Data Preparation dan Data Visualization: Langkah Penting dalam Analisis Data

Data Preparation dan Data Visualization

Mengenal tentang Data Preparation

Data preparation atau preprocessing data merujuk pada serangkaian proses yang meliputi pengumpulan, penggabungan, penyusunan, dan pengaturan data agar dapat digunakan dalam berbagai aplikasi seperti business intelligence (BI), analitik, dan visualisasi data. Langkah-langkah ini seringkali melibatkan pengambilan data dari berbagai sumber, baik itu sistem internal maupun eksternal.

Dalam konteks yang lebih sederhana, data preparation merupakan teknik yang digunakan untuk mengubah data mentah menjadi format yang lebih berguna dan efisien. Hal ini penting karena data mentah seringkali tidak lengkap dan memiliki format yang tidak konsisten, terutama ketika berasal dari berbagai sumber yang berbeda.

Fungsi utama dari data preparation adalah memastikan bahwa data yang akan diproses dan dianalisis sudah akurat dan konsisten. Tujuannya adalah agar hasil dari aplikasi BI dan analitik yang digunakan dapat diandalkan. Memperbaiki data yang tidak akurat, memvalidasi kualitas data, dan menggabungkan berbagai kumpulan data menjadi bagian penting dari proyek data preparation, berikut adalah contoh proses data preparation menggunakan Google Colab:




Data Visualization

Data visualization (visualisasi data) adalah proses menggambarkan data secara grafis agar lebih mudah dipahami dan memberikan wawasan yang lebih dalam terhadap pola atau tren yang terkandung dalam data tersebut. Visualisasi data sangat penting dalam analisis data karena membantu kita untuk:

Berikut adalah beberapa teknik dan jenis visualisasi data yang umum digunakan:

  1. Grafik Garis (Line Plot): Digunakan untuk menampilkan tren dan perubahan nilai seiring waktu.

  2. Histogram: Menunjukkan distribusi frekuensi dari suatu variabel.

  3. Diagram Batang (Bar Chart): Menggambarkan perbandingan antara kategori atau kelompok data.

  4. Diagram Lingkaran (Pie Chart): Menggambarkan proporsi relatif dari bagian dalam suatu keseluruhan.

  5. Diagram Kotak (Box Plot): Menyajikan statistik deskriptif seperti kuartil, median, dan outlier.

  6. Heatmap: Menggambarkan hubungan antara dua variabel dalam bentuk matriks warna.

  7. Scatter Plot: Menampilkan hubungan antara dua variabel numerik.

  8. Map Plotting: Menggambarkan data pada peta untuk analisis spasial.

  9. Diagram Sankey: Menampilkan aliran atau hubungan antara kategori dalam bentuk grafis.

  10. Diagram Venn: Menyajikan hubungan dan irisan antara kelompok data.

Contoh visualisasi data menggunakan Google Colab :





Referensi : 

Data Preparation, Visualization, and PyCaret Modeling
PDF (si.stechoq.com)


Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Supervise Learning (Prediksi) dan Contoh Algoritma Yang Ada Didalamnya

Supervised Learning untuk prediksi, juga dikenal sebagai regresi, bertujuan untuk memprediksi nilai numerik atau kontinu berdasarkan data masukan. Model regresi dilatih dengan data yang memiliki pasangan nilai input dan output, kemudian belajar untuk menemukan hubungan antara keduanya. Proses ini melibatkan beberapa langkah penting, mulai dari pengumpulan dan pra-pemrosesan data, pemilihan algoritma yang tepat, hingga pelatihan dan evaluasi model. Data pra-pemrosesan memastikan bahwa data bersih dan dalam format yang sesuai untuk pelatihan model. Pembagian data menjadi set latih dan uji membantu dalam mengevaluasi kemampuan model untuk generalisasi. Pemilihan algoritma regresi yang sesuai dengan kompleksitas data sangat penting untuk mendapatkan model yang akurat dan efisien. Evaluasi model menggunakan metrik seperti MAE, MSE, dan R-squared memastikan bahwa model memiliki kinerja yang baik dan dapat memprediksi dengan akurasi yang memadai pada data baru. Ada berbagai macam algoritm...
Baca selengkapnya

Supervise Learning (Klasifikasi) dan Contoh Algoritma Yang Ada Didalamnya

          Supervised learning adalah metode dalam machine learning di mana model belajar dari data yang sudah memiliki label atau kategori. Dalam supervised learning, terdapat dua jenis utama yaitu klasifikasi, di mana model akan memprediksi label atau kategori dari data baru, dan regresi, di mana model akan memprediksi nilai numerik. Kali ini, kita akan fokus membahas tentang klasifikasi.      Dalam metode Supervised Learning, klasifikasi adalah proses di mana model belajar untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan data baru ke dalam kategori atau kelas yang telah ditentukan sebelumnya berdasarkan pola-pola yang ditemukan dalam data pelatihan berlabel. Contohnya, jika kita ingin membuat model untuk mengklasifikasikan email sebagai spam atau bukan spam, kita akan memberikan model dengan banyak contoh email yang sudah diberi label sebagai spam atau bukan spam. Model akan belajar dari contoh-contoh ini untuk mengenali karakteristik email spam d...
Baca selengkapnya