Eksplorasi Data (Exploratory Data Analysis - EDA) adalah langkah krusial dalam siklus hidup ilmu data. Tujuannya adalah memahami struktur data, mengidentifikasi pola tersembunyi, mendeteksi anomali, dan menguji asumsi awal sebelum melangkah ke pemodelan statistik yang kompleks. Python, dengan ekosistem pustaka (libraries) yang kaya, telah menjadi standar industri untuk melakukan EDA secara efisien.
Kekuatan utama Python terletak pada kemampuannya untuk mengintegrasikan berbagai tahap analisis, mulai dari pemuatan data hingga visualisasi, dalam satu lingkungan kerja yang mulus. Pustaka inti yang mendominasi proses ini adalah Pandas untuk manipulasi data tabular, NumPy untuk komputasi numerik, dan Matplotlib serta Seaborn untuk visualisasi.
Langkah pertama dalam EDA adalah memuat dataset ke dalam memori, biasanya dalam struktur data DataFrame Pandas. DataFrame memungkinkan kita memperlakukan data seperti tabel spreadsheet raksasa yang sangat mudah dimanipulasi.
Setelah dimuat, inspeksi awal sangat penting. Kita perlu mengetahui bentuk data (baris dan kolom), tipe data setiap kolom, dan apakah ada nilai yang hilang (missing values).
Contoh perintah dasar:
df.head(): Melihat 5 baris pertama data.df.info(): Ringkasan tipe data dan non-null count.df.shape: Mengetahui dimensi data.Data dunia nyata jarang sekali sempurna. Proses pembersihan (data wrangling) sering memakan waktu paling banyak dalam EDA. Ini mencakup penanganan nilai nol (NaN), penghapusan duplikat, dan koreksi kesalahan input.
Jika terdapat nilai hilang, analis harus memutuskan apakah akan menghapusnya (jika jumlahnya kecil) atau mengisinya (imputasi) menggunakan rata-rata, median, atau nilai prediksi. Python memfasilitasi ini dengan metode seperti df.fillna() atau df.dropna().
Selain itu, pada tahap ini sering dilakukan konversi tipe data (misalnya, mengubah kolom tanggal yang dibaca sebagai string menjadi objek datetime) agar analisis selanjutnya berjalan lancar.
Setelah data bersih, kita beralih ke statistik deskriptif untuk mendapatkan gambaran numerik tentang data. Pandas menyediakan metode yang sangat kuat untuk ini.
Metode df.describe() adalah alat yang luar biasa. Ia menghasilkan statistik ringkasan untuk kolom numerik, termasuk hitungan (count), rata-rata (mean), standar deviasi (std), nilai minimum, kuartil (25%, 50%, 75%), dan nilai maksimum. Statistik ini membantu kita memahami distribusi sentral dan sebaran data.
Untuk kolom kategorikal, kita dapat menggunakan df['kolom'].value_counts() untuk melihat frekuensi kemunculan setiap kategori, yang sangat penting untuk memahami komposisi data non-numerik.
Angka saja seringkali menyesatkan. Visualisasi adalah kunci untuk mengungkap hubungan antar variabel, tren musiman, atau outlier yang mungkin tersembunyi dalam statistik ringkasan. Seaborn, dibangun di atas Matplotlib, menawarkan sintaks yang lebih ringkas dan estetika visual yang lebih baik untuk tugas-tugas analitis.
Visualisasi utama dalam EDA meliputi:
Dengan memvisualisasikan, seorang analis dapat memvalidasi asumsi bisnis mereka dan merumuskan hipotesis yang lebih kuat untuk tahap pemodelan prediktif selanjutnya. Eksplorasi data yang menyeluruh dengan Python memastikan bahwa model akhir didasarkan pada pemahaman data yang solid.