Library Mito sebagai Otomatisasi Data Analisis Dengan Konsep Gabungan Python dan Spreadsheet

Dalam dunia analisis data, spreadsheet seperti Microsoft Excel adalah alat yang tak tergantikan dengan kemampuannya yang sangat adaptif memungkinkan para data analyst untuk dengan mudah mengolah dan menginterpretasikan data menjadi sebuah wawasan informasi baru untuk pengambilan suatu keputusan. Dengan peran sentralnya dalam melakukan analisis data, spreadsheet bukan hanya alat, melainkan mitra yang tak tergantikan dalam memecahkan kompleksitas data. Artikel ini akan mengungkap bagaimana Python dan Excel secara bersamaan dapat mengoptimalisasikan pemahaman yang lebih dalam dan berharga dari data yang dianalisis dengan menggunakan Library Mito.

Apa itu Mito?

Mito merupakan sebuah ekstensi Jupyter-Lab dan juga merupakan suatu Library Python yang digunakan untuk memudahkan pengguna dalam melakukan manipulasi data dengan menggabungkan ekosistem spreadsheet dengan ekosistem Python atau dengan kata lain, Mito merupakan Library manipulasi data berkonsep spreadsheet yang dirancang untuk mempercepat analisis dalam Python.

Hingga saat ini, Mito telah membuktikan efektivitasnya melalui fitur-fitur kolaboratif yang dimilikinya, yang membantu tim analisis data bekerja secara efisien dan terkoordinasi. Hal ini membuat Mito bukan hanya menjadi pilihan utama bagi para profesional data, tetapi juga bagi individu non-ahli data yang ingin memanfaatkan kekuatan data dalam pengambilan keputusan strategis.

Fitur dalam Mito

Dengan konsep ekosistem yang mirip seperti spreadsheet, fitur yang ditawarkan oleh Library Mito tidak jauh berbeda dengan fitur yang ada pada spreadsheet pada umumnya, berikut fitur atau kelebihan yang dimiliki oleh Library Mito :  

1. Pivot Table

Layaknya penggunaan dan konsep pivot table secara umum, pivot table dalam Mito memberikan kesan dinamis dalam pengolahan data dengan memungkinkan pengguna untuk menyusun, meringkas, dan menganalisis data secara cepat dan mudah.

2. Melakukan Penggabungan Dataset

Menggabungkan 2 atau lebih dataset merupakan salah satu bagian penting pada saat melakukan analisis data. Umumnya, kumpulan data dibagi ke dalam berbagai tabel untuk meningkatkan aksesibilitas dan menghindari bias informasi. Dengan menggunakan Mito, proses penggabungan dataset menjadi jauh lebih mudah dilakukan.

3. Grafik Eksploratori

Dalam menggambarkan suatu data, perlu dilakukan visualisasi terhadap data tersebut sebagai bentuk interpretasi yang baik dalam memahami data yang akan dianalisis. Fitur visualisasi dalam Mito memungkinkan pengguna untuk dapat membuat grafik secara langsung tanpa mengkodekan logika plotting. Secara default, hasil visualisasi/plot yang yang dihasilkan dibuat menggunakan Library Plotly. Artinya, plot yang dihasilkan bersifat interaktif dan dapat dimodifikasi dengan cepat.

4. Manipulasi Data

Dalam memanipulasi suatu data, Mito menyediakan fitur berbagai operasi seperti pemfilteran (filtering), pengurutan (sorting), pengelompokan (grouping), dan transformasi data. Ini memungkinkan analis data untuk mengubah dan menyesuaikan data sesuai dengan kebutuhan analisis mereka.

Dengan menggunakan 4 fitur tersebut, proses dalam melakukan analisis data menjadi lebih mudah dan lebih efisien dalam memanfaatkan data sebagai sumber utama pengambilan suatu keputusan. Berikut pengimplementasian secara langsung Library Mito dalam Jupyter Notebook yang diawali dengan proses penginstalan Library.

