Tujuan dan Manfaat Eda
🎯 Tujuan dan Manfaat EDA
Exploratory Data Analysis (EDA) bukan sekadar tahapan awal dalam proyek data science—tapi justru fondasi utama agar kamu benar-benar memahami data sebelum melakukan analisis lebih lanjut.
Bayangkan kamu seperti seorang detektif yang baru mendapatkan setumpuk dokumen (data mentah). Sebelum kamu menyimpulkan apapun, kamu harus tahu:
Apa isinya?
Apakah datanya bisa dipercaya?
Pola atau keanehan apa yang muncul?
Itulah peran EDA: menjelajahi data secara menyeluruh sebelum mengambil keputusan.
🧭 Tujuan EDA
Berikut adalah tujuan utama dari EDA:
Memahami Struktur Data
Mengetahui jumlah baris, kolom, tipe data, format, dan isi dari dataset yang sedang kamu analisis.
Mendeteksi Masalah pada Data
Seperti missing values (data kosong), duplikasi, data yang salah format, atau outlier (data ekstrem).
Menggali Pola dan Hubungan
Apakah ada pola musiman? Apakah kolom A berhubungan dengan kolom B? Ini penting untuk mengambil insight awal.
Menentukan Arah Analisis Selanjutnya
Setelah eksplorasi, kamu bisa menentukan apakah data perlu dibersihkan, ditransformasi, atau cukup langsung dianalisis.
Mendukung Pengambilan Keputusan
Insight dari EDA bisa membantu kamu (atau tim bisnis) untuk merumuskan strategi berbasis data yang akurat.
🌱 Manfaat EDA
Kenapa EDA sangat penting, bahkan sebelum membuat model machine learning?
🔍 Mengurangi kesalahan analisis Data yang kotor = kesimpulan yang salah. EDA membantu membersihkan dan memastikan kualitas data.
🎨 Membantu visualisasi awal EDA memberikan gambaran visual bagaimana data tersebar, apa yang dominan, dan apa yang unik.
💡 Memunculkan insight awal Bahkan tanpa model canggih, EDA bisa membongkar banyak informasi penting dari data.
🛠️ Menjadi dasar feature engineering Saat membuat model machine learning, EDA membantu kamu memilih fitur (kolom) mana yang relevan atau perlu dimodifikasi.
👥 Mempermudah komunikasi dengan tim Dengan grafik dan statistik ringkas, hasil EDA bisa dipahami oleh orang non-teknis seperti tim marketing atau manajer.
💬 Singkatnya:
EDA adalah tahap mengenal dan menjelajahi data sebelum menganalisis lebih dalam. Tanpa EDA, kita seperti menyetir di jalan tanpa tahu arah.
Last updated