# Perbedaan EDA dan analisis lainnya

### Perbedaan EDA dengan Analisis Lainnya

Meskipun **Exploratory Data Analysis (EDA)** adalah bagian penting dalam proses analisis data, EDA memiliki tujuan dan pendekatan yang berbeda jika dibandingkan dengan teknik analisis lainnya, seperti **analisis deskriptif**, **analisis inferensial**, atau **analisis prediktif**. Berikut adalah perbedaan utama antara EDA dan analisis lainnya:

#### 1. **Tujuan**

* **EDA**: Tujuan utama EDA adalah untuk **menjelajahi** dan **memahami** dataset secara mendalam. Ini adalah proses eksploratif untuk menemukan pola, hubungan, atau anomali dalam data sebelum melakukan analisis lebih lanjut. EDA sering kali membantu dalam memahami **struktur** data dan **mengidentifikasi masalah** yang perlu diperbaiki, seperti missing values atau outlier.
* **Analisis Deskriptif**: Berfokus pada **menyajikan ringkasan statistik** dari data, seperti rata-rata, median, standar deviasi, dan distribusi data. Analisis deskriptif memberi kita gambaran umum tentang apa yang ada dalam dataset, tetapi tidak terlalu menggali lebih dalam untuk menemukan pola atau hubungan tersembunyi.
* **Analisis Inferensial**: Bertujuan untuk menarik **kesimpulan atau generalisasi** tentang populasi dari sampel data. Biasanya menggunakan uji hipotesis atau estimasi parameter untuk memahami karakteristik populasi yang lebih besar berdasarkan data yang tersedia. Dalam hal ini, kita menguji asumsi dan mencoba memahami hubungan antar variabel lebih lanjut.
* **Analisis Prediktif**: Fokus pada **membangun model** untuk memprediksi nilai atau hasil di masa depan berdasarkan data yang ada. Model-model ini sering kali menggunakan algoritma pembelajaran mesin (machine learning) seperti regresi, pohon keputusan, atau jaringan saraf untuk memprediksi variabel target.

#### 2. **Pendekatan**

* **EDA**: Menggunakan pendekatan **visualisasi dan statistik deskriptif** untuk mengeksplorasi data secara bebas. Tidak ada asumsi sebelumnya tentang bagaimana data akan berperilaku. Ini adalah **pendekatan terbuka dan fleksibel**, memungkinkan kita untuk mengeksplorasi data secara bebas untuk menemukan insight yang tidak terduga.
* **Analisis Deskriptif**: Cenderung lebih terstruktur dan **berfokus pada penghitungan dan ringkasan** statistik dasar, seperti rata-rata, median, dan modus. Tidak banyak penggunaan visualisasi, meskipun itu bisa berguna untuk memberikan gambaran yang lebih jelas.
* **Analisis Inferensial**: Memerlukan **asumsi model** tertentu tentang data, misalnya distribusi normal atau hubungan linier antar variabel. Berbeda dengan EDA yang lebih eksploratif, analisis inferensial lebih berfokus pada pengujian hipotesis dan membuat kesimpulan dari data.
* **Analisis Prediktif**: Berfokus pada penggunaan **algoritma dan model statistik** atau pembelajaran mesin untuk memprediksi hasil berdasarkan data yang ada. Ini membutuhkan dataset yang lebih besar dan lebih banyak tahap pemrosesan data sebelum model bisa dibangun.

#### 3. **Proses**

* **EDA**: Dilakukan pada tahap awal dari analisis data. Proses ini sering kali mencakup pembersihan data (data cleaning), pemahaman struktur data, visualisasi, dan pengenalan pola. EDA bertujuan untuk **membuka jalan** bagi analisis lebih lanjut, seperti pembuatan model prediktif.
* **Analisis Deskriptif**: Setelah data siap dan dibersihkan, analisis deskriptif dilakukan untuk memberikan gambaran umum tentang data dengan statistik ringkas. Biasanya, ini adalah langkah pertama setelah EDA.
* **Analisis Inferensial**: Dilakukan setelah data dianalisis secara deskriptif dan bertujuan untuk **menarik kesimpulan lebih lanjut** tentang populasi atau hubungan antar variabel berdasarkan data sampel.
* **Analisis Prediktif**: Biasanya dilakukan setelah EDA dan analisis deskriptif untuk **membangun model prediktif** yang dapat digunakan untuk meramalkan nilai masa depan atau hasil yang belum diketahui.

#### 4. **Alat yang Digunakan**

* **EDA**: Alat yang digunakan untuk EDA lebih fokus pada **visualisasi dan statistik deskriptif**. Pustaka seperti **Pandas**, **Matplotlib**, dan **Seaborn** di Python sering digunakan untuk eksplorasi data.
* **Analisis Deskriptif**: Menggunakan alat statistik untuk mengukur dan menganalisis **rata-rata, deviasi standar**, dan distribusi data.
* **Analisis Inferensial**: Menggunakan **tes statistik** seperti t-test, ANOVA, dan regresi untuk menguji hipotesis dan menarik kesimpulan dari data.
* **Analisis Prediktif**: Menggunakan **algoritma machine learning**, seperti regresi, pohon keputusan, atau jaringan saraf untuk memprediksi hasil.

#### 5. **Waktu Penggunaan**

* **EDA**: Dilakukan di tahap **awal** ketika kamu baru mendapatkan data dan ingin memahami dasar-dasar serta gambaran umum data tersebut.
* **Analisis Deskriptif**: Dilakukan setelah EDA untuk mendapatkan gambaran statistik dan menyajikan informasi dasar tentang dataset.
* **Analisis Inferensial**: Digunakan setelah EDA dan analisis deskriptif untuk menguji hipotesis atau melakukan inferensi statistik lebih lanjut.
* **Analisis Prediktif**: Dilakukan setelah tahap eksplorasi dan deskripsi data untuk membangun model dan melakukan prediksi berdasarkan data.

***

### Kesimpulan

Secara umum, **EDA adalah tahap eksplorasi awal** dalam proses analisis data yang memberikan pemahaman tentang dataset yang akan dianalisis lebih lanjut. EDA membantu **membuka jalan** untuk teknik analisis lain, seperti analisis deskriptif, inferensial, dan prediktif. Tanpa eksplorasi yang tepat pada tahap EDA, kamu bisa saja melewatkan pola atau masalah yang penting dalam data yang bisa mempengaruhi hasil analisis atau model prediktif di masa depan.
