# Apa itu EDA?

### Apa itu Exploratory Data Analysis (EDA)?

Exploratory Data Analysis (EDA) adalah proses awal dalam menganalisis dataset, yang bertujuan untuk memahami struktur data secara mendalam dan menemukan pola, anomali, atau hubungan antar variabel. EDA dilakukan sebelum melakukan analisis lebih lanjut atau membangun model prediktif. Dalam EDA, kita tidak hanya fokus pada hasil akhir atau model, tetapi lebih kepada eksplorasi data untuk menemukan insight yang dapat mempengaruhi keputusan selanjutnya.

Secara sederhana, EDA adalah cara untuk “berinteraksi” dengan data dan mencoba memahami apa yang ada di dalamnya. Ini adalah langkah pertama yang krusial karena data mentah sering kali memiliki informasi tersembunyi yang hanya bisa ditemukan melalui eksplorasi visual, statistik, dan pemahaman mendalam.

#### Mengapa EDA Penting?

EDA memungkinkan kita untuk melihat data dari berbagai perspektif. Dengan melakukan EDA, kita dapat:

* **Mendeteksi masalah dalam data**, seperti missing values (data yang hilang), duplikasi, atau outlier (nilai yang sangat berbeda dari data lainnya).
* **Mengidentifikasi pola dan hubungan** antar variabel yang mungkin tidak tampak pada pandangan pertama.
* **Memilih metode analisis yang tepat** untuk langkah selanjutnya, seperti apakah data perlu dibersihkan lebih lanjut, atau apakah model tertentu akan bekerja dengan baik pada dataset tersebut.

Pada tahap ini, kita menggunakan alat dan teknik visualisasi yang kuat untuk menilai data, seperti grafik, boxplot, dan histogram. Ini membantu kita memahami distribusi data, hubungan antar variabel, dan potensi masalah yang perlu diperbaiki.

Melalui EDA, kita bisa mulai menjelajahi data dan mendapatkan pemahaman awal yang akan memandu langkah-langkah analisis selanjutnya.