Persiapan dan Instalasi Library Mito

• Sebelum memulai, pastikan Library Mito sudah terinstall di environment Python dengan cara membuka command prompt lalu download dengan mengetikan : 

python -m pip install mitoinstaller

Atau

pip install mitoinstaller

• Setelah itu, buka Jupyter Notebook atau Jupyter Lab dan jalankan library dengan mengetik : 

import mitosheet

mitosheet.sheet()

Setelah menjalankan script diatas, Library Mito akan dapat digunakan setelah pengguna melakukan proses sign-up menggunakan email seperti pada gambar dibawah : 

Fitur Pivot Table

Fitur ini bertujuan untuk merangkum variabel bertipe numerik berdasarkan satu kolom bertipe kategorikal. Untuk menggunakan fitur ini dalam Mito, bisa mengikuti langkah berikut:

1. Klik “Pivot” dan pilih kumpulan data sumber (secara default CSV dimuat)
2. Pilih baris, kolom, dan kolom nilai untuk tabel pivot. Anda juga dapat memilih fungsi agregasi untuk kolom nilai. Semua opsi seperti jumlah, mean, median, min, max, count, dan deviasi standar tersedia.
3. Setelah memilih semua bidang yang diperlukan, Anda akan mendapatkan tabel terpisah yang berisi implementasi tabel Pivot.

Fitur Merging Datasets

Sangat memungkinkan untuk melakukan penggabungan 2 atau lebih dataset dengan Library Mito. Untuk menggabungkan dataset yang berbeda di Mitosheets dapat mengikuti langkah berikut :

1. Klik "Merge" dan pilih sumber data.
2. Kita perlu menentukan kolom kunci yang akan digunakan untuk melakukan penggabungan ini.
3. Selain itu, kita juga dapat melakukan filter terkait kolom apa saja yang ingin ditampilkan. Secara default, semua kolom akan dipertahankan dalam kumpulan data gabungan.

Fitur Exploratory Graph

Fitur ini berguna untuk mengenali dataset secara visual. Dalam Library Mito, kita dapat menampilkan visualisasi seperti pada langkah berikut :

1. Klik "Graph" dan pilih sumber data.
2. Tentukan jenis grafik yang ingin ditampilkan
3. Lalu kita menetukan kolom mana yang akan ditempatkan pada sumbu-X dan sumbu-Y

Fitur Data Manipulation

Bentuk data manipulation tentunya cukup bervariatif, namun salah satu bentuk yang paling penting adalah melakukan filtering. Fitur filtering ini dibagi menjadi 2 cara, yaitu fitering berdasarkan kondisi dan juga filtering berdasarkan nilai tertentu. Berikut langkah-langkah dalam melakukan filtering:

4. Klik icon "filter" pada kolom yang ingin dilakukan filter.
5. Tentukan jenis filter yang ingin digunakan, jika ingin melakukan filter berdasarkan suatu kondisi klik “Filter/Sort” dan klik “Values” jika ingin berdasarkan nilai tertentu.
6. Lalu tentukan kondisi atau nilai yang diinginkan.

Kesimpulan

Dalam dunia analisis data yang semakin berkembang, Mito muncul sebagai alternatif tools untuk membantu profesional data. Dengan fitur-fitur yang disediakan seperti auto-cleaning, data profiling, dan kemampuan untuk membuat pivot table, Mito memberikan solusi komprehensif untuk memanipulasi, menganalisis, dan memvisualisasikan data dengan mudah dan cepat. Tidak hanya itu, kemampuannya dalam menggabungkan data dari berbagai sumber dan melakukan manipulasi data memungkinkan analis data untuk bekerja dengan lebih efisien dan mendalam. 

Dengan demikian, Mito bukan hanya sebuah library, tetapi sebuah katalisator untuk kemajuan dalam analisis data, memungkinkan para profesional untuk mencapai hasil yang lebih baik dan lebih cepat dalam era informasi yang terus berkembang pesat ini.

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