# 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:

1. **Memahami Struktur Data**

   > Mengetahui jumlah baris, kolom, tipe data, format, dan isi dari dataset yang sedang kamu analisis.
2. **Mendeteksi Masalah pada Data**

   > Seperti missing values (data kosong), duplikasi, data yang salah format, atau outlier (data ekstrem).
3. **Menggali Pola dan Hubungan**

   > Apakah ada pola musiman? Apakah kolom A berhubungan dengan kolom B? Ini penting untuk mengambil insight awal.
4. **Menentukan Arah Analisis Selanjutnya**

   > Setelah eksplorasi, kamu bisa menentukan apakah data perlu dibersihkan, ditransformasi, atau cukup langsung dianalisis.
5. **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.**
