Banyak yang ingin belajar data science, hal ini dilakukan dengan menggunakan teori. Cara yang paling tepat dilakukan untuk belajar data science yaitu dengan terjun langsung dengan menggunakan real-world data. Maka dari itu, proses analisis data, pencarian insight, dan pembuatan machine learning bisa dengan mudah untuk dipahami. 

Saat mengerjakan, pasti kamu menemukan satu tahapan yang disebut dengan Exploratory Data Analysis (EDA). Proses ini sangat krusial di dalam pengolahan data, lalu apa itu Exploratory Data Analysis, berikut penjelasannya.

EDA (Exploratory Data Analysis)

Exploratory Data Analysis merupakan proses yang penting untuk dilakukan dalam dunia analisis data. Hal ini merupakan langkah awal yang digunakan untuk memahami data sebelum memulai analisis secara mendalam. Pada dunia data Analysis kamu juga pastinya membutuhkan sejumlah aktivitas contohnya seperti membuat visualisasi, mengidentifikasi pola di dalam sebuah data dan mengecek apakah terdapat data yang hilang. Hal ini dilakukan untuk mendapatkan gambaran umum mengenai data dalam menjalankan model statistik. Maka dengan kata lain, EDA juga membantu untuk kamu bisa menemukan data yang tersembunyi, membantu untuk mengambil keputusan yang lebih baik, dan menggali ilmu pengetahuan. 

EDA bisa membantu untuk melihat adanya kesalahan, mengidentifikasi outlier yang ada pada kumpulan data, memahami hubungan setiap data, menggali faktor penting, menemukan pola yang ada pada data, dan mencari wawasan baru. Eda memiliki manfaat untuk melakukan analisis statistik, data profesional yang sering menggunakan EDA untuk mendapatkan hasil yang valid dan relevan. 

Cara Implementasi EDA

Terdapat 3 teknik yang bisa dilakukan untuk mengimplementasikan EDA. Berikut penjelasannya:

Teknik statistik deskriptif 

Teknik ini merupakan langkah penting dalam proses Exploratory Data Analysis, statistik deskriptif digunakan untuk membuat ringkasan mengenai diri kamu sendiri. Hal ini, terdiri dari ukuran seperti rata-rata (mean), median (nilai tengah), modus (nilai yang sering muncul), deviasi terhadap standar (sebaran data), kuartil, dan untuk rentang. 

Univariate Analysis

Teknik ini membutuhkan eksplorasi data yang digunakan untuk satu variabel tunggal di dalam satu waktu saja. Hal ini terdiri dari visualisasi dan data statistik deskriptif untuk variabel tunggal, contoh dari analisis univariat termasuk dalam histogram, box plot, dan  juga rangkuman statistik dalam setiap variabel. 

Multivariate Analysis  

Multivariate analysis merupakan tahap untuk melakukan eksplorasi hubungan di antara dua atau lebih variabel di dalam dataset. Hal tersebut terdiri dari berbagai teknik, contohnya seperti matriks korelasi, analisis regresi untuk memahami pengaruh antar setiap variabel, dan bentuk visualisasi seperti plot matriks yang berhubungan dengan beberapa variabel. 

Berdasarkan ketiga teknik di atas bisa saling melengkapi untuk setiap proses EDA, statistik deskriptif juga memberikan gambaran umum mengenai data, analisis univariat yang mungkin membahas mengenai pemahaman tentang variabel yang terpisah, sementara untuk analisis multivariat menjelaskan bagaimana setiap variabel bisa melakukan interaksi. 

Manfaat Exploratory Analysis 

Tahapan yang penting dalam setiap proses analisis data untuk data scientist dan data analyst, hal ini menjadi langkah awal yang relevan dan penting dalam melakukan analisis lebih lanjut, pemodelan statistik, dan pengambilan keputusan. Berikut ini, penjelasannya manfaatnya:

Mengungkapkan informasi tersembunyi 

Exploratory Data Analysis membantu untuk melakukan identifikasi terhadap pola dan juga wawasan tersembunyi yang ada di dalam data. 

Memahami karakteristik pada data 

Pemahaman distribusi dan juga data yang membantu untuk pemilihan metode dalam analisis yang tepat. 

Melakukan identifikasi anomali

Mengidentifikasi outlier serta anomali untuk membantu dan memastikan setiap akurasi analisis. 

Mengukur korelasi 

Memahami hubungan antar variabel yang digunakan untuk membantu dalam merancang analisis yang efektif. 

Memahami batasan pada data

Melakukan identifikasi missing values atau data yang tidak lengkap untuk membantu dalam mengatasi batasan data. 

Dapat memahami konteks data 

Exploratory data analysis digunakan untuk memahami asal usul dan tujuan dari pengumpulan data dan memahami konteks pada data. 

Exploratory Data Analyst merupakan proses yang penting untuk dilakukan dalam dunia analisis data. Untuk kamu yang ingin melanjutkan jenjang dalam bidang analisis data atau sains data, Cakrawala University sangat cocok. Kamu akan mendapatkan materi analisis data dari dasar dan diajari sampai mahir. Cakrawala University juga memberikan pembelajaran tentang  digital marketing, big data, desain website, manajemen inovasi, dan cara mentransformasikan dunia bisnis masa kini!

Jadi tunggu apalagi sekarang juga daftarkan diri kamu untuk menjadi mahasiswa di Cakrawala University!

Baca Juga :

• ini tips dan cara menganalisis data yang benar
• Apa itu preprocessing data, manfaat dan tahapannya