Exploratory Data Analysis (EDA) untuk Memahami Data Pasar Properti

Exploratory Data Analysis

Exploratory Data Analysis (EDA) merupakan langkah yang dilakukan untuk memahami dataset secara mendalam, untuk menemukan dan/atau memahami pola, untuk menemukan anomali, dan untuk menguji asumsi awal dengan bantuan statistika dan visualisasi. Tujuan utama dari EDA adalah untuk memberikan gambaran yang jelas tentang struktur dan karakteristik data yang dihadapi sebelum menentukan langkah apa selanjutnya.

Untuk berbagi pemahaman tentang konsep dan teknik yang EDA yang Penulis ketahui, Penulis akan mengambil contoh EDA dari Perth Housing Dataset yang Penulis tuangkan dalam visualisasi interaktif dibawah ini. (aplikasi mungkin memerlukan beberapa waktu untuk termuat)

Penjelasan

Pada visualisasi diatas, terdapat menu untuk menampilkan beberapa informasi pada dataset beserta dengan kode untuk menampilkannya yang ditulis dalam bahasa python. Kalian dapat mereproduksi ulang output yang ditampilkan dengan me-copy-paste kode tersebut didalam IDE kalian. Sebaiknya kalian sudah membaca artikel berikut ini, karena artikel ini adalah penjabaran lebih lanjut dari artikel tersebut.

Dari EDA diatas, secara garis besar dapat kita dapatkan informasi berupa:

  • kolom yang memiliki missing value: GARAGE, BUILD_YEAR, NEAREST_SCH_RANK.
  • BATHROOM, BEDROOM, dan FLOOR AREA memiliki korelasi positif paling tinggi dan CBD_DIST, NEAREST_SCH_RANK memiliki korelasi negatif paling tinggi.
  • Dari histogram, kita dapat melihat distribusi data, yang mana mayoritas tidak simetris.
  • Dari plotting data pada map, dapat kita ketahui bahwa harga yang paling mahal berada disekitaran suburb dalkeith namun masih ada rumah dengan harga tinggi yang tersebar.

dan informasi lainnya dapat kalian temukan sendiri dari visualisasi data diatas.

Kesimpulan

EDA merupakan langkah awal dalam analisis data yang dapat membantu mengidentifikasi variabel atau atribut yang relevan untuk analisis lebih lanjut, serta membantu dalam merencanakan pendekatan analisis yang lebih cermat.

Referensi

  1. Dataset: https://www.kaggle.com/code/lucasgsalves/perth-house-prices

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *