Analisis Data Eksplorasi dan Pentingnya untuk Bisnis Anda

Sebagian besar diskusi tentang Analisis Data berurusan dengan aspek "sains" di dalamnya. Tentunya, ada banyak ilmu di balik keseluruhan proses – algoritme, rumus, dan kalkulasi, tetapi Anda tidak dapat menghilangkan "seni" darinya. Menyusun proses yang lengkap – mulai dari merencanakan analisis, hingga memahami hasil akhir – bukanlah prestasi yang berarti, dan tidak kurang dari sebuah bentuk seni. Itulah tepatnya yang menjadi topik kita hari ini – Analisis Data Eksplorasi. Dalam artikel ini, kita akan melihat apa itu analisis data eksplorasi, apa saja alat dan teknik umum untuk itu, dan bagaimana hal itu membantu organisasi.

Apa itu Analisis Data Eksplorasi?

Analisis Data Eksplorasi merupakan salah satu langkah penting dalam proses analisis data. Di sini, fokusnya adalah memahami data yang ada – hal-hal seperti merumuskan pertanyaan yang benar untuk diajukan ke kumpulan data Anda, cara memanipulasi sumber data untuk mendapatkan jawaban yang diperlukan, dan lainnya. Ini dilakukan dengan melihat tren, pola, dan outlier dengan menggunakan metode visual.

Analisis Data Eksplorasi adalah langkah penting sebelum Anda beralih ke pembelajaran mesin atau pemodelan data Anda. Ini memberikan konteks yang dibutuhkan untuk mengembangkan model yang sesuai – dan menginterpretasikan hasilnya dengan benar.
Manipulasi Data: Bagaimana Anda Dapat Menemukan Kebohongan Data?

Selama bertahun-tahun, pembelajaran mesin telah meningkat – dan itu melahirkan sejumlah algoritme pembelajaran mesin yang kuat. Begitu kuat sehingga mereka hampir menggoda Anda untuk melewati fase Analisis Data Eksplorasi. Meskipun dapat dimengerti mengapa Anda ingin memanfaatkan algoritme tersebut dan melewatkan EDA – Bukanlah ide yang baik untuk hanya memasukkan data ke dalam kotak hitam dan menunggu hasilnya. Telah diamati berulang kali bahwa Analisis Data Eksplorasi memberikan banyak informasi penting yang sangat mudah dilewatkan – informasi yang membantu analisis dalam jangka panjang, mulai dari membingkai pertanyaan hingga menampilkan hasil. Jika Anda seorang pemula dan tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang ilmu data, lihat pelatihan ilmu data kami dari universitas terkemuka.

Sementara aspek EDA telah ada selama kita memiliki data untuk dianalisis, Analisis Data Eksplorasi secara resmi dikembangkan pada tahun 1970-an oleh John Turkey – ilmuwan yang sama yang menciptakan kata “Bit” (singkatan dari Binary Digit). EDA sering dilihat dan digambarkan sebagai filsafat lebih dari ilmu karena tidak ada aturan keras dan cepat untuk mendekatinya. Tujuan Analisis Data Eksplorasi sangat penting untuk menangani tugas-tugas khusus seperti:

• • Menemukan data yang hilang dan salah;

• • Memetakan dan memahami struktur yang mendasari data Anda;

• • Mengidentifikasi variabel yang paling penting dalam dataset Anda;

• • Menguji hipotesis atau memeriksa asumsi yang terkait dengan model tertentu;

• • Menetapkan model pelit (model yang dapat menjelaskan data Anda menggunakan variabel minimum);

• Memperkirakan parameter dan menghitung margin kesalahan.

Alat dan Teknik yang digunakan dalam Analisis Data Eksplorasi

S-Plus dan R adalah bahasa pemrograman statistik terpenting yang digunakan untuk melakukan Analisis Data Eksplorasi. Bahasa-bahasa ini dibundel dengan sejumlah besar alat yang membantu Anda melakukan fungsi statistik tertentu seperti:

Teknik klasifikasi dan pengurangan dimensi

Klasifikasi pada dasarnya digunakan untuk mengelompokkan kumpulan data yang berbeda berdasarkan parameter/variabel yang sama. Data yang kita bicarakan adalah multi-dimensi, dan tidak mudah untuk melakukan klasifikasi atau pengelompokan pada dataset multi-dimensi. Oleh karena itu, untuk membantu dengan itu, teknik Pengurangan Dimensi seperti PCA dan LDA dilakukan – ini mengurangi dimensi kumpulan data tanpa kehilangan informasi berharga apa pun dari data Anda.
Bagaimana Paradoks Simpson Mempengaruhi Data?

Visualisasi univariat

Visualisasi univariat pada dasarnya adalah distribusi probabilitas dari setiap bidang dalam kumpulan data mentah – dengan statistik ringkasan. Visualisasi univariat menggunakan tabel distribusi frekuensi, diagram batang, histogram, atau diagram lingkaran untuk representasi grafis.

