Apa itu Exploratory Data Analysis? Ini Penjelasan Lengkapnya

Dalam proses analisis data perusahaan, seorang Business Intelligence atau Data analyst harus memiliki kemampuan untuk menyelidiki dan memahami data secara mendalam.

Nah, proses tersebut biasa disebut dengan Exploratory Data Analysis (EDA). Lantas apa itu EDA?

Exploratory Data Analysis adalah proses analisis awal yang membantu para analis dan ilmuwan data untuk mengeksplorasi dataset, menemukan pola, mengidentifikasi anomali, dan memahami hubungan antara variabel. 

Teknik ini membantu analyst memiliki pemahaman awal tentang data sebelum menganalisis data secara kompleks.

Gimana, penasaran mengenai Exploratory Data Analysis (EDA) lebih lanjut? Yuk simak pembahasan lengkapnya pada artikel ini.

Apa itu Exploratory Data Analysis?

Tunggu dulu Sobat MinDi, sebelum kita membahas lebih lanjut mengenai EDA, pertama-tama yuk pahami dulu apa yang dimaksud Exploratory Data Analysis secara lengkap melalui beberapa penjelasan berikut ini.

Dikutip dari IBM, Exploratory Data Analysis (EDA) adalah proses mempelajari dan memahami dataset sebelum proses analisis data yang lebih kompleks. EDA melibatkan melihat data secara mendetail untuk menemukan pola, mendeteksi anomali, menguji asumsi, dan merangkum karakteristik utama data. 

Proses Exploratory Data Analysis (EDA) melibatkan berbagai teknik visualisasi seperti grafik dan plot untuk memudahkan pemahaman. EDA membantu data analyst menentukan cara terbaik untuk mengolah data agar bisa mendapatkan jawaban yang diinginkan. 

EDA juga digunakan untuk memastikan bahwa teknik statistik yang akan digunakan cocok dengan data yang ada. 

Exploratory Data Analysis dikembangkan oleh John Tukey pada tahun 1970-an, dan masih sangat populer dan sering digunakan untuk memahami data secara mendalam sebelum melakukan analisis data yang kompleks.

Pentingnya Exploratory Data Analysis (EDA) dalam Data Science

Exploratory Data Analysis (EDA) membantu data analyst memahami dataset dengan lebih baik sehingga analisis data dapat dilakukan secara akurat dan relevan. 

Yuk simak beberapa alasan mengapa Exploratory Data Analysis sangat penting dalam data science.

1. Mengidentifikasi Kesalahan dan Memahami Pola Data

Salah satu tujuan utama EDA adalah untuk meninjau data secara mendetail sebelum membuat asumsi apapun. Ini membantu dalam mengidentifikasi kesalahan yang jelas dalam data, seperti nilai yang hilang atau entri yang tidak logis. 

Selain itu, EDA membantu data analyst memahami pola yang ada dalam data, yang sangat penting untuk analisis lebih lanjut. Dengan mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan awal, kita dapat memastikan bahwa data yang digunakan untuk analisis lebih lanjut adalah akurat dan dapat diandalkan.

2. Mendeteksi Outlier atau Peristiwa Anomali

EDA sangat berguna untuk mendeteksi outlier atau peristiwa anomali dalam dataset. Outliers adalah nilai yang sangat berbeda dari mayoritas data dan bisa menunjukkan kesalahan pengukuran, variasi alami, atau kejadian khusus. 

Mendeteksi dan memahami outliers penting karena mereka dapat mempengaruhi hasil analisis dan model prediktif. Dengan EDA, data analyst dapat mengidentifikasi outliers dan memutuskan apakah mereka perlu dihapus atau diolah lebih lanjut.

3. Menemukan Hubungan Menarik antar Variabel

EDA membantu menemukan hubungan menarik antar variabel dalam dataset. Misalnya, dengan menggunakan visualisasi seperti scatter plot atau heatmap, data analyst dapat melihat bagaimana dua variabel saling berhubungan. 

Menemukan hubungan ini bisa memberikan wawasan berharga dan membantu dalam pengembangan hipotesis atau model yang lebih canggih. EDA membantu data analyst mengeksplorasi dan mengkonfirmasi hipotesis awal dengan lebih percaya diri.

