Pahami Data Visualization Lengkap yang Dipakai Data Analyst
Bayangkan ketika kita punya segunung data, tapi bingung bagaimana cara menyampaikan inti dari informasi yang terkandung di dalamnya agar bisa dipahami dengan mudah. Kalau hanya dilihat sebagai deretan angka, data bisa terasa membosankan dan sulit dimengerti. Nah, di sinilah data visualization atau dalam bahasa Indonesia, visualisasi data datang sebagai penyelamat.
Dengan visualisasi data, kita bisa mengubah angka-angka yang ribet itu menjadi gambar, grafik, atau diagram, yang lebih menarik dan mudah dipahami. Jadinya, data yang tadinya membingungkan, bisa bercerita banyak dan membantu kita mengambil keputusan dengan lebih cepat dan tepat.
Yuk, simak pembahasan selengkapnya mengenai data visualization, beserta dengan teknik dan alat yang biasa digunakan oleh Data Analyst!
1. Memahami Konsep Data Visualization
Di zaman yang serba digital ini, data ada di mana-mana—mulai dari laporan keuangan perusahaan, statistik media sosial, hingga hasil riset akademis. Tapi apa gunanya semua data itu kalau kita tidak bisa memahaminya? Di sinilah peran penting visualisasi data.
Sederhananya, data visualization adalah seni atau proses mengubah data mentah menjadi representasi visual yang lebih gampang dicerna oleh otak kita, seperti grafik, diagram, serta peta. Coba bayangkan, lebih mudah mana, membaca ratusan baris angka atau melihat grafik yang langsung menunjukkan tren atau pola? Pastinya yang kedua, kan?
Visualisasi data ini bukan cuma penting untuk para profesional di dunia bisnis atau teknologi, tapi juga sangat berguna untuk kita yang masih mahasiswa, pelajar, atau bahkan buat siapa saja yang punya ketertarikan pada data. Dengan bisa memvisualisasikan data, kita nggak cuma jadi lebih paham tentang apa yang data sampaikan, tapi juga bisa membuat informasi tersebut lebih mudah dipahami oleh orang lain. Ini skill yang bakal berguna banget, baik di dunia kerja maupun di kehidupan sehari-hari.
2. Mengapa Data Visualization Penting?
Mengapa data visualization begitu penting? Salah satu alasan utamanya adalah karena visualisasi membantu kita meningkatkan pemahaman terhadap data yang kompleks. Ketika data disajikan dalam bentuk visual, otak kita bisa lebih cepat menangkap pola, tren, dan anomali, dibandingkan jika kita harus menganalisis data mentah yang biasanya berupa angka atau teks. Hal ini tentunya sangat berguna dalam mempercepat proses pengambilan keputusan.
Sumber: Tableau
Selain itu, visualisasi data memudahkan komunikasi informasi. Dalam situasi di mana waktu adalah hal yang sangat berharga, seperti dalam dunia bisnis atau riset, menyajikan data dalam bentuk visual membantu menyederhanakan informasi yang kompleks, sehingga mudah dipahami oleh berbagai kalangan, bahkan mereka yang tidak memiliki latar belakang teknis.
Misalnya, seorang manajer bisa dengan cepat memahami kinerja perusahaan hanya dengan melihat dashboard visual yang menampilkan metrik-metrik kunci, seperti penjualan atau pendapatan.
Lebih lanjut, visualisasi data memungkinkan kita untuk mengidentifikasi hubungan atau korelasi yang mungkin tersembunyi dalam data. Misalnya, dalam bidang kesehatan, peta panas dapat digunakan untuk menunjukkan bagaimana penyakit menyebar di berbagai wilayah, atau untuk menganalisis efektivitas suatu intervensi medis.
Di dunia teknologi, scatter plot dapat digunakan untuk memvisualisasikan hubungan antara dua variabel, seperti pengeluaran iklan dan penjualan, yang membantu dalam mengidentifikasi apakah terdapat korelasi antara keduanya.
3. Teknik-teknik Data Visualization yang Populer
Dalam dunia data analytics, terdapat berbagai teknik visualisasi yang umum digunakan oleh data analyst untuk menyajikan data dengan cara yang efektif dan informatif. Salah satu teknik yang paling sering digunakan adalah diagram batang (bar chart), yang ideal untuk membandingkan nilai di antara beberapa kategori atau kelompok. Misalnya, penjualan produk per kuartal dapat divisualisasikan dengan diagram batang, yang memudahkan untuk melihat kuartal mana yang memiliki penjualan tertinggi.
Diagram lingkaran (pie chart) adalah teknik visualisasi lain yang sering digunakan, terutama untuk menunjukkan proporsi atau persentase dari keseluruhan. Ini cocok untuk situasi di mana kita ingin menampilkan distribusi dari suatu total, seperti persentase pangsa pasar yang dikuasai oleh produk-produk yang berbeda. Namun, penting untuk diingat bahwa diagram lingkaran lebih efektif digunakan untuk data dengan kategori yang tidak terlalu banyak, agar visualisasinya tetap mudah dibaca.