Visualisasi bivariat

Ini memungkinkan para ilmuwan data untuk menilai hubungan antara variabel dalam kumpulan data Anda – dan membantu Anda menargetkan variabel yang Anda lihat. Grafik yang sesuai untuk Analisis Bivariat tergantung pada jenis variabel yang bersangkutan. Misalnya, jika Anda berurusan dengan dua variabel kontinu, plot pencar harus menjadi grafik pilihan Anda. Jika satu bersifat kategoris dan yang lainnya kontinu, plot kotak lebih disukai dan ketika kedua variabel kategoris, plot mosaik dipilih.
Bisnis Keamanan Data Booming!

Visualisasi multivariat

Visualisasi multivariat membantu dalam memahami interaksi antara berbagai bidang data. Ini melibatkan pengamatan dan analisis lebih dari satu variabel hasil statistik pada waktu tertentu.

K-berarti pengelompokan

K-means clustering pada dasarnya digunakan untuk membuat “centers” untuk setiap cluster berdasarkan mean terdekat. Ini adalah teknik iteratif yang terus membuat dan membuat kembali cluster – sampai cluster yang terbentuk berhenti berubah dengan iterasi. Ini dapat digunakan untuk menemukan outlier dalam kumpulan data (titik yang tidak akan menjadi bentuk cluster apa pun idealnya akan menjadi outlier).

Model prediktif

Seperti namanya, model prediktif adalah metode yang menggunakan statistik untuk memprediksi hasil. Meskipun sebagian besar prediksi bertujuan untuk memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan, pemodelan prediktif juga dapat diterapkan pada peristiwa yang tidak diketahui, terlepas dari kapan kemungkinan itu akan terjadi. Misalnya, teknik ini dapat digunakan untuk mendeteksi kejahatan dan mengidentifikasi tersangka bahkan setelah kejahatan itu terjadi. Cara paling umum untuk melakukan pemodelan prediktif adalah menggunakan regresi linier (lihat gambar).
Apa Itu Data Warehousing dan Data Mining

Bagaimana Analisis Data Eksplorasi membantu bisnis Anda dan di mana tempatnya?

Analisis Data Eksplorasi memberikan nilai tertinggi untuk bisnis apa pun dengan membantu para ilmuwan memahami apakah hasil yang mereka hasilkan diinterpretasikan dengan benar dan jika diterapkan pada konteks bisnis yang diperlukan. Selain memastikan hasil yang baik secara teknis, Analisis Data Eksplorasi juga menguntungkan pemangku kepentingan dengan mengonfirmasi apakah pertanyaan yang mereka ajukan benar atau tidak. Ilmu Data Eksplorasi sering kali muncul dengan wawasan yang tidak dapat diprediksi – wawasan yang tidak ingin diselidiki oleh para pemangku kepentingan atau ilmuwan data secara umum, tetapi yang masih terbukti sangat informatif tentang bisnis.
Ada sejumlah konektor data yang membantu organisasi menggabungkan Analisis Data Eksplorasi langsung ke dalam perangkat lunak Intelijen Bisnis mereka. Anda juga dapat mengatur ini untuk memungkinkan data mengalir ke arah lain juga, dengan membangun dan menjalankan model statistik di (misalnya) R yang menggunakan data BI dan secara otomatis memperbarui saat informasi baru mengalir ke dalam model.
Kasus penggunaan potensial Analisis Data Eksplorasi sangat luas, tetapi pada akhirnya, semuanya bermuara pada ini – Analisis Data Eksplorasi adalah tentang mengenal dan memahami data Anda sebelum membuat asumsi apa pun tentangnya, atau mengambil langkah apa pun ke arah itu dari Penambangan Data. Ini membantu Anda menghindari pembuatan model yang tidak akurat atau membangun model yang akurat pada data yang salah.
Melakukan langkah ini dengan benar akan memberi organisasi mana pun kepercayaan yang diperlukan dalam data mereka – yang pada akhirnya akan memungkinkan mereka untuk mulai menerapkan algoritme pembelajaran mesin yang andal. Namun, mengabaikan langkah penting ini dapat mengarahkan Anda untuk membangun Sistem Intelijen Bisnis Anda di atas fondasi yang sangat goyah.
12 Cara Menghubungkan Analisis Data dengan Hasil Bisnis

Kesimpulannya…
Analisis Data Eksplorasi jelas merupakan salah satu langkah penting selama seluruh proses ekstraksi pengetahuan. Jika Anda ingin membuat fondasi yang kuat untuk keseluruhan proses analisis Anda, Anda harus fokus dengan semua kekuatan dan kekuatan Anda pada fase EDA. Sejujurnya, sedikit statistik diperlukan untuk menguasai langkah ini. Jika Anda merasa tertinggal dalam hal itu, jangan lupa untuk membaca artikel kami tentang Dasar-dasar Statistik yang Dibutuhkan untuk Ilmu Data.

Pelajari kursus ilmu data online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Jika Anda tertarik untuk belajar python & ingin mempelajari berbagai alat dan perpustakaan, lihat Program PG Eksekutif di Ilmu Data. Oh, dan apa pendapat Anda tentang pendirian kami yang menganggap "Analisis Data Eksplorasi" sebagai seni daripada sains? Beri tahu kami di komentar di bawah!