Exploratory Data Analysis
adalah sebagai berikut:
Pengamatan Data: Langkah pertama adalah melihat data mentah. Ini dapat mencakup mengidentifikasi tipe data untuk setiap variabel dan memeriksa beberapa baris pertama dan terakhir dalam kumpulan data.
Statistik Deskriptif: Untuk mendapatkan gambaran umum tentang data, Anda dapat menggunakan statistik deskriptif seperti rata-rata, median, kuartil, dan deviasi standar. Ini membantu menemukan nilai-nilai ekstrem dan memahami distribusi data.
Visualisasi Data: Untuk menggambarkan data, gunakan visualisasi seperti histogram, box plot, scatter plot, dan lainnya. Visualisasi membuat data lebih jelas dan mudah dipahami untuk melihat pola, korelasi, dan anomali.
Baca Juga:Big Data 101! Besar tapi Jarang Orang tau!4 Siklus Analisis Data! Data Sciencetis harus tau!
Identifikasi Anomali: EDA membantu menemukan anomali atau nilai-nilai di luar batas normal dataset. Anomali-anomali ini dapat berdampak signifikan pada hasil analisis.
Pengelompokan Data: Pengelompokan data dapat memberikan wawasan yang berharga dengan menganalisis hubungan antar variabel dan menemukan kelompok data yang mungkin tersembunyi.
Visualisasi Interaktif: Terkadang, EDA memasukkan visualisasi interaktif, yang memungkinkan pengguna untuk mengeksplorasi data dengan lebih bebas dan mendalam.
Aplikasi Teknik EDA
Exploratory Data Analysis dapat digunakan dalam berbagai bidang:
Bisnis: EDA membantu dalam analisis bisnis dengan memahami pelanggan, tren pasar, dan seberapa efektif strategi bisnis.
Kesehatan: EDA dapat digunakan dalam industri kesehatan untuk mendapatkan pemahaman tentang faktor-faktor yang memengaruhi kesehatan, menemukan penyakit, dan merancang studi klinis.
Ilmuwan: EDA adalah bagian penting dari penelitian ilmiah karena membantu ilmuwan menemukan pola dalam data eksperimen.
Baca Juga:Hasil Manchester United vs Brentford: Skor 2-1Ac Milan vs Genoa : Menang tipis 1-0 AC Milan Kedinginan di Puncak klasmen
Pemerintah: Data terkait kebijakan publik, kejahatan, dan lingkungan dianalisis oleh EDA.
Problem Exploratory Data Analysis
EDA menghadapi beberapa masalah, seperti menangani data yang sangat besar, menemukan anomali yang rumit, dan memahami hasil yang berbeda. Selain itu, ada kebijakan dan perlindungan yang ketat yang harus dipatuhi saat melakukan EDA karena ini berkaitan dengan privasi data.
Kesimpulan
Exploratory Data Analysis adalah alat yang sangat berharga dalam ilmu data yang membantu dalam pemahaman data sebelum analisis yang lebih mendalam. Dengan EDA, para profesional dapat mengidentifikasi pola, anomali, dan wawasan berharga lainnya yang mungkin tersembunyi dalam data. Dalam era data yang semakin kompleks, Exploratory Data Analysisadalah langkah awal yang kritis untuk memastikan analisis data yang akurat dan bermakna. Dengan menggunakan teknik EDA dengan bijak, kita dapat mengungkap rahasia dan potensi besar data yang kita hadapi.