Library Python Data Science untuk Visualisasi Data

Visualisasi data merupakan salah satu hal terpenting untuk mempermudah dalam memahami suatu data. Visualisasi data memberikan informasi yang sangat berguna untuk kepentingan bisnis. Pengambil keputusan di perusahaan akan dapat dengan mudah melihat dan mengerti hubungan antar beberapa variabel data, dan lebih canggihnya adalah hubungan ini dapat dilihat dari segi multi dimensi. Contoh visualisasi data adalah diagram, peta, grafik, atau representasi visual lainnya. Selain itu, visualisasi data juga dapat menggambarkan relasi dan pola antara variabel yang ada dalam data. Para pengambil keputusan akan melihat koneksi antara data yang bersifat multi-dimensi tersebut. Misalnya, kenaikan harga pangan ternyata dipengaruhi oleh kurangnya pasokan bahan makanan dan tingginya tingkat permintaan atas bahan makanan tersebut. Informasi seperti ini dapat dilihat dari visualisasi data yang sudah disederhanakan. Dengan demikian, para pengambil keputusan dapat berinteraksi dengan data dan mengambil suatu aksi yang paling efektif untuk bisnis mereka. Terlebih lagi dengan bantuan visualisasi data juga dapat merangkum peristiwa serta sebagai suatu alat bagi dapat dengan langsung menentukan kebijakan yang tepat untuk kelancaran bisnis.

Tapi tahukah kalian sahabat data kalau ternyata visualisasi data saat ini bisa kamu gunakan dan kamu aplikasikan untuk menunjang pengambilan keputusan terkait suatu data dengan menggunakan beragam software visualisasi data. Salah satu software visualisasi data yang digunakan oleh Data Scientist adalah Python. Python menyediakan berbagai jenis library yang menunjang representasi visualisasi data kamu agar terlihat kece dan valuable. Library yang biasanya populer digunakan untuk kebutuhan visualisasi data yakni Matplotlib. Matplotlib dinilai sangat mumpuni dan menyediakan banyak referensi bentuk visualisasi data yang menarik. Tapi, apakah hanya Matplotlib saja yang dimiliki Python? Nah, penasaran kan dengan library lainnya yang digunakan untuk visualisasi data. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai library python apa saja  yang digunakan dalam representasi visualisasi data agar terlihat lebih menarik dan kece. Dengan harapan bisa menjadi tambahan insight dan rekomendasi bagi kalian calon praktisi data maupun data enthusiast. Jangan lewatkan artikel berikut ini, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!

1.Matplotlib

Dalam Python kita bisa dengan mudah melakukan visualisasi data dengan library Matplotlib. Matplotlib.pyplot adalah kumpulan fungsi yang membuat beberapa perubahan pada gambar: misalnya, membuat gambar, membuat area plot dalam gambar, menambah label di plot dan lainnya. Biasanya untuk mempermudah secara umum matplotlib.pyplot disingkat menjadi plt

import matplotlib.pyplot as plt

Matplotlib adalah pustaka plotting klasik untuk Python yang menyediakan API berorientasi objek untuk menyematkan plot ke dalam file atau aplikasi proyek. Saya menemukan kemiripan yang dekat dengan Matplotlib karena MATLAB tertanam dalam bahasa pemrograman Python. Berbagai visualisasi data yang tersedia melalui library Matplotlib ialah Histogram, plot bar, plot sebar, plot area hingga plot pie, Matplotlib dapat menggambarkan berbagai visualisasi 2D. Sedikit usaha dan warna kemampuan visualisasi, dengan Matplotlib. 

Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!

2.Seaborn

Seaborn merupakan pustaka visualisasi data pada lingkungan Python bersifat sumber terbuka yang berlisensi BSD dan dibangun di atas pustaka matplotlib. Seaborn akan mempermudah kita sebagai analis data untuk memproduksi visualisasi yang indah tanpa kostumisasi rumit seperti yang kita hadapi pada matplotlib. Seaborn sering digunakan dalam data science dalam tahap Explore dan Presentations. Seaborn adalah library yang dibangun diatas matplotlib. matplotlib sendiri adalah library visualisation yang fleksibel dan banyak digunakan. Seaborn dapat dikatakan sebagai wrapper untuk matplotlib. Dengan mengambil manfaat library matplotlib, namun mempermudah pengguna. Bisa dikatakan library seaborn merupakan perpanjangan dari Matplotlib karena menyediakan fitur-fitur canggih untuk representasi visualisasi data. Perbedaan yang mencolok antara Matplotlib dan seaborn ialah jika Matplotlib digunakan untuk plotting dasar; batang, lingkaran, garis, plot pencar, dan lain-lain, sedangkan seaborn menyediakan berbagai pola visualisasi tingkat lanjut dengan sintaks yang tidak terlalu rumit dan lebih sedikit.

3.Bokeh

Salah satu library yang termasuk dalam visualisasi data interaktif adalah Bokeh. Bokeh memungkinkan membangun plot statistik yang kompleks dengan perintah sederhana dengan sangat cepat. Bokeh membuat datanya menarik secara visual, memaksa fokus pada area visualisasi tertentu. Bokeh juga bekerja dengan baik dengan D3.js untuk membuat visualisasi interaktif dengan hasil bagi interaktivitas tinggi untuk set data yang sangat besar atau streaming. Bokeh adalah pustaka visualisasi data dengan Python. Ini menyediakan grafik dan plot yang sangat interaktif. Yang membedakannya dari library plotting Python lainnya adalah output dari Bokeh akan ada di halaman web, artinya jika kita menjalankan kode di editor python, plot yang dihasilkan akan ada di browser.

4.Plotly

Plotly adalah library untuk pembuatan plot yang tersedia dalam bahasa pemrograman python dan R. dari segi kompatibilitas pada diagram, library ini tidak jauh berbeda dengan matplotlib. plot garis, diagram batang, hingga heatmaps mampu digambarkan dengan baik. Terdapat perbedaan mencolok pada tampilan dibanding matplotlib. yakni pada plotly secara default sudah tersedia beberapa tools yang mendukung interaksi pada plot. pembesaran diagram dan tombol screenshot tersedia secara otomatis. Berbeda dengan matplotlib, penulisan kode manual diperlukan untuk menyimpan hasil diagram.

Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!

5.Kenalan dengan Data Science Lebih Jauh Yuk Bersama DQLab!

Tidak memiliki background di bidang IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa untuk mendapatkan kesempatan untuk menguasai ilmu data science secara otodidak di rumah aja. Data science identik dengan ilmu yang paling "hot" di industri data. Dengan mempelajari Data Science, kamu akan terlatih dan terbiasa untuk menghasilkan informasi dari olahan data mentah dan insight yang valuable. Apalagi sekarang ini, profesi data scientist menjadi salah satu profesi yang termasuk kedalam "Sexiest job of the 21st century" versi Harvard Business Review. Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science secara otodidak, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id/signup. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan cobain free module Introduction to Data Science with R dan Introduction to Data Science with Python untuk menguji kemampuan data science kamu. Kalian juga bisa mencoba studi kasus dari real case industry. Ayo persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten!

Penulis: Reyvan Maulid Pradistya

Tags