Analisis data eksplorasi: Dampak pada Ilmu Data

Matematikawan Amerika John Tukey Awalnya mengembangkan Analisis Data eksplorasi (EDA) pada 1970-an. Sampai saat ini, teknik EDA terus menjadi metode yang banyak digunakan dalam proses penemuan data. Di luar pemodelan formal atau pengujian hipotesis, EDA membuka pintu lebar untuk pemahaman yang lebih baik tentang variabel kumpulan data dan hubungannya. Hal ini juga membantu untuk menentukan apakah Teknik Statistik yang telah dipertimbangkan untuk analisis data sesuai atau tidak.

Apa itu analisis data eksplorasi?

Analisis Data Eksplorasi (EDA) banyak digunakan oleh Ilmuwan Data saat menganalisis dan menyelidiki kumpulan data, merangkum karakteristik utama data hingga metode visualisasi. Ini membantu Ilmuwan Data untuk menemukan Pola Data, anomali Spot, pengujian hipotesis, dan atau asumsi.

Jadi secara sederhana dapat didefinisikan sebagai metode yang membantu Data Scientist menentukan cara terbaik untuk memanipulasi sumber data yang diberikan untuk mendapatkan jawaban yang dibutuhkan sebagai tujuan.

Seberapa penting Analisis Data Eksplorasi adalah Ilmu Data

Tujuan utama EDA adalah untuk membantu melihat lebih dalam pada kumpulan data sebelum membuat asumsi apa pun, mengidentifikasi kesalahan yang jelas, mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang pola di dalam kumpulan data, mencari tahu outlier dan/atau kejadian anomali, dan yang tak kalah pentingnya, untuk menemukan hubungan yang menarik antara variabel.

Analisis Data Eksplorasi sangat penting untuk Analisis Data di arena Ilmu Data. Pertama, EDA digunakan untuk memastikan hasil yang dihasilkan ilmuwan Data valid dan dapat diterapkan untuk tujuan yang diinginkan. Kedua, EDA membantu para pemangku kepentingan untuk memastikan bahwa mereka selalu mengajukan pertanyaan yang tepat. Ini juga membantu menjawab pertanyaan tentang deviasi standar, variabel kategoris, dan interval kepercayaan. Terakhir, setelah EDA selesai dan wawasan diperoleh, fitur-fiturnya kemudian dapat digunakan untuk analisis atau pemodelan data yang lebih canggih, termasuk pembelajaran mesin.

Jenis analisis data eksplorasi

Nah, ada empat jenis EDA:

• Non-grafis univariat:

Univariate Non Graphical adalah bentuk paling sederhana dari analisis data. di sini hanya terdiri dari satu variabel. Menjadi variabel tunggal, itu tidak berurusan dengan penyebab atau hubungan. Sebaliknya, tujuan utama dari analisis univariat adalah untuk menggambarkan data dan menemukan pola di dalamnya.

• Grafis univariat

Metode non-grafis tidak dapat memberikan gambaran lengkap tentang data. Oleh karena itu, metode grafis diperlukan di sini. Jenis umum grafik univariat adalah:

1. Plot batang dan daun: Ini menunjukkan semua nilai data dan bentuk distribusi.
2. Histogram plot batang: di mana setiap batang mewakili frekuensi (jumlah) atau proporsi (jumlah/jumlah total) kasus untuk rentang nilai.
3. Plot kotak: secara grafis menggambarkan ringkasan lima angka dari minimum, kuartil pertama, median, kuartil ketiga, dan maksimum.

• Multivariasi non-grafis

Data multivariat muncul dari lebih dari satu variabel. Umumnya, teknik EDA non-grafis Multivariat menunjukkan hubungan antara dua atau lebih variabel data melalui tabulasi silang atau statistik.

• Grafis multivarian

Data multivariasi menggunakan grafik saat menampilkan hubungan antara dua atau lebih Kumpulan Data. Grafik yang paling sering digunakan adalah diagram batang atau diagram batang yang dikelompokkan dengan masing-masing kelompok mewakili satu tingkat dari salah satu variabel dan setiap batang dalam kelompok mewakili tingkat variabel lainnya.

Jenis umum lainnya dari grafik multivariat meliputi:

• Scatter plot: Digunakan untuk memplot titik data pada sumbu horizontal dan vertikal untuk menunjukkan seberapa besar satu variabel dipengaruhi oleh variabel lain.
• Bagan multivariat: Adalah representasi grafis dari hubungan antara faktor dan respons.
• Jalankan grafik: Adalah grafik garis dari data yang diplot dari waktu ke waktu.
• Bagan gelembung: Merupakan visualisasi data yang menampilkan beberapa lingkaran (gelembung) dalam plot dua dimensi.
• Peta panas: Adalah representasi grafis dari data di mana nilai digambarkan dengan warna.

Alat analisis data eksplorasi

Ada banyak alat yang tersedia untuk analisis data eksplorasi. Beberapa yang paling populer adalah R, Python, dan SAS. Namun, masing-masing memiliki kekuatan dan kelemahan, jadi memilih alat yang tepat untuk pekerjaan itu sangat penting.

R adalah alat yang sangat baik untuk memvisualisasikan data. Ini memiliki berbagai macam plot dan grafik yang dapat digunakan untuk mengeksplorasi data. Ini juga memiliki banyak fungsi statistik yang dapat digunakan untuk melakukan analisis yang lebih maju.

Python adalah alat hebat lainnya untuk EDA. Ini memiliki banyak fitur yang sama dengan R, tetapi juga lebih ramah pengguna. Akibatnya, Python adalah pilihan yang sangat baik untuk pemula yang ingin memulai dengan analisis data.

SAS adalah paket perangkat lunak statistik yang kuat yang dapat digunakan untuk EDA. SAS lebih mahal daripada R dan Python, tetapi itu sepadan dengan investasi jika Anda perlu melakukan perhitungan yang lebih kompleks.

QuestionPro dan analisis data eksplorasi

Anda selalu dapat memiliki data Anda dari sumber data yang berbeda, dan QuestionPro pasti dapat membantu Anda mengumpulkan data survei dari berbagai saluran. Tapi apa yang terjadi ketika Anda ingin melampaui data yang sudah dikumpulkan? Di situlah analisis data eksplorasi masuk.

Alat analisis bawaan QuestionPro memudahkan untuk memulai dengan EDA. Anda dapat dengan cepat melihat statistik ringkasan untuk data Anda, membuat visualisasi interaktif, dan banyak lagi. Dan karena QuestionPro terintegrasi dengan R, Anda dapat menggunakan semua alat statistik canggih yang ditawarkan R.

Jadi, jika Anda siap untuk membawa analisis data Anda ke tingkat berikutnya, QuestionPro adalah salah satu alat yang sempurna.

Kesimpulan

Akhirnya, kita dapat mengatakan bahwa analisis data eksplorasi adalah metodologi terbukti yang dapat membantu Ilmuwan Data untuk memahami kumpulan data yang kompleks. Dengan menggunakan visualisasi dan metode lain, Anda dapat mengungkap pola dan hubungan yang mungkin tidak Anda temukan sebaliknya.

Oleh karena itu, EDA adalah bagian penting dari analisis data apa pun, dan kami berharap artikel ini memberi Anda pengantar yang bagus tentang topik ini.

Cari tahu lebih lanjut tentang QuestionPro & informasi tentang Analisis Data Eksplorasi dengan mendaftar ke Questionpro.com

Penulis: Musaddiq Shaikh & Abhishek Pachauri