Selain itu, peta panas (heat map) juga merupakan teknik yang sangat berguna, terutama untuk menampilkan data dalam bentuk matriks atau tabel yang diwarnai berdasarkan intensitas nilai data. Teknik ini memudahkan kita untuk mengidentifikasi pola atau anomali dalam data yang kompleks. Misalnya, dalam analisis kesehatan, peta panas dapat digunakan untuk menunjukkan daerah dengan tingkat kasus penyakit yang tinggi.
Teknik visualisasi lainnya adalah scatter plot, yang digunakan untuk menampilkan hubungan atau korelasi antara dua variabel. Misalnya, seorang data analyst dapat menggunakan scatter plot untuk melihat apakah ada hubungan antara pengeluaran iklan dengan penjualan produk, dan bagaimana hubungan tersebut berperilaku.
Sumber: SpringerLink
Di atas semua teknik ini, data analyst sering kali menggabungkan beberapa jenis visualisasi dalam satu tampilan melalui dashboard. Dashboard memungkinkan pengguna untuk melihat berbagai metrik dan indikator kinerja dalam satu layar, memberikan gambaran yang menyeluruh dan memudahkan pengambilan keputusan yang cepat dan efisien.
Dalam dunia bisnis, dashboard digunakan untuk memonitor kinerja perusahaan, melihat tren penjualan, dan menganalisis perilaku pelanggan, sehingga menjadi alat yang sangat berharga dalam strategi bisnis.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
4. Alat-alat yang Sering Digunakan dalam Data Visualization
Untuk menciptakan visualisasi data yang menarik dan informatif, data analyst memiliki berbagai alat yang bisa digunakan, masing-masing dengan kekuatan dan keunggulannya sendiri. Tableau adalah salah satu alat yang paling populer karena kemampuannya untuk mengolah data besar dan menyajikannya dalam bentuk visual yang interaktif. Tableau memiliki antarmuka yang intuitif, sehingga mudah digunakan oleh siapa saja, bahkan bagi mereka yang tidak memiliki latar belakang teknis.
Selain Tableau, Microsoft Power BI juga banyak digunakan di kalangan profesional dan perusahaan. Power BI memungkinkan pengguna untuk membuat visualisasi data interaktif serta dashboard yang dapat diakses melalui berbagai perangkat. Salah satu kelebihan Power BI adalah kemampuannya untuk terintegrasi dengan ekosistem Microsoft, seperti Excel dan Azure, yang membuatnya sangat ideal bagi perusahaan yang sudah menggunakan produk Microsoft.
Bagi mereka yang mencari alat gratis dengan kemampuan yang mumpuni, Looker Studio adalah pilihan yang sangat baik. Looker Studio memungkinkan pengguna untuk membuat laporan dan dashboard yang interaktif dengan integrasi kuat dengan produk Google lainnya, seperti Google Analytics dan Google Sheets.
Meskipun mungkin tidak sekuat Tableau atau Power BI dalam hal kemampuan analitik, Looker Studio menawarkan fleksibilitas yang cukup bagi pengguna yang ingin membuat visualisasi data sederhana tanpa biaya.
Bagi mereka yang memiliki keterampilan pemrograman, Python dan R menawarkan fleksibilitas yang lebih tinggi dalam menciptakan visualisasi data. Python, dengan pustaka seperti Matplotlib dan Seaborn, memungkinkan pengguna untuk membuat visualisasi yang sangat kustomisasi, dari grafik sederhana hingga visualisasi kompleks.
Matplotlib memberikan kontrol penuh atas setiap elemen visualisasi, sementara Seaborn mempermudah pembuatan visualisasi statistik dengan estetika yang lebih baik. Di sisi lain, R dengan pustaka ggplot2 sangat populer di kalangan ilmuwan data karena kemampuannya untuk menciptakan grafik yang berkualitas tinggi dengan kemudahan penggunaan.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Masing-masing alat ini memiliki keunggulan dan kekurangannya sendiri, dan pemilihan alat yang tepat bergantung pada kebutuhan proyek, tingkat keahlian pengguna, dan anggaran yang tersedia. Menguasai berbagai alat ini memberikan keunggulan kompetitif bagi data analyst dalam mengolah dan menyajikan data secara efektif.
Ingin meningkatkan skill visualisasi data dan membangun portofolio Data Analyst yang outstanding di industri yang kompetitif ini, tapi masih tidak PD? Jangan khawatir! Segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam.
DQLab juga menyediakan modul berkualitas yang disusun oleh para ahli dengan studi kasus yang bisa membantu kamu memahami cara memecahkan masalah nyata dari berbagai industri. Tak hanya itu, metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang diterapkan, ramah untuk pemula dan telah terbukti mencetak talenta-talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data.
Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri kamu untuk membangun portofolio yang berkualitas dengan modul yang lengkap, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!
Penulis: Lisya Zuliasyari