course-net
Search
Close this search box.

Mengenal Visualisasi Data Lebih Detail

Minet

January 11, 2024

Mengenal Visualisasi Data Lebih Detail

Mengenal Visualisasi Data Lebih Detail – Kami yakin, Anda pasti pernah melihat data visualisasi sebelumnya bukan? Seperti grafik, infografis, heatmap dan masih banyak lagi. Namun apakah Anda mengetahui arti dari visualisasi data?

Mengenal Visualisasi Data Lebih Detail

Pada artikel ini, Course-Net akan menjelaskan hal-hal yang penting mengenai pengertian dari visualisasi data, mengapa visualisasi data dianggap penting hingga kapan visualisasi data dibutuhkan. Simak sebagai berikut:

Apa itu Visualisasi Data?

Visualisasi data (data visualization) merupakan rangkaian proses menampilkan data atau informasi dalam bentuk yang mudah dipahami oleh orang awam, seperti grafik, angka dan lain sebagainya.
Dalam penerapannya, visualisasi data kerap menggunakan beberapa elemen visaual seperti grafik, bagan hingga peta. Tujuan dari visualisasi data tentunya untuk mempermudah melihat dan memahami tren, pola dan masih banyak lagi.
Bagi seorang data scientist, memiliki kemampuan dalam data visualization merupakan nilai tambah dan memiliki peranan yang sangat penting dalam melakukan tugas dan tanggung jawabnya.

Mengapa Visualisasi Data dinilai Sangat Penting?

Bisnis modern biasanya memproses data bervolume besar dari berbagai sumber data, seperti berikut:

  • Situs web internal dan eksternal
  • Perangkat pintar
  • Sistem pengumpulan data internal
  • Media sosial

Dengan visualisasi data, Anda dapat melihat tren atau pola dari hasil analisis data scientist. Dan dari data tersebut, Anda dapat mendapatkan masukan-masukan informasi dengan cepat mengenai tren bisnis sehingga Anda dapat menemukan strategi yang cocok untuk bisnis Anda. Itulah yang dilakukan di banyak perusahaan.

Alasan lainnya adalah mayoritas penduduk di dunia mengingat 80% dari apa yang dilihat, namun hanya 20% saja dari yang dibaca. Artinya kita lebih mudah mengingat sebuah visual dari gambar lebih cepat dibandingkan dengan kata-kata.

Visualisasi data pun tidak hanya dilakukan oleh data scientist atau data analyst saja, semua bagian pun dapat melakukannya seperti finance, marketing, sales dan lain-lain.

Kapan Kita Membutuhkan Visualisasi Data?

Penerapan visualisasi data dapat diterapkan disemua bidang, apapun bidangnya mulai dari pendidikan, perdagangan bahkan logistik pun dapat menerapkannya. Namun setiap data akan beda visualisasinya, berikut ini contoh penggunan visualisasi data:

1. Value dan Risk

Konsep data visualisasi juga dapat diimplementasikan dalam menganalisis risiko dan keuntungan perusahaan. Setiap akhir bulan bagian marketing/sales akan melakukan report visualisasi data untuk melihat keuntungan dan kerugian dengan membandingkan pendapatan bulan sebelumnya.

2. Frekuensi

Poin satu ini juga kadang terkait dengan waktu, Anda akan menjelaskan seberapa sering peristiwa itu terjadi. seperti misalnya seberapa sering warga indonesia membuka smartphone atau seberapa sering warga Indonesia membaca berita.

3. Perubahan Waktu

Poin berikutnya adalah informasi yang paling sering dijelaskan dengan visualisasi data. Dalam konsep ini, Anda akan menjelaskan keterkaitan suatu data seiring waktu. seperti misalnya penyebaran virus COVID-19 dari waktu ke waktu atau minat masyarakat Indonesia terhadap kursus IT dari waktu ke waktu.

4. Jaringan

Poin satu ini sering digunakan di dalam industri marketing dimana Anda perlu memetakan dimana saja konsumen Anda, dimana saja penjualan yang paling tinggi dan paling rendah,dll. Setelah itu Anda akan melakukan clustering untuk mendapat insight dari sebuah data.

5. Scheduling

Data visual juga dapat digunakan untuk melakukan penjadwalan, dengan menjabarkan data-data yang sudah ada Anda dapat menentukan perkiraan seberapa lama sebuah proyek dapat diselesaikan berdasarkan data yang sudah ada. Contohnya seperti timeline proyek.

6. Hubungan

Mungkin tanpa adanya visualisasi data, Anda akan cukup sulit untuk mencari hubungan antara dua variable. Ini adalah case yang sangat sering Anda temui, seperti contohnya mencari hubungan antara umur dan pola makan, hubungan antara gender dan prilaku, hubungan antara hobi dan karier atau lain sebagainya.

