Portfolio Data Science Tanpa Ngoding dengan Tableau

Semakin berkembangnya dunia teknologi, kebutuhan akan data science dan analisis data semakin tinggi. Dalam bidang data science, portfolio merupakan salah satu hal yang penting untuk menunjukkan kemampuan dan pengalaman dalam mengolah data. Namun, membangun portfolio data science tidaklah mudah dan membutuhkan keterampilan coding yang mumpuni. Tak perlu khawatir, bagi kalian pemula bisa loh memulai membangun portfolio tanpa kemampuan coding.

Ada satu tools data science yang mengutamakan fitur drag and drop, yaitu Tableau. Tools ini diutamakan untuk membangun dashboard atau keperluan visualisasi data lainnya. Melalui artikel ini, akan dibahas lebih detail fungsi Tableau dalam data science. Serta bagaimana cara membuat portfolio data science tanpa harus memiliki kemampuan coding menggunakan Tableau. Yuk simak dan praktikkan sekarang juga!

1. Pengenalan Tableau dan Fungsinya Pada Data Science

Tableau adalah perangkat lunak yang digunakan untuk membuat visualisasi data dan dashboard interaktif yang bermakna dan menarik. Perangkat lunak ini sangat berguna dalam bidang data science karena memungkinkan pengguna untuk menganalisis data dengan lebih mudah dan cepat. Tableau menyediakan berbagai jenis grafik dan diagram yang dapat dipilih sesuai dengan jenis data yang akan diolah. Selain itu, Tableau juga memungkinkan pengguna untuk memanipulasi data dengan cara yang fleksibel.

Dalam bidang data science, Tableau dapat digunakan untuk berbagai keperluan, seperti membuat laporan data, memvisualisasikan tren dan pola dalam data, serta membuat dashboard interaktif. Sebagai contoh, perusahaan dapat menggunakan Tableau untuk memvisualisasikan data penjualan mereka dan menganalisis tren penjualan dari waktu ke waktu. Selain itu, Tableau juga dapat digunakan untuk membuat dashboard interaktif yang memungkinkan pengguna untuk mengeksplorasi data dengan lebih mendalam dan melakukan analisis dengan lebih akurat.

Oleh karena itu, penting bagi kalian yang ingin mendalami bidang data, untuk mulai mempelajari Tableau dan menyiapkan portfolio yang memukau. Melalui portfolio ini, audiens dapat terbantu dengan insight yang kalian visualisasikan serta menjadi tolak ukur bagaimana pemahaman kalian terhadap suatu data. Hal ini dikarenakan setiap data perlu divisualisasikan dengan cara yang berbeda. Sehingga diperlukan pemahaman terhadap data itu sendiri untuk memvisualisasikan sesuai kebutuhan. 

Baca juga : Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis

2. Persiapan Portfolio Data Science Menggunakan Tableau

Persiapan yang matang merupakan kunci keberhasilan dalam membuat portfolio data science menggunakan Tableau. Tahapan persiapan ini meliputi pemilihan data, pemrosesan data, serta penentuan tampilan dan format yang akan digunakan dalam portfolio.

• Pertama, kalian perlu memilih data yang akan digunakan dalam portfolio. Sebaiknya pilih data dari bidang yang kalian minati atau kuasai. Ini akan membantu kalian agar lebih mudah memvisualisasikan insight yang ada. Selain itu, data yang digunakan juga harus mudah dipahami dan terstruktur dengan baik. Hal ini akan memudahkan audiens  memahami portfolio kalian.

• Setelah memilih data, kalian perlu melakukan pemrosesan data. Pemrosesan data meliputi kegiatan seperti pembersihan data, penyesuaian format data, penggabungan data dari beberapa sumber, dan sebagainya. Kalian juga perlu memperhatikan aspek keamanan data dalam melakukan pemrosesan data.

• Setelah data siap, kalian perlu menentukan tampilan dan format yang akan digunakan dalam portfolio. Tableau menyediakan berbagai jenis visualisasi data, seperti diagram batang, grafik garis, heatmap, scatter plot, dan sebagainya. Pilihan visualisasi data yang tepat akan membuat portfolio menjadi lebih mudah dipahami dan menarik. Selain itu, kalian juga perlu memperhatikan tata letak portfolio, seperti pemilihan warna, font, dan ukuran teks yang sesuai.

• Dalam persiapan portfolio data science menggunakan Tableau, kalian juga perlu memperhatikan kompatibilitas antara data dan visualisasi yang digunakan. Visualisasi yang digunakan harus sesuai dengan jenis data yang akan diolah dan tidak membingungkan pembaca. Selain itu, kalian juga perlu mempertimbangkan ukuran data yang akan digunakan dalam portfolio, agar dapat dimuat dengan cepat dan tidak mengganggu kinerja sistem.

