Analisis Data Eksploratif: Pengertian, Manfaat & Jenisnya

Muthiatur Rohmah

23 March 2024

712

Image Banner

Analisis Data Eksploratif adalah metode analisis data untuk melihat gambaran umum isi data dengan memanfaatkan visualisasi data.


Dalam pengolahan data perusahaan, analisis data eksploratif penting digunakan untuk merangkum isi data secara cepat dan tepat.


Oleh sebab itu, seorang data analyst, business analyst, maupun business intelligence harus mempelajari metode analisis data ini.


Lalu bagaimana penjelasan lanjut mengenai analisis data eksploratif? Yuk pelajari selengkapnya pada artikel ini.



Apa itu Analisis Data Eksploratif?



Source: freepik.com



Analisis Data Eksploratif adalah teknik analisis data yang bertujuan untuk memahami struktur, pola, dan hubungan dalam dataset menggunakan bantuan visualisasi data. 


Dalam memahami data, Analisis Data Eksploratif dapat menggunakan ringkasan statistik, visualisasi data, dan metode non-statistik lainnya untuk menemukan karakteristik penting, tren yang tidak terduga, dan anomali. 


Proses ini  membantu dalam memvalidasi asumsi tetapi juga dalam mengidentifikasi variabel potensial yang dapat mempengaruhi hasil analisis. 


Analisis Data Eksploratif adalah langkah penting dalam proses analisis data karena memberikan wawasan mendalam yang dapat memandu analisis lebih lanjut sehingga memastikan keputusan yang diambil berdasarkan analisis data adalah informasi dan akurat. 


Pendekatan eksploratif dapat membuat seorang analyst  mengajukan pertanyaan baru tentang data dan memperdalam pemahaman mereka tentang dinamika yang mendasarinya.



Seberapa Penting Analisis Data Eksploratif dalam Ilmu Data Perusahaan?



Dalam konteks analisis data perusahaan, Analisis Data Eksploratif berperan penting sebagai fondasi dalam proses pengambilan keputusan berbasis data. 


Analisis Data Eksploratif membantu perusahaan dalam memahami data mereka secara mendalam, mengidentifikasi pola dan hubungan yang tidak terduga, serta menemukan insight yang dapat memandu strategi bisnis. 


Dengan melakukan ADE, perusahaan dapat memastikan bahwa analisis lebih lanjut dilakukan atas dasar pemahaman yang solid tentang data, menghindari kesimpulan yang salah yang bisa berakibat pada keputusan strategis yang keliru. 


Analisis Data Eksploratif tidak hanya penting tetapi sering kali dianggap sebagai langkah kritis dalam memastikan keberhasilan analisis data dan strategi bisnis perusahaan.


Baca Juga: Kenali Perbedaan Business Intelligence & Data Analyst





Jenis Analisis Data Eksploratif



Analisis Data Eksploratif adalah proses analitik yang dirancang untuk mengeksplorasi dataset dan menemukan pola, hubungan, atau anomali sebelum melakukan analisis statistik lebih lanjut. 


ADE dapat dibagi menjadi empat kategori  berdasarkan grafis dan fokusnya. 


Berikut adalah 4 jenis Analisis Data Eksploratif.


1. Non-Grafis Univariat


Analisis ini berfokus pada satu variabel dalam dataset untuk menentukan karakteristik dasarnya tanpa menggunakan alat visualisasi data


Teknik ini melibatkan penggunaan statistik deskriptif untuk mengukur tendensi pusat seperti mean, median, dan modus, serta ukuran dispersi seperti varians dan standar deviasi. 


Tujuan dari analisis non-grafis univariat adalah untuk mendapatkan pemahaman awal tentang distribusi data untuk satu variabel tertentu.



2. Grafis Univariat


Dalam jenis analisis ini, satu variabel dalam dataset dieksplorasi menggunakan metode visualisasi data. Alat yang sering digunakan termasuk histogram, box plots, dan bar charts. 


Metode ini membantu dalam mengidentifikasi distribusi, skala, dan kemungkinan outlier dari variabel tersebut. Analisis grafis univariat memungkinkan pemahaman intuitif dan cepat tentang karakteristik utama variabel.



3. Non-Grafis Multivariat


Analisis ini melibatkan peninjauan beberapa variabel secara bersamaan untuk mengidentifikasi hubungan, pola, atau perbedaan antara variabel tanpa menggunakan elemen visual. 


Hal ini mencakup penggunaan teknik statistik seperti analisis korelasi untuk mengevaluasi hubungan antara variabel atau analisis regresi untuk memahami pengaruh beberapa variabel terhadap satu variabel lain. 


Analisis non-grafis multivariat bertujuan untuk menemukan hubungan tersembunyi atau dinamika kompleks antar variabel dalam dataset.



