Eksplorasi Data Adalah: Definisi, Cara Kerja, dan Contohnya

Sudahkah Anda tahu apa itu eksplorasi data? Eksplorasi data adalah sebuah langkah awal dalam proses analisis data, pun menyediakan seperangkat alat sederhana untuk mencapai pemahaman dasar tentang kumpulan data.

Melansir laman ScienceDirect, hasil eksplorasi data bisa sangat berguna dalam memahami struktur data, sebaran nilai, keberadaan nilai ekstrem, dan keterkaitan dalam kumpulan data.

Apa Itu Eksplorasi Data?

Eksplorasi data adalah cara untuk mengenal data sebelum mengolahnya. Melalui survei dan investigasi, kumpulan data berukuran besar disiapkan untuk analisis yang lebih mendalam dan terstruktur.

Mengutip laman Alteryx, eksplorasi memungkinkan pemahaman yang lebih mendalam tentang kumpulan data sehingga memudahkan navigasi dan penggunaan data di kemudian hari.

Semakin baik seorang analis mengetahui data yang mereka kerjakan, semakin baik pula analisis mereka.

Eksplorasi yang sukses dimulai dengan pikiran terbuka, mengungkapkan jalur baru penemuan, dan membantu mengidentifikasi serta menyempurnakan pertanyaan dan masalah analitik di masa depan.

Eksplorasi Data Vs Penambangan Data

Dalam ilmu data, ada dua metode utama untuk mengekstraksi data dari sumber berbeda, yakni eksplorasi data dan penambangan data.

Eksplorasi data adalah proses yang dilakukan oleh pebisnis untuk memahami tren dan pola data, dan dilakukan secara lebih luas.

Sementara penambangan data atau data mining yaitu proses yang lebih spesifik, biasanya dilakukan oleh para profesional data. Analis data membuat aturan dan parameter asosiasi untuk memilah kumpulan data yang sangat besar dan mengidentifikasi pola serta tren masa depan.

Mengutip situs Techtarget, biasanya eksplorasi data dilakukan terlebih dahulu untuk menilai hubungan antar variabel. Kemudian penambangan data dimulai. Melalui proses ini, model data dibuat untuk mengumpulkan wawasan tambahan dari data.

Cara Kerja Eksplorasi Data

Eksplorasi data biasanya dilakukan dengan 3 langkah, yakni:

1. Memahami Variabel

Dasar setiap analisi data dimulai dengan memahami variabel. Melihat lebih detail katalog data, deskripsi bidang, dan metadata dapat memberikan wawasan tentang apa yang diwakili oleh setiap bidang dan membantu menemukan data yang hilang atau tidak lengkap.

2. Deteksi Outlier

Outlier atau anomali dapat menggagalkan analisis dan mendistorsi realitas kumpulan data, oleh karenanya penting utuk diidentifikasi sejak dini.

Visualisasi data, metode numerik, rentang interkuartil, dan pengujian hipotesis adalah cara paling umum mendeteksi outlier. Plot kotak, histogram, atau plot sebar, misalnya, memudahkan untuk menemukan titik-titik yang jauh di luar rentang standar, sementara skor-z dapat menginformasikan seberapa jauh titik data dari rata-rata.

Setelah ditemukan, seorang analis dapat menyelidiki, menyesuaikan, menghilangkan, atau mengabaikan outlier. Apa pun pilihannya, keputusan tersebut harus dicatat dalam analisis.

3. Periksa Pola dan Hubungan

Merencakan kumpulan data dalam berbagai cara memudahkan untuk mengidentifikasi dan memeriksa pola serta hubungan antar variabel.

Contoh Eksplorasi Data

Berikut ini contoh eksplorasi data dari sebuah penelitian pasar menggunakan data fiktif.

Tujuan Penelitian Pasar: Menganalisis preferensi konsumen terhadap tiga merek smartphone terkemuka di pasar.

Langkah 1: Pengumpulan Data
Pertama, data tentang preferensi konsumen terhadap tiga merek smartphone (A, B, dan C) dikumpulkan melalui survei. Responden diminta untuk memberikan peringkat 1 hingga 5 untuk setiap merek berdasarkan berbagai atribut seperti kualitas kamera, daya tahan baterai, harga, dan desain.

Langkah 2: Pembersihan Data
Data survei mungkin mengandung entri yang tidak valid atau hilang. Data ini perlu dibersihkan sebelum analisis. Misalnya, menghilangkan entri yang tidak lengkap atau tidak valid.

Langkah 3: Statistik Deskriptif
Setelah membersihkan data, kita dapat melakukan analisis statistik deskriptif untuk mendapatkan gambaran awal tentang preferensi konsumen. Contoh analisis statistik deskriptif dapat meliputi:

Rata-rata peringkat untuk setiap merek pada setiap atribut.
Grafik batang untuk menampilkan peringkat rata-rata berdasarkan merek.
Perhitungan frekuensi peringkat tertentu pada atribut tertentu.

Langkah 4: Analisis Korelasi
Kita dapat melakukan analisis korelasi untuk melihat apakah terdapat korelasi antara atribut tertentu dan preferensi merek. Misalnya, kita dapat menggunakan korelasi Pearson untuk melihat apakah ada korelasi positif atau negatif antara harga dan preferensi merek.

Langkah 5: Analisis Segmentasi
Mungkin ada kelompok konsumen yang memiliki preferensi yang mirip. Analisis segmentasi dapat membantu mengidentifikasi kelompok-kelompok ini. Misalnya, kita dapat menggunakan analisis klaster untuk mengelompokkan responden berdasarkan preferensi mereka.

Langkah 6: Visualisasi Data
Visualisasi data merupakan alat yang sangat berguna untuk mengkomunikasikan hasil penelitian pasar. Beberapa contoh visualisasi data yang dapat digunakan adalah grafik batang, grafik lingkaran, atau peta panas untuk memvisualisasikan preferensi merek.

Langkah 7: Kesimpulan dan Rekomendasi
Berdasarkan analisis data, kita dapat membuat kesimpulan tentang preferensi konsumen terhadap merek smartphone dan memberikan rekomendasi kepada perusahaan berdasarkan temuan kita. Misalnya, merek A mungkin memiliki kualitas kamera yang lebih baik, sementara merek B mungkin lebih terjangkau dari segi harga.

Ini hanya contoh sederhana eksplorasi data dari penelitian pasar. Sebuah penelitian pasar yang sebenarnya dapat jauh lebih kompleks, tergantung pada tujuan dan kompleksitas pasar yang diteliti.

***

Dalam eksplorasi data yang semakin penting di era digital ini, layanan survei online self-service seperti Poplite by Populix menjadi salah satu solusi yang dapat Anda pilih untuk melakukan survei.

Dengan kemampuan untuk mengumpulkan dan menganalisis data dengan cepat, akurat, dan efisien, Poplite by Populix membuka peluang baru dalam mendapatkan wawasan yang berharga bagi perusahaan dan individu.

Oleh karena itu, jangan ragu untuk memanfaatkan layanan eksplorasi data ini untuk mengambil keputusan yang lebih baik dan mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang pasar, pelanggan, dan tren.