4. Memastikan Hasil Analisis Valid dan Relevan

EDA membantu data analyst memastikan bahwa hasil analisis mereka valid dan relevan dengan tujuan bisnis yang diinginkan. 

EDA juga membantu dalam memahami deviasi standar, variabel kategorikal, dan interval kepercayaan, yang semuanya penting untuk analisis statistik yang mendalam. 

Setelah EDA selesai dan wawasan awal diperoleh, fitur-fitur dari EDA dapat digunakan untuk analisis data atau pemodelan yang lebih canggih, termasuk machine learning.

Dengan melakukan Exploratory Data Analysis, data analyst dapat memastikan data perusahaan bersih, relevan, dan siap untuk analisis lebih lanjut.

Baca Juga: Apa itu Open Source? Arti, Cara Kerja, Contoh & Plus Minus

Apa saja Metode Exploratory Data Analysis (EDA)?

Exploratory Data Analysis memiliki beberapa metode yang dapat digunakan untuk mengeksplorasi data lebih lanjut. 

Dilansir dari IBM, terdapat 4 metode exploratory data analysis yang dapat Sobat MinDi pahami sebagai berikut.

1. Univariate Non-Graphical

Metode univariate non-graphical fokus pada analisis satu variabel tanpa menggunakan visualisasi grafis. Ini termasuk penghitungan statistik deskriptif seperti mean, median, modus, standar deviasi, dan rentang. 

Misalnya, dengan menghitung rata-rata dan standar deviasi dari sebuah dataset, kita bisa mendapatkan gambaran umum tentang distribusi dan variabilitas data. Metode ini membantu dalam memahami karakteristik dasar dari variabel tunggal.

2. Univariate Graphical

Metode univariate graphical melibatkan penggunaan visualisasi untuk menganalisis satu variabel. 

Contoh umum termasuk histogram, boxplot, dan kernel density plot. Histogram menunjukkan distribusi frekuensi data, membantu dalam mengidentifikasi bentuk distribusi, apakah data miring ke kiri atau ke kanan, serta adanya outliers. 

Box plot memberikan visualisasi tentang persebaran data, median, dan potensi outliers. Metode ini memudahkan dalam memahami distribusi dan pola variabel tunggal secara visual.

3. Multivariate Non-Graphical

Metode multivariate non-graphical melibatkan analisis dua atau lebih variabel tanpa visualisasi grafis. Ini bisa termasuk perhitungan korelasi antara variabel, analisis kovarians, atau penggunaan tabel pivot untuk merangkum hubungan antar variabel. 

Misalnya, menghitung matriks korelasi membantu memahami sejauh mana dua variabel berkaitan satu sama lain. Metode ini berguna untuk mengidentifikasi hubungan dan interaksi antara beberapa variabel secara numerik.

4. Multivariate Graphical

Metode multivariate graphical menggunakan visualisasi untuk menganalisis dua atau lebih variabel secara bersamaan. Contoh umum termasuk scatter plot, pair plot, dan heatmap. Scatter plot membantu dalam melihat hubungan antara dua variabel, misalnya apakah ada tren linier atau non-linier. 

Pair plot menampilkan scatter plot untuk setiap pasangan variabel dalam dataset, memberikan pandangan menyeluruh tentang hubungan antar variabel. 

Heatmap menunjukkan matriks korelasi dengan warna untuk mengindikasikan kekuatan hubungan antara variabel. Metode ini membantu dalam memahami hubungan kompleks dan interaksi antara beberapa variabel secara visual.

Beberapa metode Exploratory Data Analysis ini membantu memberikan wawasan yang mendalam tentang dataset, mengidentifikasi pola dan anomali, serta membangun dasar yang kuat untuk analisis lebih lanjut.

Langkah Penerapan Exploratory Data Analysis (EDA)

Ingin mulai melakukan Exploratory Data Analysis? Bingung harus mulai dari mana? Yuk simak beberapa langkah penerapan Exploratory Data Analysis (EDA) berikut ini.

1. Mengumpulkan dan Memahami Data

 Langkah pertama dalam EDA adalah mengumpulkan data yang relevan dan memahami konteks serta sumber data tersebut. Ini melibatkan mengidentifikasi variabel yang ada, jenis data (numerik, kategorikal, teks, dll.), dan memahami tujuan analisis. 

