Bagi banyak pemula di dunia data, singkatan EDA (Exploratory Data Analysis) mungkin terdengar seperti kode rahasia. Namun, EDA adalah langkah awal yang penting dalam memahami data. Lalu, apa sebenarnya EDA? Simak untuk mengetahui EDA secara lebih mendalam dan rekomendasi bootcamp yang cocok untuk pemula di sini!

Apa Itu EDA (Exploratory Data Analysis)?

EDA atau Exploratory Data Analysis, adalah proses penting dalam dunia analisis data,. Ini adalah langkah awal yang memungkinkan kita untuk menjelajahi dan memahami data yang kita miliki sebelum memulai analisis yang lebih mendalam. Dalam EDA, kita melakukan sejumlah aktivitas, seperti membuat visualisasi, mengidentifikasi pola atau trend dalam data, dan mengecek apakah ada data yang hilang atau tidak konsisten.

Tujuannya adalah untuk mendapatkan gambaran umum tentang data sebelum kita menjalankan model statistik atau algoritma machine learning. Dengan kata lain, EDA membantu kita menemukan cerita yang tersembunyi di dalam data, membantu kita membuat keputusan yang lebih baik, dan menggali wawasan yang berharga.

Bagaimana Implementasi EDA?

Ada 3 teknik yang bisa kamu lakukan untuk mengimplementasi EDA. Berikut penjelasan lengkapnya:

1. Teknik Statistik Deskriptif

Teknik ini adalah langkah awal yang penting dalam EDA (Exploratory Data Analysis). Statistik deskriptif digunakan untuk memberikan ringkasan singkat tentang data Anda. Ini mencakup ukuran-ukuran seperti rata-rata (mean), median (nilai tengah), modus (nilai yang paling sering muncul), deviasi standar (sebaran data), kuartil, dan rentang. Informasi ini memberikan pemahaman awal tentang distribusi dan karakteristik data Anda.

2. Univariate Analysis

Analisis univariat melibatkan eksplorasi data untuk satu variabel tunggal pada satu waktu. Ini mencakup visualisasi dan statistik deskriptif untuk variabel tunggal. Contoh dari analisis univariat termasuk histogram (untuk melihat distribusi data), box plot (untuk melihat outlier), dan ringkasan statistik untuk setiap variabel.

3. Multivariate Analysis

Multivariate analysis adalah tahap di mana Anda mengeksplorasi hubungan antara dua atau lebih variabel dalam dataset Anda. Ini mencakup teknik-teknik seperti matriks korelasi (untuk melihat korelasi antara pasangan variabel), analisis regresi (untuk memahami pengaruh satu variabel terhadap variabel lainnya), dan visualisasi seperti scatter plot matriks (untuk melihat hubungan simultan antara beberapa variabel).

Ketiga teknik ini saling melengkapi dalam proses EDA. Statistik deskriptif memberikan gambaran umum tentang data, analisis univariat memungkinkan pemahaman mendalam tentang setiap variabel secara terpisah, sementara analisis multivariat mengungkapkan bagaimana variabel-variabel tersebut saling berinteraksi.

Semua ini membantumu menjawab pertanyaan, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan berdasarkan pemahaman yang lebih baik tentang dataset.

Mengapa EDA Sangat Penting untuk Seorang Data Science dan Data Analyst?

Exploratory Data Analysis (EDA) adalah salah satu tahapan penting dalam proses analisis data yang dilakukan oleh data scientist dan data analyst. Ini merupakan langkah awal yang sangat relevan dan penting sebelum melakukan analisis lebih lanjut, pemodelan statistik, atau pengambilan keputusan berdasarkan data. Berikut adalah penjelasan pentingnya EDA untuk seorang Data Science dan Data Analyst:

1. Mengungkap Informasi Tersembunyi: EDA membantu mengidentifikasi pola dan wawasan tersembunyi dalam data.
2. Memahami Karakteristik Data: Memahami distribusi dan statistik data membantu dalam pemilihan metode analisis yang tepat.
3. Identifikasi Anomali: Mengidentifikasi outlier dan anomali membantu memastikan akurasi analisis.
4. Mengukur Korelasi: Memahami hubungan antar variabel membantu merancang analisis yang efektif.
5. Pemahaman Batasan Data: Mengidentifikasi missing values atau data tidak lengkap membantu dalam mengatasi batasan data.
6. Merumuskan Pertanyaan yang Tepat: EDA membantu merumuskan pertanyaan dan hipotesis yang relevan untuk analisis.
7. Pengambilan Keputusan yang Informasional: Hasil EDA membantu pengambilan keputusan berdasarkan bukti.
8. Komunikasi Temuan: Visualisasi dari EDA memudahkan komunikasi dengan pemangku kepentingan non-teknis.
9. Memahami Konteks Data: EDA membantu memahami asal usul dan tujuan pengumpulan data, memperkuat pemahaman konteks data.

Dalam rangkaian analisis data, EDA adalah langkah kritis yang membentuk dasar untuk pemahaman yang lebih dalam dan pengambilan keputusan yang lebih baik. Tanpa EDA yang solid, risiko kesalahan interpretasi data atau kesalahan dalam merancang model analisis dapat meningkat secara signifikan.

Rekomendasi Bootcamp Data Analyst

Jangan lewatkan kesempatan untuk mengambil langkah pertama dalam perjalananmu menjadi seorang Data Analyst yang handal melalui bootcamp. Bootcamp ini akan membantumu menguasai EDA dan membuka pintu menuju berbagai peluang karier yang menarik di dunia data.

Berikut rekomendasi bootcamp terbaik yang bisa kamu ikuti:

1. Pacmann

Pacmann adalah salah satu bootcamp data analysis yang sangat direkomendasikan untuk belajar tentang Exploratory Data Analysis (EDA). Mereka menawarkan program pelatihan intensif yang dirancang khusus untuk membekali peserta dengan keterampilan yang diperlukan untuk menggali dan menganalisis data dengan cermat.

Pacmann dikenal dengan kurikulum yang komprehensif dan instruktur yang berpengalaman di bidangnya. Mereka fokus pada pengajaran keterampilan praktis yang relevan dalam dunia nyata, dan peserta akan memiliki kesempatan untuk bekerja dengan data aktual. Dengan pendekatan yang interaktif dan proyek-proyek praktis, Pacmann membantu peserta memahami EDA secara mendalam.

2. Rakamin Academy

Rakamin Academy merupakan pilihan bootcamp data analysis lainnya yang layak dipertimbangkan untuk mempelajari Exploratory Data Analysis. Mereka menawarkan program yang terstruktur dengan fokus pada penerapan alat dan teknik EDA dalam konteks bisnis dan industri.

Rakamin Academy dikenal dengan pendekatan pembelajaran yang berfokus pada proyek, di mana peserta akan bekerja pada berbagai kasus nyata untuk mengasah keterampilan EDA mereka. Instruktur di Rakamin Academy memiliki pengalaman yang luas dalam analisis data, dan mereka menawarkan dukungan yang kuat kepada peserta sepanjang perjalanan pembelajaran mereka.

Jadi, bagaimana tertarik mempelajari EDA dan ingin menjadi Data Analysis yang handal? Yuk, daftar sekarang dan gunakan Danacita untuk membantu mewujudkan mimpi dengan keringan biaya!