Pentingnya Eksplorasi Data dalam Proyek Data Science
Dalam era di mana data menjadi aset berharga, Data Science menjadi salah satu bidang paling penting dan menjanjikan. Namun, sebelum memulai proses pengolahan atau pembuatan model dalam suatu proyek Data Science (prediktif), ada langkah kritis yang harus dilakukan yaitu Eksplorasi Data.
Ekplorasi data merupakan tahapan awal dalam proyek Data Science dimana dataset dianalisis secara rinci untuk memahami karakteristiknya. Pada artikel ini, akan membahas mengapa begitu penting melakukan eksplorasi data dalam proyek Data Science. Simak selengkapnya sampai habis ya!
1. Memahami Karakteristik Data
Eksplorasi data memungkinkan para Praktisi Data (Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer) untuk menggali informasi penting dari dataset. Hal ini termasuk mengidentifikasikan distribusi variabel, statistik deskriptif, dan pola unik yang tidak terlihat pada pandangan pertama. Memahami karakteristik data dapat mampu memberikan wawasan awal yang diperlukan untuk memilih metode analisis yang tepat, sehingga hasil analisis berguna dan mampu memberikan mode prediktif dengan benar.
2. Mendeteksi Outliers dan Anomali
Outliers atau Anomali adalah nilai-nilai yang berbeda secara signifikan dari mayoritas data. Tanpa adanya eksplorasi data yang cermat, outliers ini dapat terlewatkan. Namun, mereka dapat memiliki dampak besar pada hasil analisis atau model prediktif. Dengan melakukan eksplorasi data yang teliti, praktisi data dapat mengidentifikasi dan mengatasi outliers dengan tepat.
3. Mengatasi Missing Values
Kehadiran nilai yang hilang (missing values) adalah tantangan umum dalam melakukan analisis data. Eksplorasi data memungkinkan para praktisi data untuk dapat mengidentifikasi di mana nilai-nilai ini terjadi dan memutuskan strategi terbaik untuk menangani mereka. Apakah itu dengan mengisi nilai yang hilang atau menggunakan metode analisis lainnya, pengelolaan missing values adalah langkah penting dalam persiapan data.
4. Memilih Fitur yang Relevan
Dataset seringkali memiliki banyak fitur atau variabel. Namun, tidak semua memiliki fitur relevan untuk tujuan analisis atau prediksi. Melalui eksplorasi data yang cermat, praktisi data atau ilmuwan data dapat menentukan fitur-fitur mana yang paling mempengaruhi hasil yang diinginkan. Hal ini juga membantu mereka mempercepat melakukan proses analisis dan menghasilkan mode prediksi yang lebih efektif.
5. Memahami Hubungan Antar Variabel
Eksplorasi data memungkinkan praktisi data atau ilmuwan data untuk memahami hubungan yang kompleks antar variabel. Ini termasuk pada korelasi antar variabel, interaksi, dan pola-pola unik lainnya yang terdapat pada data. Memahami hubungan ini adalah kunci untuk membangun model prediktif yang akurat dan informatif.
Pada kelima poin tersebut dapat disimpulkan bahwa eksplorasi data adalah langkah kritis dalam setiap proyek Data Science. Tanpa adanya pemahaman yang mendalam tentang dataset, analisis dan model prediktif mungkin tidak akan menghasilkan sebuah hasil yang akurat dan bermakna. Oleh karena itu, setiap praktisi data atau ilmuwan data harus menganggap eksplorasi data sebagai langkah yang sama pentingnya dengan membuat permodelan atau analisis lanjutan.
Ingin mulai mencoba eksplorasi data project data? DQLab sebagai salah satu community partner LivinginTelkom menawarkan modul eksplorasi data yang tersedia dan mengerjakan secara mandiri (self-paced learning) serta menggunakan Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk merasakan pengalaman eksplorasi data di DQLab, kunjungi https://dqlab.id/ atau ikuti program bootcamp DQLab LiveClass.
Bagi kamu yang ingin mengetahui informasi rekrutmen (GPTP, Professional, Internship), event, insight, dan lainnya, pantau terus akun Instagram @livingintelkom dan web rekrutmen di https://careers.telkom.co.id/ ya!
