Analis Data dan Ilmuwan selalu membutuhkan visualisasi data mereka untuk melihat variasi yang ada dalam kumpulan data dan juga untuk memberikan gambaran yang jelas kepada pihak yang berkepentingan apa yang mereka kerjakan akan memberikan jenis inferensi apa. Sangat penting bagi setiap Analis Data untuk memiliki pengetahuan sebelumnya tentang teknik Visualisasi Data.
Sekarang, muncul pertanyaan bagaimana melakukan Visualisasi Data di sistem komputer dan itu juga efisien?
Jawaban atas pertanyaan ini adalah menggunakan alat visualisasi data khusus seperti MS Excel, Tableau, Power BI, bahasa pemrograman, dll. Yang terbaik dan paling banyak digunakan di antara alat-alat ini adalah bahasa Pemrograman Python. Bahasa ini memiliki banyak pustaka bawaan yang mampu menganalisis data sendiri dengan menggunakan rumus tertentu dan kemudian memplot berbagai jenis grafik dan engine terbang.
Salah satu perpustakaan tersebut adalah perpustakaan Seaborn untuk Python. Ini adalah perpustakaan yang sangat kuat yang merupakan API tingkat tinggi yang dibangun di atas perpustakaan Matplotlib Python dan dengan mudah menghasilkan berbagai grafik dengan menghabiskan lebih sedikit waktu. Dataset yang digambar segar sebagai CSV, xlsx, atau format file lainnya memiliki beberapa jenis kolom kategoris dan numerik yang ada dan kolom ini perlu divisualisasikan dengan benar untuk melihat hubungan semantik dengan variabel target.
Oleh karena itu Seaborn membantu dalam memvisualisasikan kolom kategorikal dan numerik dan berbagai jenis plot yang dapat divisualisasikan dengan bantuan perpustakaan Seaborn diberikan di bawah ini:
Memvisualisasikan Kolom Kategoris
Ada ketentuan untuk memvisualisasikan fitur kategoris di Seaborn dan berbagai jenis plot kategoris yang dapat diplot adalah:
Hitung Plot
Jenis plot ini dapat dilakukan dengan satu kolom kategoris karena membantu memberi kita jumlah metadata yang terkandung dalam kolom. Cara memanggil fungsi count plot menggunakan Seaborn diberikan di bawah ini:
Plot Bar
Jenis plot ini sangat mirip dengan Count plot, satu-satunya perbedaan adalah ia menerima koordinat x dan y untuk ditentukan yang memvisualisasikan fitur kategoris mengenai beberapa fitur numerik. Cara memanggil plot Bar diberikan di bawah ini:
petak kotak
Plot ini membantu user untuk mendapatkan nilai persentil dari fitur kategoris tertentu mengenai fitur numerik. Persentil (atau centile) adalah ukuran yang digunakan dalam statistik yang menunjukkan nilai di bawah persentase pengamatan tertentu dalam kelompok pengamatan. Misalnya, persentil ke-20 adalah nilai (atau skor) di bawah mana 20% dari pengamatan dapat ditemukan. Cara memanggil Box plot menggunakan Seaborn digambarkan di bawah ini:
Plot Biola
Ini adalah kasus khusus plot Kotak di mana visualisasi diberikan berdasarkan representasi plot Kotak serta estimasi kepadatan kernel antara fitur kategorikal dan fitur numerik. Cara plot plot Biola digambarkan di bawah ini:
Memvisualisasikan Kolom Numerik
Untuk memvisualisasikan kolom numerik Seaborn menyediakan berbagai jenis representasi grafis dan beberapa di antaranya adalah:
Korelasi
Korelasi pada dasarnya menceritakan hubungan antara setiap fitur yang satu dengan yang lainnya. Peta korelasi menggunakan sel-sel berwarna dalam skala monokromatik untuk menunjukkan matriks korelasi 2D antara dua dimensi atau jenis peristiwa yang berbeda. Ini memainkan peran penting dalam pemilihan fitur. Korelasi hanya dapat diketahui jika dataset kita berisi integer atau float dan bukan fitur kategoris (string). Cara memplot korelasi menggunakan Seaborn digambarkan di bawah ini:
Plot Bersama
Ini adalah jenis plot khusus yang menunjukkan fluktuasi satu fitur numerik dengan yang lain. Ini memiliki banyak jenis representasi yang berbeda dan untuk plot yang sama menggunakan Seaborn, lihat di sini:
Plot Pasangan
Plot pasangan juga dikenal sebagai plot pencar di mana satu variabel dalam baris data yang sama dicocokkan dengan nilai variabel lain. Cara membuat plot Pair Plot menggunakan Seaborn digambarkan di bawah ini:
Plot Distrik
Plot dist membantu kita untuk memeriksa distribusi fitur kolom. KDE Plot digambarkan sebagai Kernel Density Estimate digunakan untuk memvisualisasikan Probability Density dari variabel kontinu. Ini menggambarkan kepadatan probabilitas pada nilai yang berbeda dalam variabel kontinu. Kita juga dapat memplot satu grafik untuk beberapa sampel yang membantu dalam visualisasi data yang lebih efisien. Cara untuk memplot yang sama diberikan di bawah ini:
Kesimpulan
Dengan bantuan Seaborn, Analis Data merasa sangat mudah untuk memvisualisasikan kumpulan data mereka baik untuk fitur kategorikal maupun numerik. Jadi ambil kesempatan ini untuk bekerja dengan perpustakaan Python yang luar biasa ini dan mulailah membangun grafik yang indah mulai sekarang untuk mendapatkan rasa hormat dan ketenaran di organisasi Anda.
Baca lebih lajut:
- Apa itu analitik data? Berbagai cara analisis data untuk membuat hidup lebih mudah
- Tinjauan alat visualisasi data dari Navicat Premium 15- Buat bagan dan laporan
- Berbagai alat yang diperlukan untuk melakukan Analisis Data & Pembelajaran Mesin dengan Python