Data Exploration: Tahapan, Teknik, dan Tipsnya

9 Juli 2023

Data Exploration sangat penting dalam analisis data karena dapat memberikan gambaran awal tentang data dan membantu dalam menentukan pendekatan analisis data yang tepat. Dalam proses analisis data, data exploration adalah tahap awal yang penting sebelum melakukan analisis lebih lanjut.

Data Exploration: Tahapan, Teknik, dan Tipsnya

Key Takeaways

  • Dengan memahami karakteristik data dan mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data, Anda dapat memberikan insight yang lebih baik dan membuat keputusan yang lebih baik dalam bisnis atau penelitian Anda.
  • Dengan visualisasi yang tepat, Anda dapat lebih mudah memahami kondisi terkini dari bisnis

Pengertian Data Exploration dan Pentingnya dalam Analisis Data

Dikutip dari algorit.ma, data exploration adalah proses eksplorasi data untuk mengidentifikasi pola, anomali, hipotesis, hubungan, dan informasi yang tersembunyi di dalam data. Proses ini melibatkan penggunaan teknik visualisasi data untuk memudahkan pemahaman dan interpretasi data.

Dalam analisis data, data exploration sangat penting karena dapat memberikan gambaran awal tentang data dan membantu dalam menentukan pendekatan analisis data yang tepat. Data exploration sangat penting dalam analisis data karena dapat membantu Anda:

Memahami Karakteristik Data 

Data exploration dapat membantu Anda memahami karakteristik data seperti distribusi, korelasi, dan nilai outlier.

Hal ini sangat penting dalam menentukan pendekatan analisis data yang tepat.

1. Menentukan Variabel yang Berkorelasi

Data exploration dapat membantu Anda menentukan variabel yang berkorelasi dan memungkinkan Anda untuk melakukan analisis yang lebih dalam.

2. Mengidentifikasi Outlier

Data Exploration dapat membantu Anda mengidentifikasi outlier dalam data. Outlier adalah nilai yang sangat jauh dari nilai lainnya, dan dapat memengaruhi hasil analisis secara keseluruhan.

3. Meningkatkan Kualitas Data

Data Exploration dapat membantu Anda memeriksa kualitas data dan mengidentifikasi masalah seperti data yang hilang atau duplikat.

4. Memberikan Insight yang Lebih Baik

Data exploration dapat membantu Anda memberikan insight yang lebih baik tentang data. Dengan memvisualisasikan data, Anda dapat mengidentifikasi pola dan hubungan yang tidak terlihat dengan hanya melihat data mentah.

Langkah-Langkah dalam Data Exploration untuk Pemula

Data exploration adalah salah satu tahap penting dalam analisis data. Langkah-langkah dalam data exploration dapat membantu Anda memahami karakteristik data dan mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data.

Bagi pemula, langkah-langkah ini dapat membantu memudahkan dalam memulai proses analisis data. Berikut adalah beberapa langkah-langkah dalam data exploration untuk pemula:

1. Mengumpulkan Data

Langkah pertama dalam data exploration adalah mengumpulkan data yang diperlukan. Data dapat diperoleh dari berbagai sumber, seperti database, file Excel, atau data dari website.

2. Memahami Struktur Data

Setelah mengumpulkan data, langkah selanjutnya adalah memahami struktur data. Struktur data dapat berupa tabel, grafik, atau format lainnya. Pemahaman tentang struktur data akan membantu Anda dalam mengidentifikasi kolom dan baris yang perlu dijelajahi.

3. Melakukan Pemeriksaan Kualitas Data

Langkah selanjutnya adalah memeriksa kualitas data. Hal ini dapat dilakukan dengan mengecek data yang hilang, duplikat atau keliru. Memastikan kualitas data sangat penting dalam proses data exploration.

4. Menentukan Variabel yang Penting

Setelah memeriksa kualitas data, langkah berikutnya adalah menentukan variabel yang penting. Variabel yang penting dapat berupa variabel yang berkorelasi dengan variabel lain, atau variabel yang mempengaruhi hasil analisis secara signifikan. 

5. Membuat Visualisasi Data

Langkah selanjutnya adalah membuat visualisasi data. Visualisasi data membantu dalam memperjelas karakteristik data dan memudahkan dalam mengidentifikasi pola dan hubungan yang tersembunyi. 

