Pernah mendengar istilah Exploratory Data Analysis?
Singkatnya, exploratory data analysis adalah sebuah proses untuk memahami isi dataset secara menyeluruh sebelum melakukan pemodelan atau pengambilan keputusan.
Proses ini menjadi pondasi penting bagi para data analyst dan data scientist untuk memberikan hasil analisis yang akurat dan dapat dipercaya.
Mari simak artikel ini untuk mengetahui pengertian, tujuan, cara membuat, dan contoh EDA dalam kehidupan sehari-hari!
Apa Itu Exploratory Data Analysis (EDA)?
Exploratory Data Analysis (EDA) adalah sebuah proses eksplorasi data yang dilakukan untuk memahami struktur, pola, serta hubungan antar variabel dalam dataset.
Tujuan utamanya adalah memastikan data bersih, relevan, dan siap digunakan untuk analisis lanjutan atau pemodelan prediktif.
Dalam praktiknya, EDA banyak digunakan data analyst untuk mengenali insight tersembunyi sebelum mengambil keputusan berbasis data.
Baca juga: Belajar Analisis Data untuk Pemula versi Coding Studio
Tujuan Exploratory Data Analysis
Biasanya, exploratory data analysis dilakukan untuk mencapai berbagai tujuan, seperti:
- Memahami Karakteristik, Struktur, dan Kualitas Data: EDA membantumu mengenal tipe variabel, distribusi nilai, hingga data kosong. Dengan memahami struktur dataset, kamu bisa menentukan strategi pembersihan data yang tepat.
- Menemukan Pola Tersembunyi dan Tren dalam Data: Melalui visualisasi seperti scatterplot atau line chart, kamu bisa menemukan pola data yang tidak terlihat sekilas.
- Mengidentifikasi Outlier dan Anomali agar Analisis Lebih Akurat: Dengan EDA, kamu bisa menandai outlier dan anomali lalu menangani atau membiarkannya dalam analisis lanjutan.
- Menguji Asumsi dan Hipotesis Awal Sebelum Analisis Lanjutan: EDA memberi ruang untuk menguji asumsi yang harus diketahui untuk membangun model yang relevan dan sesuai konteks.
- Menentukan Teknik Analisis dan Pemodelan yang Tepat: Dengan memahami karakteristik dan pola data, kamu bisa memilih jenis analisis statistik, algoritma machine learning, atau teknik pemodelan yang sesuai.
Cara Melakukan Exploratory Data Analysis
Proses EDA bisa dilakukan dengan Excel, Python, atau R. Namun, langkah-langkahnya cukup sama–yaitu memahami data secara bertahap sebelum menyimpulkannya.
1. Pengumpulan dan Pembersihan Data
Pertama, imporlah data dari berbagai sumber–seperti database, file CSV, atau hasil survei–lalu hapus duplikat dan nilai kosongnya. Pastikan format data konsisten agar hasil analisis tidak bias atau salah interpretasi.
Baca juga: Tutorial Data Cleansing Di Excel Versi Coding Studio
2. Analisis Statistik Deskriptif
Gunakan metode statistik sederhana seperti mean, median, modus, dan standar deviasi untuk menggambarkan karakter data. Dengan ini, kamu bisa memahami sebaran dan variasi data secara umum.
3. Visualisasi Data
Buatlah visualisasi data seperti histogram, boxplot, dan scatterplot untuk melihat distribusi dan hubungan antar variabel. Proses visualisasi ini akan membantu menemukan pola data dengan cepat dan intuitif.
4. Analisis Univariat dan Multivariat
Lakukan analisis univariat untuk memahami satu variabel, seperti distribusi umur pengguna. Setelah itu, lanjutkan ke analisis multivariat untuk melihat hubungan antar variabel, misalnya korelasi antara pendapatan dan pengeluaran.
5. Deteksi Outlier dan Anomali
Gunakan metode statistik seperti z-score, IQR, atau grafik boxplot untuk menemukan nilai outlier–yaitu data yang tidak relevan dengan pola yang ditemukan. Tentukan juga apakah outlier tersebut valid atau merupakan kesalahan input.
6. Interpretasi Temuan
Terakhir, kamu harus mengambil insight dari hasil analisis. Insight inilah yang akan menjadi dasar pengambilan keputusan nantinya.
Misalnya, “produk A mengalami lonjakan penjualan saat akhir pekan,” atau “pengguna usia muda lebih aktif di jam malam.”
Contoh Penerapan Exploratory Data Analysis
Berikut adalah beberapa contoh nyata penerapan EDA dalam dunia profesional!
1. Studi Kasus Uji Klinis Pasien
Dalam penelitian medis, EDA digunakan untuk memastikan data pasien lengkap dan homogen. Misalnya adalah pemeriksaan distribusi umur, jenis kelamin, dan kondisi kesehatan sebelum mengklasifikasikan kelompok uji.
2. Analisis Retensi Pengguna Aplikasi
Contoh selanjutnya adalah untuk mengevaluasi perilaku pengguna aplikasi. Misalnya, analisis waktu login, durasi penggunaan, dan fitur yang paling sering dipakai untuk meningkatkan pengalaman pengguna.
3. Analisis Penjualan Online
Perusahaan e-commerce juga sering menggunakan EDA untuk menganalisis tren penjualan. Dengan memahami data transaksi pelanggan, mereka bisa mengetahui produk populer, waktu penjualan tertinggi, hingga preferensinya.
4. Optimalisasi Produksi di Industri Manufaktur
Perusahaan manufaktur menggunakan EDA untuk menganalisis data dari lini produksi, seperti waktu proses, tingkat cacat produk, hingga efisiensi mesin. Hasil analisis ini akan menunjukkan mana saja proses yang tidak efisien dan mereka dapat segera memperbaikinya.
5. Analisis Risiko Keuangan
Dalam dunia keuangan, EDA membantu mendeteksi pola transaksi yang tidak biasa atau potensi risiko kredit. Dengan memvisualisasikan data historis nasabah, lembaga keuangan dapat mengenali tren pengeluaran yang mencurigakan atau potensi gagal bayar lebih awal.
Pelajari Cara Menganalisis Data dengan Tepat Bersama Coding Studio!
Dari penjelasan di atas, kita sudah memahami bahwa exploratory data analysis adalah proses menganalisis dataset sebelum menganalisisnya lebih lanjut.
Dengan proses ini, kamu dapat memahami data secara menyeluruh, menemukan pola tersembunyi, dan memastikan hasil analisis lebih akurat.
Ingin belajar lebih dalam tentang cara menganalisis data secara profesional? Yuk, ikuti kursus data analyst dari Coding Studio!
Dalam kelas ini, kamu akan mempelajari skill dasar Python, library Python, manipulasi data, visualisasi, hingga penyempurnaan model regresi untuk prediksi dan pengambilan keputusan.
Berkat pendekatan praktis dan berbasis proyek nyata, kamu bisa memahami pola data, menghasilkan insight bernilai, serta menyusun portofolio profesional untuk berkarier sebagai data analyst.
Sudah cukup tertarik? Yuk, klik tautan di atas dan mulai langkah awalmu untuk menjadi data analyst handal bersama kami!