Apa itu Visualisasi Data

Apa itu definisi dari visualisasi data? pengertian visualisasi data / data visualization adalah representasi data atau informasi dalam bentuk grafik, bagan, atau format visual lainnya. Tujuan utamanya adalah untuk memperlihatkan hubungan antara suatu data dengan data lainnya.

Kenapa Visualisasi data penting?

dengan melakukan data visualization kita dapat melihat pola dan tren dari suatu data. apalagi saat ini kita memasuki era big data dimana data menjadi komoditas yang sangat penting.

visualisasi data tidak hanya dilakukan oleh data analyst dan data scientist, sekarang kegiatan ini juga sudah dilakukan di segala bidang seperti dibagian marketing,finance,design,dll.

selengkapnya tentang big data anda bisa baca dibawah:

baca: apa itu big data? dan kenapa sangat penting

kapan kita membutuhkan visualisasi data?

Data visualisasi sering sekali digunakan disemua bidang. setiap kasus yang berbeda diperlukan penanganan yang berbeda pula terhadap data. berikut contoh kasus yang sering menggunakan data visualization:

Menjelaskan perubahan waktu (time series)

hal ini adalah hak yang paling sering dijelaskan dengan visualisasi data. dalam kasus ini kita akan menjelaskan keterkaitan suatu data seiring waktu. seperti misalnya penyebaran virus dari waktu ke waktu atau minat masyarakat terhadap suatu hal dari waktu ke waktu

menjelaskan frekuensi

hal ini juga kadang terkait dengan time series dimana kita akan menjelaskan seberapa sering peristiwa itu terjadi. seperti misalnya seberapa sering warga indonesia membeli tisu? dan lain sebagainya.

Menjelaskan hubungan

tanpa visualisasi data kita akan sulit untuk mencari hubungan antara 2 variable.ini adalah kasus yang sangat sering kita lihat, seperti contohnya mencari hubungan antara umur dan gaya hidup, hubungan antara gender dan prilaku atau lain sebagainya.

baca : 6 tips belajar data science

Menganalisis jaringan

Hal ini sering di digunakan di dalam industri marketing dimana kita perlu memetakan dimana saja client kita, dimana saja penjualan yang paling tinggi dan paling rendah,dll. setelah itu kita akan melakukan clustering untuk mendapat insight dari sebuah data.

Scheduling

Visualisasi data juga bisa digunakan untuk melakukan penjadwalan, dengan menjabarkan data kita bisa menentukan perkiraan seberapa lama sebuah proyek dapat diselesaikan berdasarkan data yang sudah ada.

Menganalisis Value and Risk

data visualization juga bisa digunakan untuk menganalisis resiko dan keuntungan. biasanya setiap akhir bulan para marketing akan melakukan visualisasi data untuk memperhitungkan keuntungan dan kerugian serti melakukan time series untuk membandingkan keuntungan dengan bulan sebelumnya

Jenis-Jenis visualisasi data

setelah kita memahami kapan saja kita membutuhkan visualisasi data, sekarang saatnya kita mengenal jenis jenisnya, karena seperti yang saya bilang, setiap kasus memerlukan cara penanganannya tersendiri agar hasilnya maksimal, berikut beberapa jenis visualisasi data

• Line Chart
• Area Chart
• Bar Chart
• Histogram
• Scatter plot
• Bubble Chart
• Pie Chart
• Gauge
• Map
• Heat Map
• Frame Diagram

baca: mengenal lebih jauh tentang data science

Line Chart

Line Chart biasanya menjelaskan tentang perubahan suatu hal dari waktu ke waktu, dengan sumbu x sebagai waktu dan sumbu y sebagai kuantitas. Jenis ini sering digunakan untuk merinci penjualan dari waktu ke waktu atau hal lainnya yang bersifat time series

Area Chart

jenis ini bentuknya Hampir sama dengan Line Chart namun setiap data yang diinputkan memiliki lebar ke bawah hingga menyentuh sumbu, jadi setiap data akan tumpang tindih dan terlihat jelas.

Bar Chart

Gunanya sama dengan Area Chart namun memiliki bentuk balok disetiap waktunya, sering digunakan di area pemasaran untuk membandingkan beberapa produk.

Histogram

Hampir sama bentuknya dengan Bar Chart tapi Histogram lebih rapat di setiap waktu, ini adalah alternatif untuk anda yang ingin membandingkan suatu data dalam bentuk interval

Scatter plot

scatter plot digunakan untuk memvisualkan persebaran suatu data dengan data x dan y yang bisa diatur sesuka hati. biasanya digunakan untuk mencari hubungan antara 2 data yang saling berkaitan, seperti misalnya hubungan antara berat mobil dengan kecepatannya.

Bubble Plot

Bubble plot adalah bentuk adaptasi dari scatter plot dimana suatu tumpukan data bisa diwakilkan dengan gelembung yang semakin membesar.

Pie Chart

Pie chart biasanya digunakan untuk memvisualisasikan data yang bentuknya persen(0-100%). Pie chart akan membagi lingkaran sesuai dengan persentase data yang digunakan. contoh penggunaannya adalah untuk mempresentasikan berapa persen penduduk indonesia yang berusia tua dan muda.

Gauge

Gauge seing digunakan untuk visualisasi sesuatu yang bersifat realtime. disajikan seperti pengukur dengan penunjuk ditengahnya, chart ini cocok untuk mengukur performa dari suatu hal.

Map

Jenis ini sangat cocok untuk memvisualkan sesuatu yang berhubungan dengan lokasi dan biasanya divisualisasikan dengan peta yang memiliki pemisah di setiap areanya.

sering digunakan dalam berbagai bidang, seperti contohnya dalam penjualan dapat memvisualkan pembelian produk di setiap wilayah. dimana wilayah yang semakin tinggi penjualannya warnanya juga akan semakin cerah.

Heat Map

Hampir sama seperti map, namun heat map tidak membatasi setiap wilayahnya, melainkan menggunakan visual panas untuk memberi petunjuk wilayah dengan data paling banyak.

contoh penggunaanya bisa kita lihat untuk mengetahui daerah mana saja yang rawan dsb.

baca: apa itu pemodelan data

Frame Diagram

Frame Diagram sering digunakan untuk memvisualkan sebuah hubungan suatu struktur dengan menggunakan tree maps.

jenis ini akan memiliki banyak cabang yang mewakilkan hubungan antar hirarki, sering digunakan untuk memvisualkan hubungan jabatan di sebuah perusahaan.

Poin Penting Dalam Visualisasi Data

• Tampilannya menarik
• Scalable
• Informasinya valid
• accessable
• terupdate

Tools visualisasi data

banyak sekali tools yang bisa digunakan untuk data visualization, berikut beberapa diantaranya:

• Tableau
• Infogram
• ChartBlocks
• DataWrapper
• D3.JS
• Google Charts
• Fusion Charts
• Chart.js
• Grafana
• Chartist.js
• Polymaps
• Seaborn
• Matplotlib

baca: 14 tools terbaik untuk data science

itulah beberapa hal yang dapat saya sampaikan mengenai visualisasi data, semoga bermanfaat.