Tools yang Digunakan Dalam EDA
🔧 Tools yang Digunakan dalam EDA
Untuk melakukan Exploratory Data Analysis (EDA) secara efektif, kamu membutuhkan beberapa alat bantu (tools) yang bisa membantumu memahami, membersihkan, dan memvisualisasikan data. Untungnya, di era sekarang, semuanya bisa dilakukan hanya dengan menggunakan Python dan beberapa library yang sangat powerful!
Berikut adalah tools utama yang biasa digunakan dalam praktik EDA:
🐍 1. Python
Python adalah bahasa pemrograman yang paling populer untuk data analysis. Alasannya sederhana:
Mudah dipelajari (bahkan untuk pemula).
Banyak library siap pakai.
Didukung komunitas yang sangat besar.
Cocok untuk eksplorasi data, visualisasi, hingga machine learning.
Kita akan menggunakan Python sebagai alat utama untuk menulis kode EDA di ebook ini.
📦 2. Pandas
Pandas adalah library Python yang dirancang khusus untuk manipulasi data berbasis tabel (mirip Excel tapi jauh lebih powerful).
Kegunaannya:
Membaca data dari berbagai format (CSV, Excel, SQL, dll).
Menyaring, mengelompokkan, dan menganalisis data dengan mudah.
Menampilkan informasi dasar tentang data (
.head(),.info(),.describe(), dll).
Pandas adalah "otak" dari EDA karena semua data akan dianalisis melalui DataFrame.
📊 3. Matplotlib
Matplotlib adalah library visualisasi data paling dasar di Python. Ia bekerja seperti "kanvas" untuk membuat grafik dari nol.
Kegunaannya:
Membuat grafik dasar seperti line chart, bar chart, scatter plot, dll.
Mengatur tampilan plot (warna, ukuran, label, grid, dll).
Sering digunakan bersama Seaborn.
🖼️ 4. Seaborn
Seaborn adalah library visualisasi yang dibangun di atas Matplotlib. Tampilannya lebih menarik dan lebih mudah digunakan.
Kegunaannya:
Membuat visualisasi statistik dengan cepat.
Mendukung plot kompleks seperti heatmap, pairplot, boxplot, dan violin plot.
Cocok untuk eksplorasi hubungan antar variabel.
Kalau Matplotlib itu kanvas lukis, Seaborn itu kuas otomatis dengan warna-warni yang indah.
📐 5. NumPy
NumPy digunakan untuk perhitungan angka dan operasi matematika pada array.
Kegunaannya:
Menghitung statistik seperti rata-rata, median, standar deviasi.
Operasi aritmetika dalam jumlah besar.
Mendukung Pandas dalam manipulasi data numerik.
🧪 6. Jupyter Notebook / Google Colab
Tempat kamu menulis kode Python sambil melihat output-nya langsung. Ini ibarat "laboratorium data" digital.
Jupyter Notebook: Bisa digunakan secara lokal di komputer kamu.
Google Colab: Versi online-nya dari Google, gratis, dan bisa pakai GPU kalau butuh.
Keduanya sangat cocok untuk eksplorasi data karena:
Bisa menulis kode, narasi, dan gambar dalam satu tempat.
Cocok untuk dokumentasi proyek dan presentasi EDA.
(Opsional) 📈 7. Plotly
Untuk visualisasi yang lebih interaktif dan dinamis (seperti zoom-in, hover, dll), kamu bisa gunakan Plotly.
🚀 Kesimpulan
Untuk kebutuhan EDA di ebook ini, kamu cukup menguasai:
Python
Pandas
Matplotlib
Seaborn
Jupyter Notebook / Google Colab
Itu sudah cukup untuk melakukan eksplorasi data secara lengkap, dari loading data sampai menyajikan insight berbentuk visual.
Last updated