Penting juga untuk mengetahui bagaimana data dikumpulkan, apakah ada bias dalam pengumpulan data, dan apakah data tersebut representatif untuk analisis yang akan dilakukan.

2. Membersihkan Data

Setelah data dikumpulkan, langkah selanjutnya adalah membersihkan data. Ini mencakup menangani nilai yang hilang, menghapus duplikasi, memperbaiki kesalahan entri, dan memastikan konsistensi data. 

Misalnya, mengisi nilai yang hilang dengan rata-rata atau median, atau menggunakan metode imputasi yang lebih canggih. Pembersihan data sangat penting untuk memastikan bahwa analisis selanjutnya didasarkan pada data yang akurat dan bersih.

3. Analisis Univariate

Langkah berikutnya adalah melakukan analisis univariate, yaitu analisis satu variabel pada satu waktu. Ini bisa dilakukan dengan metode non-grafis seperti perhitungan statistik deskriptif (mean, median, mode, standar deviasi) dan metode grafis seperti histogram, box plot, dan density plot. 

Analisis univariate membantu dalam memahami distribusi, kecenderungan, dan penyebaran masing-masing variabel dalam dataset.

4. Analisis Multivariate

Setelah memahami karakteristik dasar dari setiap variabel, langkah selanjutnya adalah melakukan analisis multivariate untuk mengeksplorasi hubungan antara dua atau lebih variabel. 

Ini bisa dilakukan dengan metode non-grafis seperti perhitungan korelasi dan analisis kovarians, serta metode grafis seperti scatter plot, pair plot, dan heatmap. 

Analisis multivariate membantu mengidentifikasi pola dan hubungan yang mungkin tidak terlihat dalam analisis univariate.

5. Menginterpretasikan dan Menyimpulkan Hasil

Langkah terakhir adalah menginterpretasikan hasil EDA dan menyimpulkan temuan yang diperoleh. Ini melibatkan merangkum wawasan utama, mengidentifikasi pola atau anomali yang signifikan, dan menentukan langkah-langkah selanjutnya dalam analisis data. 

Hasil EDA dapat digunakan untuk mengarahkan pemodelan lebih lanjut, mengembangkan hipotesis, atau membuat keputusan bisnis. Juga penting untuk mendokumentasikan proses EDA dan temuan yang diperoleh agar dapat direferensikan di masa mendatang.

Dengan mengikuti langkah-langkah ini, Sobat MinDi dapat menerapkan Exploratory Data Analysis yang komprehensif dan sistematis, untuk memahami data secara mendalam.

Baca Juga: Apa itu Black Box Testing? Pengertian, Langkah & Contohnya

Ingin Belajar Exploratory Data Analysis Lebih Lanjut? Yuk Ikuti Bootcamp Dibimbing.id

Sobat MinDi, itulah beberapa pembahasan mengenai EDA, mulai dari pengertian, manfaat, teknik yang digunakan hingga langkah penerapan Exploratory Data Analysis (EDA).

Kesimpulannya, Exploratory Data Analysis (EDA) adalah proses penting untuk memahami, membersihkan, dan menyelidiki data guna menemukan pola, anomali, dan hubungan, yang membantu mempersiapkan data untuk analisis lebih lanjut.

Ingin belajar Exploratory Data Analysis lebih lanjut? Atau tertarik switch career sebagai Business Intelligence perusahaan?

Yuk ikuti Bootcamp Business Intelligence Dibimbing.id, sebuah bootcamp terbaik dengan pembelajaran inovatif dan intensif. Bootcamp ini didampingi oleh mentor profesional dan terbaik yang bakal bantu kamu jadi BI Analytics sukses.

Belum memiliki pengalaman tentang Business Intelligence sama sekali?

Tenang saja, dibimbing.id siap bimbing kamu mulai dari nol, dengan kurikulum terlengkap, update serta beginner friendly. 

Sebanyak 94% alumni bootcamp dibimbing.id telah berhasil mendapatkan kerja sesuai bidang mereka. Nah, jangan khawatir nganggur setelah lulus bootcamp ya, dibimbing.id juga menyediakan job connect ke 570+ hiring partner khusus buat Sobat MinDi.

Tunggu apalagi? buruan konsultasi di sini, apapun tujuan karirmu dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.

Reference:

1. What is exploratory data analysis (EDA)? - Buka