Apa itu EDA (Exploratory Data Analysis)?
EDA, atau Exploratory Data Analysis, adalah proses analisis awal data yang bertujuan untuk memahami karakteristik, struktur, dan komponen penting dari dataset sebelum melakukan analisis statistik atau pemodelan prediktif lebih lanjut.
EDA tidak hanya berfokus pada pengujian hipotesis atau pemodelan statistik, tetapi lebih kepada eksplorasi awal untuk memahami apa yang bisa diungkapkan oleh data. Proses ini termasuk data cleaning, analisis statistika deskriptif, visualisasi data, dan penilaian kualitas data.
Dengan EDA, analyst dapat menentukan teknik statistik yang paling tepat untuk analisis lebih lanjut, termasuk machine learning. EDA juga menjadi langkah penting dalam proses analisis data yang membantu dalam memahami konteks data, mengidentifikasi pertanyaan yang relevan, dan memilih metode analisis yang tepat.
Pentingnya EDA (Exploratory Data Analysis)
Dirangkum dari berbagai sumber, berikut alasan dibalik pentingnya EDA:
- Memahami data secara mendalam: EDA membantu analyst memahami data secara mendalam. Proses ini termasuk mengetahui distribusi, tren, dan pola dalam data, yang sangat penting sebelum melakukan analisis statistik atau pemodelan lebih lanjut.
- Identifikasi dan penanganan outlier: EDA memungkinkan identifikasi outlier atau nilai ekstrem yang dapat memengaruhi hasil analisis. Mengidentifikasi dan menangani outlier dapat meningkatkan kualitas analisis.
- Mengungkap hubungan tersembunyi antar variabel: melalui EDA, hubungan tersembunyi antara variabel yang mungkin tidak langsung terlihat dapat diungkap. Ini membantu dalam memahami bagaimana variabel-variabel tersebut saling berinteraksi.
- Mengurangi risiko kesalahan analisis: dengan melakukan EDA, risiko kesalahan dalam analisis lebih lanjut dapat dikurangi. Hal ini karena EDA membantu mengidentifikasi masalah dalam data seperti nilai yang hilang atau inkonsistensi.
- Membantu memilih model yang tepat: EDA membantu dalam memilih model statistik atau algoritma machine learning yang paling sesuai berdasarkan karakteristik data.
- Mengambil keputusan berdasarkan data: EDA memberikan informasi yang diperlukan untuk pengambilan keputusan berdasarkan data. Hal ini sangat penting dalam lingkungan bisnis di mana keputusan harus didukung oleh data yang solid.
- Visualisasi data untuk efektivitas dalam komunikasi: EDA sering melibatkan visualisasi data, yang merupakan cara efektif untuk mengkomunikasikan temuan dan informasi kepada stakeholder non-teknis.
Teknik EDA (Exploratory Data Analysis)
GeeksforGeeks menjelaskan beberapa teknik EDA, yaitu:
- Analisis bivariat: ini adalah proses menganalisis dua variabel untuk mengevaluasi hubungan sebab akibat, korelasi, dan ketergantungan di antara mereka. Scatter plot, bar chart, dan matriks korelasi adalah beberapa alat visual yang sering digunakan dalam analisis bivariat.
- Analisis univariat: analisis ini berfokus pada satu variabel tunggal. Tujuannya adalah untuk menggambarkan dan merangkum data tersebut. Histogram, box plot, serta statistik deskriptif seperti mean, median, dan modus adalah alat yang umum digunakan dalam analisis univariat.
- Analisis multivariat: teknik ini melibatkan analisis simultan lebih dari dua variabel untuk memahami hubungan dan interaksi di antara mereka. Ini membantu dalam mengidentifikasi pola, tren, serta korelasi yang mungkin tidak terlihat dalam analisis univariat atau bivariat. Metode yang sering digunakan termasuk principal component analysis (PCA), analisis kluster, dan model regresi multivariat.
- Time-series analysis: ini adalah metode analisis untuk data yang dikumpulkan secara berkala seiring waktu. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi tren dan pola musiman, dalam data. Ini penting dalam peramalan dan pemodelan ekonometrik. Timeline plot dan model ARIMA adalah beberapa teknik yang sering digunakan.
- Analisis outlier: outlier adalah nilai yang sangat berbeda dari sebagian besar data. Analisis ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menangani outlier. Box plot, scatter plot, dan metode statistik seperti Z-score dipakai untuk mendeteksi outlier.
- Missing data analysis: teknik ini diterapkan untuk menangani masalah data yang hilang dalam dataset. Ini melibatkan identifikasi pola data yang hilang dan menerapkan metode seperti imputasi, penghapusan baris, atau model statistik untuk mengatasi masalah.
- Visualisasi data: ini adalah aspek penting dari EDA yang melibatkan penggunaan grafik, diagram, dan peta untuk memvisualisasikan data. Visualisasi membantu dalam memahami data secara intuitif dan mengidentifikasi pola atau anomali yang tidak terlihat dalam analisis numerik. Alat visualisasi populer termasuk bar graph, pie chart, heatmap, dan dashboard interaktif.
FAQ (Frequently Ask Question)
Apa saja langkah-langkah EDA?
Berdasarkan informasi dari KnowledgeHut, berikut langkah-langkah dalam EDA:
- Mengumpulkan data: langkah pertama dalam EDA adalah mengumpulkan data yang relevan dari berbagai sumber seperti survei, media sosial, dan review customer.
- Menemukan semua variabel dan memahaminya: setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi variabel penting dalam data dan memahami dampaknya terhadap hasil analisis.
- Membersihkan dataset: langkah ini melibatkan penghapusan nilai null serta informasi yang tidak relevan dari dataset, sehingga hanya menyisakan data penting dan relevan.
- Mengidentifikasi variabel yang berkorelasi: menemukan korelasi antar variabel membantu memahami bagaimana satu variabel terkait dengan variabel lain. Metode matriks korelasi sering digunakan untuk tujuan ini.
- Memilih metode statistik yang tepat: dalam EDA, berbagai alat statistik dipakai, bergantung pada jenis data (kategorikal atau numerik), ukuran, jenis variabel, dan tujuan analisis. Formula statistik biasanya digunakan untuk output numerik, tetapi visualisasi grafis lebih mudah diinterpretasikan.
- Visualisasi dan analisis hasil: setelah analisis selesai, temuan harus diamati dengan hati-hati untuk interpretasi yang tepat. Tren dalam penyebaran data dan korelasi antar variabel memberikan informasi untuk membuat perubahan yang sesuai dalam parameter data.
