D charts, dan lain sebagainya. Kelebihan lain dari library ini adalah menyediakan contour plots yang tidak umum di library visualisasi data lainnya. Terakhir, library ini dapat digunakan secara online tanpa koneksi internet.

3. Library Seaborn

Seaborn merupakan library visualisasi data pada python yang dibangun berdasarkan library matplotlib dan terintegrasi dengan struktur data pada library NumPy dan pandas. Library ini memiliki berbagai fungsi plot dimana kumpulan data diolah pada frame dan array, kemudian diagregasikan dan hasilnya akan digunakan untuk membuat plot interaktif. Grafik yang dapat dibuat menggunakan library seaborn adalah diagram batang, pie chart, histogram, scatter plot, error charts, dan lain sebagainya. Kelebihan lain dari library ini adalah memiliki berbagai tools untuk memilih palet warna yang menarik dan dapat disesuaikan dengan kebutuhan.

4. Library ggplot

ggplot adalah library visualisasi data pada python yang dibuat berdasarkan implementasi ggplot2 pada bahasa pemrograman R. Beberapa diagram yang dapat dibuat menggunakan library ini adalah diagram batang, pie chart, histogram, error chart, scatter plot, dan lain sebagainya. Library ini juga bisa kombinasikan dengan fungsi API untuk menambah komponen atau lapisan dalam visualisasi data. Kelebihan lain dari library ini adalah dapat terhubung dengan library pandas dan dapat menyimpan data pada dataframe.

Baca juga : Cara Membuat Visualisasi Data Trend dengan Excel

5. Praktik Langsung Membuat Visualisasi Data Bersama DQLab

Belajar visualisasi data tidak cukup hanya dengan belajar teori. Perlu jam terbang yang tinggi untuk memahami library mana yang diperlukan dalam sebuah kasus. Oleh karena itu, seorang yang bekerja di dunia data harus memiliki kemampuan dan pemahaman yang mumpuni mengenai visualisasi data serta tools yang akan digunakan. Yuk mulai belajar visualisasi data bersama DQLab! Klik button di bawah ini dan nikmati berbagai program belajar menarik serta berbagai fasilitas pendukung belajar yang akan membuat kegiatan belajarmu lebih menyenangkan. 

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita