Dalam dunia analisis data, langkah pertama yang penting sebelum melakukan analisis mendalam adalah eksploratory data analysis (EDA) atau analisis data eksploratif.
EDA adalah proses penyelidikan awal yang bertujuan untuk memahami data yang akan dianalisis.
Dalam artikel ini, kita akan menjelaskan apa itu eksploratory data analysis dan mengapa ini menjadi langkah kritis dalam memahami data sebelum melakukan analisis yang lebih mendalam.
Apa itu Eksploratory Data Analysis?
Eksploratory Data Analysis (EDA) atau Analisis Data Eksploratif adalah suatu proses dalam analisis data yang bertujuan untuk memahami dan menganalisis data secara deskriptif sebelum menerapkan model statistik atau algoritma yang lebih kompleks.
EDA membantu dalam mengidentifikasi pola, tren, anomali, dan hubungan dalam data dengan menggunakan berbagai teknik visualisasi dan statistik deskriptif.
Tujuan utama EDA adalah untuk menjelajahi karakteristik dan struktur data, menggali wawasan yang bermanfaat, serta memvalidasi atau menguji asumsi yang mendasari analisis lebih lanjut.
Dalam proses EDA, data dieksplorasi secara sistematis dan intuitif untuk mencapai pemahaman yang lebih baik tentang data tersebut.
Tujuan dari Eksploratory Data Analysis
Eksploratory data analysis melibatkan eksplorasi dan pemahaman data yang kita miliki sebelum melangkah lebih jauh ke dalam analisis statistik atau model prediktif.
Tujuannya adalah untuk menggali informasi yang terkandung dalam data, mengidentifikasi pola, tren, anomali, atau kecenderungan yang menonjol.
Dengan memahami data secara menyeluruh, kita dapat membuat keputusan yang lebih informasi, mengidentifikasi pertanyaan yang relevan, dan mengembangkan strategi analisis yang lebih baik.
Salah satu aspek penting dari eksploratory data analysis adalah visualisasi data. Melalui penggunaan grafik, diagram, dan visualisasi lainnya, kita dapat melihat dan memahami data dengan lebih baik.
Visualisasi membantu kita mengidentifikasi pola, hubungan, atau perbedaan antara variabel.
Dalam tahap EDA, kita dapat menggunakan chart plot seperti scatterplot, line chart, atau bar chart untuk menggambarkan hubungan antara variabel, melihat perubahan seiring waktu, atau membandingkan kategori.
Selain itu, eksploratory data analysis melibatkan pemeriksaan statistik deskriptif, seperti mean, median, deviasi standar, atau persentil.
Dengan melihat statistik ini, kita dapat memperoleh pemahaman awal tentang sebaran data, nilai ekstrem, atau kecenderungan sentral. Pemeriksaan ini membantu kita mengidentifikasi anomali atau pencilan dalam data yang mungkin perlu diperhatikan.
Metode Dalam Eksploratory Data Analysis
1. Funnel Analysis:
Funnel analysis adalah metode yang digunakan untuk memahami dan menganalisis proses konversi dalam alur yang berurutan.
Metode ini sering digunakan dalam konteks pemasaran atau penjualan untuk melacak perjalanan konsumen dari tahap awal hingga tahap akhir, seperti pengunjung website yang menjadi pelanggan.
Dalam funnel analysis, data dianalisis secara berurutan untuk melihat seberapa banyak individu yang melalui setiap tahap konversi. Grafik funnel digunakan untuk menggambarkan perubahan jumlah individu di setiap tahap.
Funnel analysis membantu kita mengidentifikasi tahap yang memungkinkan kebocoran atau kegagalan konversi sehingga kita dapat mengoptimalkan proses dan meningkatkan hasil.
2. Quadrant Analysis:
Quadrant analysis adalah metode yang digunakan untuk mengelompokkan dan memvisualisasikan data ke dalam empat kuadran berdasarkan dua dimensi yang berbeda.
Setiap dimensi merepresentasikan variabel atau atribut yang relevan dalam data. Metode ini membantu dalam mengidentifikasi korelasi, perbandingan, atau kecenderungan yang mungkin ada antara variabel tersebut.
Dalam quadrant analysis, setiap titik data ditempatkan di kuadran yang sesuai berdasarkan nilai masing-masing dimensi.
Grafik kuadran membantu kita melihat perbandingan antara kategori atau kelompok data, serta mengidentifikasi kelompok data yang berada di kuadran tertentu.
Quadrant analysis membantu kita memahami hubungan atau perbedaan antara variabel dan mempermudah pengambilan keputusan.
3. Comparative Analysis:
Comparative analysis adalah metode yang digunakan untuk membandingkan data antara dua atau lebih kelompok atau variabel.
Metode ini membantu kita dalam mengidentifikasi perbedaan, persamaan, atau tren yang mungkin ada dalam data.
Dalam comparative analysis, kita dapat menggunakan berbagai teknik seperti bar chart, line chart, atau stacked chart untuk memvisualisasikan perbandingan antara kategori atau variabel.
Melalui perbandingan ini, kita dapat melihat perbedaan proporsi, jumlah, atau frekuensi antara kelompok atau variabel yang berbeda.
Comparative analysis membantu dalam mengidentifikasi pola atau perbedaan yang signifikan yang dapat memberikan wawasan penting dalam analisis data.
Kesimpulan
Dalam melakukan EDA, metode-metode ini dapat digunakan secara bersamaan atau terpisah tergantung pada jenis data dan pertanyaan analisis yang ingin dijawab.
Setiap metode membantu kita dalam menggali informasi yang berbeda dalam dataset.
Penting untuk mengenal dan memahami metode yang relevan dengan tujuan analisis kita untuk mendapatkan hasil yang lebih informatif dan mendalam.
Dalam kesimpulannya, metode seperti funnel analysis, quadrant analysis, dan comparative analysis merupakan alat yang efektif dalam melakukan EDA.
Metode ini membantu kita dalam mengidentifikasi pola, tren, atau perbandingan yang signifikan dalam data.
Dengan menggunakan metode ini, kita dapat memahami proses konversi, mengelompokkan data berdasarkan kriteria tertentu, dan membandingkan data antara kelompok atau variabel yang berbeda.
Metode-metode ini menjadi langkah penting dalam memahami dan menganalisis data sebelum melangkah lebih jauh ke dalam analisis yang lebih mendalam.
