Contoh Studi Kasus Data Exploratory Analysis

Dalam dunia data yang terus berkembang, kemampuan untuk menggali wawasan berharga dari data mentah jadi krusial. Di sinilah Exploratory Data Analysis (EDA) berperan.

EDA adalah fase fundamental dalam setiap proyek data science, berfungsi sebagai “investigasi awal” untuk memahami struktur, pola, anomali, dan hubungan antar variabel dalam data.

Tanpa EDA yang solid, kita berisiko membangun model yang enggak akurat atau bahkan melewatkan penemuan penting. Mari kita selami contoh studi kasus EDA untuk melihat kekuatannya dalam praktik.

Pengertian Exploratory Data Analysis (EDA)

Exploratory Data Analysis (EDA) adalah pendekatan untuk menganalisis kumpulan data guna meringkas karakteristik utamanya, seringkali dengan metode visualisasi.

Ini adalah proses iteratif di mana seorang analis data menggunakan grafik, statistik ringkasan, dan teknik lainnya untuk:

• Memahami Struktur Data: Mengetahui jenis data (numerik, kategorikal, tanggal), jumlah baris (observasi), dan kolom (fitur).
• Mengidentifikasi Pola dan Hubungan: Menemukan tren, korelasi, cluster, atau segmentasi yang mungkin ada dalam data.
• Mendeteksi Anomali (Outliers): Mengidentifikasi titik data yang menyimpang secara signifikan dari pola umum, yang bisa jadi kesalahan input atau wawasan penting.
• Menguji Asumsi: Memvalidasi asumsi awal tentang distribusi atau hubungan antar variabel.
• Menemukan Kualitas Data: Mengidentifikasi data yang hilang, enggak konsisten, atau duplikat yang perlu ditangani.

Tujuan utama EDA bukan untuk menguji hipotesis secara formal, melainkan untuk merumuskan hipotesis baru dan memandu langkah-langkah analisis data selanjutnya, seperti feature engineering atau pemilihan model machine learning.

Baca Juga: Sertifikasi Data Analyst

Contoh Perilaku Pengguna Aplikasi E-learning

Bayangkan sebuah perusahaan e-learning ingin memahami bagaimana pengguna berinteraksi dengan aplikasi mereka untuk meningkatkan retensi dan pengalaman belajar. Kita punya dataset yang berisi data perilaku pengguna, seperti: user_id, tanggal_akses, durasi_sesi_menit, materi_yang_diakses, kursus_yang_diselesaikan, jenis_perangkat (web, iOS, Android), kota_pengguna, dan status_premium.

1. Pemahaman Awal dan Statistik Deskriptif

Kita mulai dengan mengenal data:

• Jumlah Pengguna: Berapa total user_id unik yang ada?
• Distribusi Durasi Sesi: Berapa rata-rata durasi_sesi_menit? Apakah ada pengguna yang menghabiskan waktu sangat lama atau sangat singkat? (Kita bisa pakai histogram atau box plot).
• Materi Populer: Materi pelajaran apa yang paling sering diakses (materi_yang_diakses)? (Kita bisa pakai bar chart frekuensi).
• Kualitas Data: Apakah ada user_id atau tanggal_akses yang hilang? Apakah ada durasi_sesi_menit yang bernilai nol atau negatif (error)?

Dari langkah ini, kita mungkin menemukan bahwa rata-rata sesi pengguna cukup singkat, atau ada beberapa user_id yang duplikat.

2. Eksplorasi Hubungan Antar Variabel

Selanjutnya, kita coba cari pola dan hubungan:

• Durasi Sesi vs. Kursus Diselesaikan: Apakah pengguna dengan durasi_sesi_menit yang lebih panjang cenderung kursus_yang_diselesaikan lebih banyak? (Kita bisa pakai scatter plot). Jika ada korelasi positif, ini bisa jadi wawasan penting.
• Perilaku Berdasarkan Jenis Perangkat: Apakah pengguna jenis_perangkat tertentu (misalnya, iOS) memiliki durasi_sesi_menit yang berbeda dengan pengguna Android atau web? (Kita bisa pakai box plot berdasarkan kategori perangkat). Ini bisa menunjukkan masalah performa di perangkat tertentu.
• Pengaruh Status Premium: Bagaimana durasi_sesi_menit atau kursus_yang_diselesaikan berbeda antara pengguna status_premium dan non-premium? (Kita bisa pakai grouped bar chart atau violin plot). Mungkin pengguna premium lebih aktif.
• Tren Harian/Mingguan: Apakah ada pola harian atau mingguan dalam tanggal_akses dan durasi_sesi_menit? Misalnya, apakah pengguna lebih aktif di malam hari atau di akhir pekan? (Kita bisa pakai line plot dari agregasi data harian).

Lewat visualisasi ini, kita bisa saja menemukan bahwa pengguna iOS memiliki durasi sesi yang jauh lebih pendek (mungkin ada bug di aplikasi iOS), atau bahwa aktivitas pengguna memuncak pada hari Minggu malam. Kita juga bisa melihat apakah ada outlier — misalnya, seorang pengguna yang menghabiskan waktu puluhan jam dalam sehari, yang mungkin perlu diverifikasi.

3. Identifikasi Outlier dan Anomali

• Menggunakan box plot pada durasi_sesi_menit bisa mengungkapkan outlier ekstrim. Apakah ini adalah pengguna super aktif atau bot?
• Pemeriksaan nilai yang enggak masuk akal, misalnya, kursus_yang_diselesaikan lebih besar dari total kursus yang ada.

4. Kualitas Data & Rekomendasi

Setelah eksplorasi, kita bisa membuat ringkasan tentang kualitas data dan memberikan rekomendasi awal:

• Saran penanganan nilai hilang atau duplikat.
• Hipotesis awal: “Pengguna iOS mungkin mengalami masalah performa yang mengurangi durasi sesi mereka.”
• Rekomendasi tindakan: “Tim pengembang perlu memeriksa aplikasi iOS.”
• Ide untuk fitur baru: “Pertimbangkan fitur gamification untuk meningkatkan durasi sesi pengguna non-premium.”

Penutup

Exploratory Data Analysis (EDA) adalah fondasi tak tergantikan dalam setiap proyek data science yang sukses. Ini memungkinkan kita untuk “berbicara” dengan data, memahami narasi di baliknya, dan menemukan wawasan yang mungkin tersembunyi di balik angka-angka.

Studi kasus analisis perilaku pengguna aplikasi e-learning ini hanyalah satu contoh bagaimana EDA dapat mengungkap pola tersembunyi, mendeteksi anomali, dan pada akhirnya, memandu keputusan bisnis yang lebih cerdas.

Jadi, sebelum kita melompat ke analisis yang lebih kompleks, luangkan waktu untuk benar-benar menjelajahi data; Anda akan terkejut dengan apa yang mungkin Anda temukan!