  
  

3. Membangun Dashboard Interaktif untuk Portfolio Data Science

Membangun dashboard interaktif adalah salah satu kunci penting dalam membuat portfolio data science yang menarik dan mudah dipahami. Dashboard interaktif akan memungkinkan kalian untuk mempresentasikan data dengan cara yang lebih dinamis dan interaktif, sehingga pembaca dapat memahami data dengan lebih baik. Menariknya, Tableau tidak memerlukan kemampuan coding untuk membuat visualisasi dari data. Cukup dengan drag and drop, dashboard kalian siap untuk ditunjukkan ke publik. Dashboard Tableau sederhana terdiri dari tiga elemen: objek, visualisasi, dan filter.

Untuk menghubungkan sumber data, kita perlu meluncurkan Tableau Desktop Public Edition (2022.1.1). Di layar utama, akan ditampilkan beberapa opsi untuk memuat file atau menyambung ke server database. Tableau mendukung semua jenis koneksi data; untuk mengakses koneksi yang tidak tersedia, unduh driver khusus. Sebagai contoh untuk data berbentuk CSV, dapat disambungkan dengan memilih ‘Text file’.

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

Dataset telah berhasil dimuat dan kalian dapat melakukan eksplorasi kolom dan atribut sebelum mulai membuat visualisasi.

Kita akan membuat bagan batang pertama dengan beralih dari "Data Source" ke "Sheet 1" (tab yang disorot oranye di sudut kiri bawah). Sheet 1 memiliki beberapa bagian, tab, dan tombol. Untuk mempermudah, kita akan mengabaikan semua bagian dan tombol dan fokus pada bagian "Table" di kiri atas. Table terdiri dari bidang data (kolom) yang dipisahkan oleh tipe data: Diskrit dan Kontinu.

Untuk membuat bagan batang konsumsi daya total per negara bagian, cukup seret "State" ke Columns dan "User" ke Rows. Tableau akan secara otomatis menyusun bagan batang dengan label dan nilai, seperti yang ditunjukkan di bawah ini.

Untuk mengubah warna batang menjadi hijau, klik tombol “Color” di bawah bagian Marks lalu pilih warna hijau. Kami dapat menyesuaikan judul dengan "mengklik dua kali" di atasnya dan membuat perubahan pada font dan warna agar sesuai dengan tema. Hal yang sama bisa kalian lakukan untuk Sheet 2, Sheet 3, dan seterusnya.

Untuk membuat dashboard, kita perlu mengklik tombol "New Dashboard" di bagian bawah. Tombol tersebut berbentuk kotak dengan tanda plus. Jendela dashboard memiliki panel dasbor di sisi kiri yang terdiri dari tiga bagian:

• Canvas : untuk mengatur ukuran dashboard berdasarkan berbagai perangkat (Handphone, Tablet, dll).

• Sheets: untuk menambah dan menghapus lembar kerja di kanvas.

• Objects: untuk menambahkan teks, gambar, ekstensi, halaman web, dan tombol ke kanvas.

Sekarang, kita akan mengklik dua kali pada semua sheet satu per satu untuk menambahkannya ke kanvas dasbor dengan filter terkait. Kalian dapat menyesuaikan lokasi visualisasi dan filter serta menyesuaikan ukurannya untuk memberikan tampilan yang bersih.

4. Tips dan Trik untuk Meningkatkan Kualitas Portfolio Data Science

Tips dan trik berikut dapat membantu meningkatkan kualitas portfolio data science yang dibangun menggunakan Tableau:

• Jelaskan konteks: Sebelum memulai membuat dashboard, pastikan untuk menjelaskan konteks dari analisis data yang dilakukan. Sehingga, orang lain dapat memahami tujuan dari dashboard yang dibuat.

• Buat desain yang clean dan simpel: Hindari desain yang terlalu kompleks atau terlalu banyak informasi yang ditampilkan pada dashboard. Gunakan warna yang sesuai, font yang mudah dibaca, dan tata letak yang bersih dan terstruktur.

• Pertimbangkan audience: Pastikan dashboard yang dibuat sesuai dengan audience atau pembaca. Jika target pembaca adalah non-teknis, pastikan dashboard memiliki fitur yang mudah dipahami dan tidak terlalu rumit.

• Gunakan storytelling: Gunakan fitur storytelling di Tableau untuk menjelaskan data secara lebih menarik dan efektif.

• Gunakan fitur interaktif: Tableau memiliki banyak fitur interaktif, seperti filter, highlight, dan drill down. Gunakan fitur tersebut untuk memudahkan pembaca dalam memahami data.Cek kualitas data: Pastikan data yang digunakan untuk membuat dashboard sudah bersih dan valid. Lakukan pembersihan data dan verifikasi sebelum memasukkannya ke dalam Tableau.

Nah, sudah siap untuk membuat portfolio data science yang menarik terutama menggunakan Tableau? Kalian bisa nih eksplorasi beragam studi kasus di DQLab yang dapat dijadikan acuan untuk membangun portfolio tersebut. Tidak hanya itu, kalau kalian ingin memperkuat tools lain di bidang data science kalian juga akan bisa mengakses modul pembelajaran lainnya. Bahkan modul ini sudah terintegrasi dengan ChatGPT loh! Sehingga sangat bermanfaat diantaranya:

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan kembangkan kemampuan kalian menggunakan Python! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya