Exploratory Data Analysis (EDA) 101! Jadilah Jagoan Data!

EDA adalah tahap penting dalam proses analisis data yang memberikan pandangan awal yang mendalam tentang dataset yang akan diselidiki.

RADARCIREBON.ID –

Dalam era di mana data semakin banyak dan semakin kompleks, Exploratory Data Analysis(EDA) menjadi alat yang sangat berharga bagi para ilmuwan data, analis, dan peneliti. EDA adalah tahap penting dalam proses analisis data yang memberikan pandangan awal yang mendalam tentang dataset yang akan diselidiki. EDA memungkinkan kita untuk mengeksplorasi potensi dan karakteristik data sebelum melakukan analisis lebih lanjut.

EDA mencakup pengamatan, visualisasi, dan eksplorasi data dengan berbagai teknik statistik dan grafik. Tujuan EDA adalah untuk membantu memilih teknik analisis yang tepat dan menjelaskan pertanyaan penelitian yang lebih mendalam dengan menemukan pola, tren, anomali, dan hubungan antar variabel dalam dataset.

Dengan berkembangnya teknologi komputasi dan perangkat lunak analisis data, EDA menjadi landasan penting untuk pengambilan keputusan berbasis data. Ini adalah langkah awal yang penting untuk memahami informasi yang terkandung dalam data dan untuk menjembatani jurang antara data mentah dan wawasan berharga. Dalam konteks analisis data, EDA adalah kunci untuk pemahaman yang lebih mendalam.

Apa itu Exploratory Data Analisis

Salah satu pendekatan penting dalam ilmu data adalah analisis data eksploratif (EDA). EDA membantu peneliti, analis, dan ilmuwan data memahami karakteristik dan sifat data yang mereka hadapi sebelum melakukan analisis lebih lanjut. EDA mencakup berbagai cara untuk merinci, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Tujuan utamanya adalah menemukan pola, tren, anomali, dan hubungan dalam data untuk memungkinkan para profesional membuat kesimpulan yang akurat sebelum melakukan analisis statistik atau pemodelan data lebih lanjut.

Untuk alasan apa Exploratory Data Analysis penting?

Dalam era informasi yang semakin kompleks dan berlimpah, EDA sangat penting. Data yang dikumpulkan dari berbagai bidang, seperti teknologi, bisnis, ilmu pengetahuan, dan kesehatan, biasanya sangat besar dan kompleks. Tanpa memahami data secara menyeluruh, analisis berikutnya dapat menghasilkan hasil yang tidak akurat atau tidak bermakna. Oleh karena itu, EDA adalah bagian penting dari proses analisis data.