Itulah beberapa penjelasan mengenai visualisasi data, Anda pun dapat mempelajarinya di Kursus Data Science Course-Net. Dengan menggunakan visualisasi data yang baik maka Anda akan lebih mudah mendapatkan informasi yang akurat. Dapatkan promo khusus bagi Anda yang menghubungi tim kami sekarang juga.

Apa saja manfaat visualisasi data?

Beberapa manfaat visualisasi data adalah sebagai berikut:

Pembuatan keputusan yang strategis

Pemangku kepentingan utama dan manajemen tingkat atas menggunakan visualisasi data untuk menafsirkan data dengan jelas. Mereka akan menghemat waktu dengan analisis data yang lebih cepat dan kemampuan untuk memvisualisasikan gambaran yang lebih besar. Misalnya, mereka dapat mengidentifikasi pola, menemukan tren, dan mendapatkan wawasan agar tetap terdepan dalam kompetisi.

Peningkatan layanan pelanggan

Visualisasi data menyoroti kebutuhan dan keinginan pelanggan melalui representasi grafis. Anda dapat mengidentifikasi kesenjangan dalam layanan pelanggan Anda, meningkatkan produk atau layanan secara strategis, dan mengurangi inefisiensi operasional.

Peningkatan keterlibatan karyawan

Teknik visualisasi data berguna untuk mengomunikasikan hasil analisis data kepada tim besar. Seluruh grup dapat memvisualisasikan data bersama untuk mengembangkan tujuan dan rencana yang sama. Mereka dapat menggunakan analitik visual untuk mengukur tujuan dan progres serta meningkatkan motivasi tim. Misalnya, tim penjualan bekerja sama untuk meningkatkan tinggi diagram batang penjualan mereka dalam satu kuartal.

Apa saja komponen visualisasi data?

Para ilmuwan data menggabungkan tiga komponen utama untuk memvisualisasikan data.

Cerita

Cerita merepresentasikan tujuan di balik visualisasi data. Ilmuwan data berkomunikasi dengan beberapa pemangku kepentingan mengenai hal yang ingin mereka capai dengan menganalisis data. Misalnya, mereka ingin mengukur indikator kinerja utama atau memprediksi jumlah penjualan. Para ilmuwan data dan pengguna bisnis berkolaborasi untuk mengidentifikasi cerita yang ingin mereka dapatkan oleh dari data tersebut.

Data

Kemudian, analisis data mengidentifikasi set data yang akan membantu mereka dalam menarasikan cerita data tersebut. Mereka akan memodifikasi format data yang ada, membersihkan data, menghapus pencilan, dan menjalankan analisis lebih jauh. Setelah persiapan data, mereka akan merencanakan metode eksplorasi visual yang berbeda.

Visual

Para ilmuwan data kemudian memilih metode visualisasi yang paling sesuai untuk berbagi wawasan baru. Mereka akan membuat diagram dan grafik yang menyoroti poin data kunci dan menyederhanakan set data yang kompleks. Mereka memikirkan cara yang efisien untuk menyajikan data secara sistematis untuk kecerdasan bisnis.

Apa saja langkah-langkah proses visualisasi data?

Ada lima langkah untuk visualisasi data yang efektif.

Tentukan tujuannya

Anda dapat menentukan tujuan visualisasi data dengan mengidentifikasi pertanyaan yang berpotensi dijawab oleh set data yang ada. Tujuan yang jelas membantu menentukan tipe:

  • Data yang Anda gunakan
  • Analisis yang Anda lakukan
  • Visual yang Anda gunakan untuk mengomunikasikan temuan secara efektif

Misalnya, pengecer mungkin berusaha memahami tipe kemasan produk yang paling banyak dijual.

Kumpulkan datanya

Pengumpulan data melibatkan identifikasi sumber data internal dan eksternal. Ada set data besar yang tersedia secara online untuk pembelian dan penggunaan. Perusahaan Anda mungkin juga memiliki arsip data yang tersedia untuk analitik. Misalnya, Anda dapat mengumpulkan volume penjualan historis, kampanye pemasaran, dan data pengemasan produk untuk menemukan kemasan terbaik.

Bersihkan data

Pembersihan data melibatkan penghapusan data yang berlebihan, melakukan operasi matematika untuk analisis lebih lanjut, atau menyaring dan mengonversi data untuk memenuhi kriteria pertanyaan. Misalnya, Anda dapat menghapus data volume penjualan dari bulan-bulan liburan dan setelah kampanye pemasaran untuk mengidentifikasi penjualan rata-rata berdasarkan tipe kemasan.

