DATA VISUALIZATION

 



Data visualization adalah representasi visual dari data dan informasi menggunakan elemen grafis seperti grafik, diagram, peta, dan visualisasi interaktif lainnya. Tujuannya adalah untuk menyajikan data dengan cara yang mudah dipahami dan menggambarkan pola, tren, dan hubungan dalam data dengan lebih jelas.

Pentingnya data visualization terletak pada kemampuannya untuk menyajikan informasi yang kompleks dengan cara yang dapat dipahami dengan cepat dan efisien oleh pemirsa. Beberapa manfaat dari penggunaan data visualization antara lain:

1. Menggambarkan Pola dan Tren: Visualisasi data memungkinkan pengguna untuk dengan cepat mengidentifikasi pola, tren, dan anomali dalam data yang mungkin sulit dikenali dalam bentuk tabel atau data mentah.

2. Memudahkan Pemahaman: Representasi visual membuat informasi lebih mudah dipahami oleh berbagai pemirsa, bahkan mereka yang tidak memiliki latar belakang analisis data yang kuat.

3. Membuat Keputusan yang Diperinformasikan: Dengan memahami data melalui visualisasi, pengambil keputusan dapat membuat keputusan yang lebih baik dan diperinformasikan.

4. Komunikasi Efektif: Visualisasi data adalah alat yang kuat untuk berbagi informasi dengan orang lain. Ini memungkinkan untuk menceritakan cerita yang kuat dan menarik dari data.

5. Mengidentifikasi Peluang: Dengan melihat data dalam format visual, pengguna dapat mengidentifikasi peluang baru atau potensi area perbaikan.

Beberapa jenis visualisasi data yang umum meliputi:

- Grafik Garis (Line Charts): Untuk menunjukkan tren atau perubahan seiring waktu.

- Diagram Batang (Bar Charts): Untuk membandingkan kategori atau kuantitas.

- Diagram Lingkaran (Pie Charts): Untuk menunjukkan proporsi relatif dari kategori.

- Diagram Pencar (Scatter Plots): Untuk menunjukkan hubungan antara dua variabel.

- Heatmaps: Untuk memvisualisasikan data berdasarkan intensitas atau nilai numerik.

- Diagram Kotak (Box Plots): Untuk menunjukkan distribusi statistik data.

    Data visualization adalah alat yang kuat dalam analisis data dan pengambilan keputusan, dan pemahaman yang baik tentang bagaimana membuat visualisasi data yang efektif dapat membantu dalam menjelajahi dan memahami data dengan lebih baik.

Ada berbagai jenis visualisasi data yang digunakan tergantung pada jenis data yang akan disajikan dan tujuan dari visualisasi tersebut. Beberapa contoh visualisasi data yang umum meliputi grafik batang, diagram garis, diagram lingkaran, heatmap, scatter plot, dan peta. Dengan memilih jenis visualisasi yang tepat, informasi yang berharga dapat diekstraksi dari data dengan lebih efektif.

Berikut adalah Link Google Collab nya https://colab.research.google.com/drive/1g9m0ptdiJZ2xv6HugCTA0g5w5syudlJu?usp=sharing










Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

QUIZ PERTEMUAN 5 DATA MINING

Gambar
Berikut adalah file artikel milik saya  https://drive.google.com/file/d/16_VHc7P3XLvoneoYvIQO9qIohH3z3QYk/view?usp=drive_link LINK GOOGLE COLLAB   https://colab.research.google.com/drive/1USfY9AOJFRjFHKpb_7u0xXhpzpzbvQdx?usp=sharing Bagian 1. Pendahuluan Di era modern ini, tantangan dalam meningkatkan kualitas pendidikan menjadi semakin kompleks. Salah satu indikator keberhasilan pendidikan adalah tingkat kelulusan tepat waktu dan lama masa studi mahasiswa di perguruan tinggi. Oleh karena itu, pemahaman mendalam terhadap faktor-faktor yang memengaruhi lulusan tepat waktu sangat penting. Laporan ini bertujuan untuk melakukan analisis yang mendalam terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi lulusan tepat waktu dan lama masa studi di lingkungan akademik. Analisis dilakukan meliputi integrasi dan pembersihan data, serta mengidentifikasi tren atau pola yang mempengaruhi lulusan tepat waktu. Berikut permasalahan-permasalahan yang akan dibahas pada analisis lulusan tepat waktu. 1. ...
Baca selengkapnya

DATA PREPARATION

Gambar
  Persiapan data (data preparation) adalah serangkaian proses yang dilakukan untuk mempersiapkan data mentah menjadi format yang cocok untuk analisis atau penggunaan dalam aplikasi tertentu. Ini adalah langkah penting dalam siklus analisis data, karena kualitas data yang baik akan memengaruhi kualitas hasil analisis atau model yang dihasilkan. Proses persiapan data mencakup beberapa langkah, termasuk: Pengumpulan Data : Mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti file CSV, database, API, atau sensor. Pembersihan Data : Identifikasi dan penanganan nilai yang hilang, duplikat, atau tidak valid dalam dataset. Ini juga termasuk pemrosesan outlier dan normalisasi data. Transformasi Data : Mengubah format atau representasi data untuk memenuhi kebutuhan analisis atau model. Ini bisa mencakup pengkodean variabel kategori, pengurangan dimensi, atau ekstraksi fitur. Penggabungan Data : Menggabungkan atau menggabungkan data dari beberapa sumber menjadi satu dataset. Pemisahan Data : Memis...
Baca selengkapnya

SUPERVISE LEARNING (PREDIKSI) DAN ALGORITMA YANG ADA DI DALAMNYA MINIMAL 30 ALGORITMA PREDIKSI

Gambar
    (supervised learning) untuk prediksi melibatkan pelatihan model dengan data berlabel untuk memprediksi output yang tidak diketahui. Prediksi ini bisa berupa regresi (nilai kontinu) atau klasifikasi (nilai diskret). Berikut adalah 30 algoritma prediksi yang sering digunakan dalam supervised learning, beserta penjelasannya: Algoritma Regresi Linear Regression Deskripsi : Memodelkan hubungan linier antara variabel independen (fitur) dan variabel dependen (target). Kelebihan : Sederhana dan mudah diinterpretasikan. Kekurangan : Tidak efektif untuk hubungan non-linear. Polynomial Regression Deskripsi : Memodelkan hubungan non-linear dengan menambahkan variabel pangkat dari fitur. Kelebihan : Lebih fleksibel daripada regresi linier. Kekurangan : Bisa overfitting jika derajat polinomial terlalu tinggi. Ridge Regression Deskripsi : Linear regression dengan regularisasi L2 untuk mencegah overfitting. Kelebihan : Mengurangi variansi model. Kekurangan : Kurang efektif jika fitur tida...
Baca selengkapnya