DATA VISUALIZATION

 

            Data visualization (visualisasi data) adalah proses menggambarkan data secara visual menggunakan grafik, plot, dan diagram untuk memudahkan pemahaman, analisis, dan komunikasi informasi yang terkandung dalam data. Tujuan utama dari data visualization adalah untuk menyajikan data dengan cara yang jelas, jelas, dan mudah dimengerti, sehingga memungkinkan pengguna untuk mengeksplorasi pola, tren, dan hubungan dalam data dengan lebih efektif.

 

Beberapa keuntungan dari data visualization adalah:

1. Memudahkan Pemahaman: Visualisasi data membuat informasi lebih mudah dipahami daripada presentasi data dalam bentuk tabel atau daftar angka.

2. Mendeteksi Pola dan Tren: Grafik dan plot dapat membantu pengguna mengidentifikasi pola, tren, dan anomali dalam data dengan lebih cepat.

3. Mengomunikasikan Temuan: Visualisasi data memungkinkan komunikasi yang lebih efektif tentang temuan atau insight dari analisis data kepada pemangku kepentingan atau rekan kerja.

4. Meningkatkan Pengambilan Keputusan: Dengan memvisualisasikan data, pengambilan keputusan dapat dibantu dengan melihat gambaran besar dari informasi yang relevan.

5. Menyediakan Pandangan Holistik: Visualisasi data memungkinkan pengguna untuk mendapatkan pemahaman holistik tentang data dengan melihatnya dari berbagai sudut pandang.

 

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.

https://colab.research.google.com/drive/1I9H58rF7Ruo3NkfV7m5rcdZjAI3FekbI

Penjelasan kode:

1. import pandas as pd: Mengimpor pustaka pandas untuk manipulasi dan analisis data.
2. import matplotlib.pyplot as plt: Mengimpor pustaka matplotlib untuk membuat visualisasi data.
3. Data disediakan dalam bentuk kamus Python.
4. DataFrame dibuat dari data menggunakan pandas.
5. df.plot(x='Tahun', y='Penjualan', marker='o', color='b', linestyle='-'): Membuat plot garis dengan tahun sebagai sumbu x dan penjualan sebagai sumbu y. Argumen tambahan seperti marker, warna, dan gaya garis juga diberikan.
6. plt.title('Trend Penjualan Tahunan'), plt.xlabel('Tahun'), dan plt.ylabel('Penjualan'): Menambahkan judul dan label sumbu x dan y.
7. plt.grid(True): Menambahkan grid pada plot.
8. plt.show(): Menampilkan plot.