Pilih visual data

Anda dapat memilih dari beberapa tipe bagan yang berbeda untuk penemuan visual yang efisien. Hubungan antara titik data dan wawasan yang ingin Anda komunikasikan akan menentukan representasi grafis terbaik. Misalnya, Anda dapat menggunakan grafik batang untuk mewakili penjualan kemasan berdasarkan warna pada bulan lalu. Namun, diagram lingkaran mungkin lebih cocok untuk menunjukkan persentase kemasan berwarna dalam inventaris Anda. Ada dua tipe utama visualisasi data.

Visualisasi statis

Visualisasi statis hanya menyediakan satu tampilan cerita data tertentu. Infografis adalah contoh visualisasi statis.

Visualisasi interaktif

Visualisasi interaktif memungkinkan pengguna berinteraksi dengan grafik dan diagram. Penonton dapat mengubah variabel dalam parameter visualisasi untuk menemukan wawasan baru atau mengakses informasi yang mendalam. Perangkat lunak visualisasi data biasanya menyertakan dasbor untuk interaksi pengguna dengan sistem.

Buat visual data

Anda dapat membuat visual data yang Anda butuhkan dengan menggunakan alat visualisasi data. Sebagian besar alat mengimpor set data akhir Anda dan secara otomatis membuat laporan yang diperlukan. Beberapa prinsip desain untuk visualisasi data yang efektif meliputi hal berikut:

  • Tarik perhatian audiens ke detail penting menggunakan ukuran, warna, font, dan grafik
  • Berikan konteks ke data menggunakan isyarat visual
  • Pilih kombinasi warna yang tepat
  • Gunakan judul penjelasan untuk memberikan wawasan penting kepada audiens dan bantu mereka fokus pada pertanyaan yang tepat
  • Tambah label dan angka yang jelas

Apa saja jenis teknik visualisasi data?

Meskipun diagram dan grafik paling sering digunakan, Anda juga dapat menggunakan beberapa metode visualisasi data yang berbeda. Lima tipe metode visualisasi data yang utama adalah sebagai berikut.

Visualisasi data temporal

Visualisasi data temporal digunakan untuk merepresentasikan objek satu dimensi linier seperti grafik garis, diagram garis, atau lini masa. Misalnya, Anda dapat menggunakan diagram garis untuk menunjukkan perubahan yang terjadi secara terus-menerus selama periode tertentu. Beberapa garis pada diagram garis akan menunjukkan berbagai faktor yang berbeda pada periode yang sama.

Visualisasi data hierarkis

Visualisasi data hierarkis merujuk pada sekelompok atau seperangkat item yang memiliki hubungan yang sama dengan item induk. Anda dapat menggunakan pohon data ini untuk menampilkan klaster informasi. Misalnya, Anda dapat menunjukkan jumlah data inventaris dalam bentuk pohon dengan simpul induk (pakaian) dan simpul anak (kemeja, celana, dan kaus kaki).

Visualisasi data jaringan

Visualisasi data jaringan berguna untuk merepresentasikan hubungan yang kompleks di antara berbagai jenis data yang saling terkait. Misalnya:

  • Plot sebar yang merepresentasikan data dalam bentuk titik-titik pada suatu grafik
  • Bagan gelembung yang menambahkan faktor data ketiga pada plot sebar
  • Awan kata yang merepresentasikan frekuensi kata menggunakan kata dengan ukuran berbeda

 Visualisasi data multidimensi

Visualisasi data multidimensi merepresentasikan dua atau lebih variabel data dalam bentuk gambar 2D atau 3D tunggal. Diagram batang, diagram lingkaran, dan grafik batang bertumpuk merupakan contoh yang populer dari visualisasi ini. Misalnya, diagram batang membandingkan dua atau lebih faktor data dan menunjukkan perubahan satu variabel selama periode waktu tertentu. Diagram lingkaran memvisualisasikan bagian dari keseluruhan dalam setiap kategori.

Visualisasi data geospasial

Visualisasi data geospasial, seperti peta panas, peta densitas, atau kartogram, menyajikan data yang berhubungan dengan lokasi dunia nyata. Misalnya, suatu visualisasi data menunjukkan jumlah pelanggan yang mengunjungi cabang toko retail yang berbeda.

Mau Belajar IT Bareng Coach Praktisi Ahli ? Yuk Konsultasi Dengan Tim Konsultan Kami

Belajar di Course-Net! Dapatkan skill langsung oleh coach praktisi ahli yang berpengalaman dibidangnya. Gratis Re-Coaching selamanya tanpa BATAS. Segera cek jadwal kelas terdekat.

Artikel Lainnya

Facebook
Twitter
LinkedIn
Pinterest
Tumblr
Telegram
WhatsApp
Email
Print