6. Analisis Deskriptif

Setelah membuat visualisasi data, langkah berikutnya adalah melakukan analisis deskriptif. Analisis ini membantu Anda memahami karakteristik data seperti distribusi, korelasi, dan nilai outlier.

Langkah terakhir adalah melakukan uji normalitas. Uji ini membantu Anda memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis memiliki distribusi normal.

Langkah-Langkah dalam Data Exploration untuk Pemula

Dikutip dari sisense, data exploration adalah tahap awal penting dalam analisis data. Langkah-langkah dalam data exploration membantu Anda memahami karakteristik data dan mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data.

Bagi pemula, langkah-langkah ini dapat membantu memudahkan dalam memulai proses analisis data. Dalam memulai proses data exploration, Anda perlu memperhatikan kualitas data dan memilih teknik visualisasi data yang tepat.

Setelah itu, Anda dapat melakukan analisis deskriptif dan uji normalitas untuk memastikan data Anda berkualitas dan cocok untuk digunakan dalam analisis data lebih lanjut.

Pemilihan Data Visualization yang Tepat dalam Data Exploration

Visualisasi Data adalah salah satu teknik yang penting dalam data exploration. Teknik ini memungkinkan Anda untuk mengubah data mentah menjadi visualisasi yang dapat diinterpretasikan dengan mudah.

Dengan visualisasi data, Anda dapat mengidentifikasi pola dan tren dalam data dengan lebih mudah dan cepat. Berikut adalah beberapa cara untuk menggunakan visualisasi data dalam data exploration:

1. Diagram Scatter Plot

Scatter plot adalah jenis diagram visualisasi data yang menunjukkan hubungan antara dua variabel dalam data. Scatter plot dapat membantu Anda memahami pola dalam data dan mengidentifikasi tren atau hubungan yang ada antara variabel.

Dalam scatter plot, sumbu x dan y mewakili variabel yang dibandingkan dan titik pada diagram menunjukkan titik data.

2. Grafik Garis 

Grafik garis adalah jenis diagram visualisasi data yang menunjukkan perubahan nilai variabel dari waktu ke waktu. Grafik garis dapat membantu Anda mengidentifikasi tren dan pola dalam data seiring waktu.

Dalam grafik garis, sumbu x mewakili waktu dan sumbu y mewakili nilai variabel.

3. Diagram Batang

Diagram batang adalah jenis diagram visualisasi data yang menunjukkan perbandingan antara beberapa variabel. Diagram batang dapat membantu Anda memahami perbandingan antara data dalam satu atau lebih kategori.

Dalam diagram batang, sumbu x mewakili kategori dan sumbu y mewakili nilai variabel.

4. Heatmap

Heatmap adalah jenis diagram visualisasi data yang menunjukkan pola dan tren dalam data dengan menggunakan warna. Heatmap dapat membantu Anda mengidentifikasi pola dalam data yang kompleks atau besar dengan lebih mudah.

Dalam heatmap, intensitas warna menunjukkan nilai variabel dan lokasi pada heatmap menunjukkan variabel yang dibandingkan.

5. Boxplot

Boxplot adalah jenis diagram visualisasi data yang menunjukkan distribusi variabel dalam data. Boxplot dapat membantu Anda memahami perbedaan dalam distribusi variabel antara kategori yang berbeda.

Dalam boxplot, kotak menunjukkan rentang antara kuartil pertama dan ketiga dan garis di dalam kotak menunjukkan median. Titik di luar kotak menunjukkan nilai yang dianggap sebagai pencilan atau outlier.

Dalam melakukan data exploration, ada beberapa teknik yang dapat digunakan untuk memahami data dengan lebih baik. Salah satu teknik penting adalah dengan menggunakan statistik deskriptif. Selain itu, penggunaan visualisasi data juga sangat membantu dalam data exploration.

Dalam visualisasi data, terdapat beberapa jenis diagram yang berguna seperti scatter plot, grafik garis, heatmap, dan boxplot. Setiap jenis diagram memiliki kegunaannya masing-masing dalam memahami pola dan tren dalam data. Data exploration adalah proses kompleks, namun Anda bisa dengan mudah menyerahkan pekerjaan ini kepada ahlinya, yaitu Terralogiq.

Author Profile

Albi Panatagama

Marketing and Public Relations Terralogiq Premier Partner Google Maps Platform

|

Share this post on

Related Article