4. Grafis Multivariat


Pendekatan ini menggunakan visualisasi data untuk mengeksplorasi hubungan antara dua variabel atau lebih. Alat visualisasi seperti scatter plots, heat maps, dan pair plots digunakan untuk menampilkan hubungan multivariat dalam dataset. 


Visualisasi multivariat memungkinkan analis untuk mengamati cara variabel-variabel berinteraksi satu sama lain dan mengidentifikasi pola atau korelasi yang mungkin tidak jelas hanya dengan analisis statistik.



Manfaat Analisis Data Eksploratif



Source: markovml.com


Setelah memahami apa itu analisis data eksploratif, selanjutnya yuk pahami apa saja manfaat data eksploratif dalam menganalisis data.


Analisis Data Eksploratif (ADE) berperan penting dalam proses analisis data, yang bermanfaat membantu analyst dan peneliti dalam mengungkap wawasan dari data. 


Berikut adalah manfaat Analisis Data Eksploratif:


1. Pemahaman Data yang Mendalam


Analisis Data Eksploratif  memungkinkan analis untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang karakteristik data, termasuk distribusi, variabilitas, dan struktur dasar dataset. 


Dengan eksplorasi awal ini, analis dapat mengidentifikasi pola, anomali, atau inkonsistensi dalam data, yang penting untuk analisis lebih lanjut. 


Pemahaman yang mendalam ini membantu dalam merumuskan hipotesis yang tepat dan memilih teknik analisis data yang paling sesuai.



2. Mengidentifikasi Hubungan Antar Variabel


Melalui ADE, analis dapat mengeksplorasi dan mengidentifikasi hubungan atau korelasi potensial antar variabel. 


Hal ini termasuk hubungan linier atau non-linier yang mungkin tidak terlihat tanpa pemeriksaan mendalam. 


Mengungkap hubungan ini sangat penting dalam menentukan variabel-variabel yang paling mempengaruhi variabel lain, yang berguna dalam membangun model prediktif atau analisis kausal.



3. Deteksi Outlier dan Nilai Pengecualian


Salah satu aspek kunci dari Analisis Data Eksploratif adalah kemampuannya untuk mengidentifikasi outlier atau nilai anomali dalam dataset. 


Outlier dapat menunjukkan kesalahan pengumpulan data, kesalahan entri, atau variabilitas alami dalam populasi. 


Mendeteksi dan menangani outlier secara tepat sangat penting karena keberadaan mereka dapat mempengaruhi hasil analisis dan kesimpulan secara signifikan.



4. Memilih Model dan Teknik Analisis yang Tepat


Dengan memahami struktur dan dinamika dataset melalui ADE, analis dapat membuat keputusan yang lebih tepat tentang model statistik atau teknik machine learning yang harus digunakan untuk analisis lebih lanjut. 


Analisis Data Eksploratif mengungkapkan apakah data memenuhi asumsi model tertentu dan membantu dalam memodifikasi data atau memilih transformasi yang diperlukan untuk memenuhi kriteria analisis.


Nah, Sobat MinDi, itulah beberapa pembahasan mengenai analisis data eksploratif yang ternyata sangat penting dalam mengolah sebuah data mentah.


Kesimpulannya, Analisis Data Eksploratif merupakan langkah penting dalam proses analisis data yang meningkatkan kualitas analisis dan memandu pengambilan keputusan berbasis data dengan informasi yang lebih akurat dan mendalam. 


Baca Juga: Apa itu Profesi Business Intelligence Analyst? Yuk Pahami Selengkapnya!



Tertarik belajar analisis data eksploratif secara lebih dalam? atau ingin switch career sebagai seorang business intelligence?


jika iya, yuk ikuti bootcamp business intelligence dibimbing.id, sebuah pelatihan intensif dengan pembelajaran terbaik dan inovatif.


Pelatihan ini didampingi oleh mentor yang profesional dan berpengalaman yang siap mewujudkan karirmu sebagai business intelligence yang sukses.


Tunggu apalagi? Yuk segera daftarkan diri Anda di sini! lalu nikmati layanan job connect dengan ratusan perusahaan ternama setelah lulus bootcamp. Jangan khawatir, apapun tujuan karirmu, dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.
Author Image

Muthiatur Rohmah

Muthia adalah seorang Content Writer dengan kurang lebih satu tahun pengalaman. Muthia seorang lulusan Sastra Indonesia yang hobi menonton dan menulis. Sebagai SEO Content Writer Dibimbing, Ia telah menulis berbagai konten yang berkaitan dengan Human Resources, Business Intelligence, Web Development, Product Management dan Digital Marketing.

Hi!👋

Kalau kamu butuh bantuan,

hubungi kami via WhatsApp ya!