3 Library Untuk mempermudah Exploratory Data Analysis

Exploratory Data Analysis (EDA) merupakan salah satu langkah penting dalam memahami dataset yang kompleks. EDA membantu kita untuk merumuskan pertanyaan, mengidentifikasi pola, dan mengungkap wawasan yang berharga dari data yang kita miliki. Namun, untuk melakukan EDA dengan efisien, kita memerlukan alat yang tepat.

Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi tiga library di Python yang dirancang khusus untuk mempermudah Exploratory Data Analysis. Library-library ini telah membantu para praktisi Data Science, analis, dan peneliti untuk menjalankan EDA dengan lebih efektif, memungkinkan kita untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam dari data yang kita miliki. Mari kita simak bersama bagaimana ketiga library ini dapat membantu kita mengungkap potensi data dengan lebih mudah dan cepat.

Apa itu EDA?

Sebelum kita memasuki pembahasan utama, penting bagi kita untuk memahami apa sebenarnya yang dimaksud dengan EDA. Exploratory Data Analysis (EDA) merupakan salah suatu proses analisis data yang bertujuan untuk memahami karakteristik dan struktur dari dataset yang kita miliki. Melalui proses EDA, kita dapat mengidentifikasi pola-pola, anomali, dan informasi penting lainnya yang tersembunyi dalam data. Proses ini menjadi langkah awal dan langkah krusial sebelum kita memulai pembangunan model atau pengambilan keputusan berbasis data.

1. DTale

Salah satu library yang sangat berguna untuk mempermudah EDA adalah DTale. Dirilis pada bulan Februari 2020, DTale adalah Library yang mengubah cara kita memvisualisasikan data frame. Dengan beragam fitur andal untuk analisis data eksploratif, DTale menjadi alat yang sangat bermanfaat bagi para praktisi Data Science dan analis data.

Dibangun dengan menggunakan backend flask dan frontend reacts, DTale menawarkan kemudahan dalam memproses data, seperti :

• Plot interaktif,
• Visualisasi 3D, 
• Heat map
• Korelasi antar fitur
• Pembuatan kolom kustom, dan berbagai fitur lainnya, 

DTale telah menjadi salah satu perpustakaan yang paling terkenal dan menjadi favorit di kalangan pengguna. Berikut implementasi sederhana dalam menggunakan DTale:

2. Autoviz

Autoviz adalah library Python lain yang sangat bermanfaat dalam melakukan proses EDA. Dengan autoviz, kita dapat menghasilkan visualisasi eksploratori dengan cepat tanpa perlu melakukan konfigurasi yang rumit. Library ini secara otomatis menganalisis data dan memilih visualisasi yang paling relevan untuk setiap fitur. Ini sangat membantu para praktisi yang ingin mendapatkan wawasan cepat dari data mereka tanpa harus menghabiskan banyak waktu untuk membuat visualisasi secara manual.

3. Bamboolib

Bamboolib merupakan sebuah komponen antarmuka pengguna yang memungkinkan analisis dan transformasi data atau EDA tanpa memerlukan keterampilan pemrograman di dalam notebook Databricks. Dengan Bamboolib, kita dapat melakukan berbagai tugas seperti pemfilteran data, pemilihan kolom, pengelompokan, dan visualisasi dengan mudah melalui antarmuka yang intuitif. Selain itu, saat pengguna menyelesaikan tugas-tugas EDA Bamboolib secara otomatis menghasilkan kode Python di belakang layar. Kode ini dapat dibagikan kepada orang lain, yang kemudian dapat menjalankannya di notebook mereka sendiri untuk mereplikasi tugas-tugas tersebut dengan cepat. Alat ini sangat membantu bagi mereka yang lebih nyaman dengan antarmuka grafis daripada menulis kode Python secara manual.

Berikut merupakan implementasi Bamboolib : 

Kesimpulan

Dalam artikel ini, kita telah membahas tiga library yang mampu mempermudah proses Exploratory Data Analysis (EDA). DTale, dengan antarmuka interaktifnya, memberikan fleksibilitas dalam menganalisis data secara mendalam. Autoviz, dengan kemampuannya menghasilkan visualisasi secara otomatis, memungkinkan pengguna untuk mendapatkan wawasan dengan cepat. Sementara itu, Bamboolib menawarkan pengalaman tanpa kode yang mempermudah transformasi data. Dengan memanfaatkan kelebihan masing-masing library ini, para praktisi Data Science dapat mengoptimalkan proses analisis data mereka. Semoga dengan pengetahuan tentang DTale, autoviz, dan Bamboolib, Anda dapat melakukan EDA dengan lebih efisien dan mendapatkan wawasan yang lebih dalam dari dataset Anda. 

Jika kalian tertarik untuk mengenali lebih dalam mengenai hal-hal keren dibidang data science dan berminat untuk menjadi #JadiTalentaData selanjutnya, kalian bisa bergabung bersama Algoritma Data Science School dengan penawaran rangkaian program dan kurikulum yang dapat membantu anda memahami seluruh aspek dan elemen di dunia data. Tunggu apalagi, mari bergabung bersama Algoritma sekarang!

Faiq Azmi Nurfaizi