fbpx

Mengenal Plotly python, Library untuk Visualisasi Data Interaktif

31 Maret 2022

Python merupakan salah satu tool yang sering digunakan dalam proses visualisasi data. Sebab, tool satu ini memiliki kegunaan yang begitu luas. Selain untuk visualisasi data, Anda juga bisa memanfaatkannya untuk melakukan analisis statistik, membangun machine learning, deep learning, bahkan mengembangkan website. Python juga didukung oleh banyak library yang memudahkan Anda, terutama dalam hal hitungan yang kompleks.

Salah satu library andalan Python ialah Plotly. Library satu ini dikembangkan oleh sebuah perusahaan yang bergerak di bidang AI (kecerdasan buatan) dan analitik. Plotly umumnya digunakan untuk visualisasi data, terutama untuk data yang sifatnya interaktif. Mari membahas lebih lanjut seputar Plotly, mulai dari kegunaan hingga jenis visualisasi yang dihasilkannya.

Apa itu Plotly?

Plotly merupakan sebuah open-source library dari Python. Dengan memanfaatkan library ini, Anda bisa melakukan visualisasi data agar data dapat lebih mudah dipahami oleh audiens. Plotly menyediakan berbagai objek grafik, mulai dari diagram garis hingga plot sebar (scattered plots). Antarmukanya canggih namun relatif mudah digunakan.

Apa keunggulan Plotly dari library lain?

Sekarang mungkin Anda bertanya-tanya, apa kira-kira alasan yang membuat Plotly banyak digunakan? Apa yang membuat library dari Python ini unggul jika dibandingkan dengan library lain?

Keunggulan utama Plotly terletak pada interaktivitasnya. Dengan menggunakan Plotly, visualisasi data yang Anda buat akan lebih interaktif. Audiens bisa berinteraksi dengan grafik yang Anda tampilkan sehingga memberikan kapabilitas storytelling yang lebih baik. Entah itu memperbesar data atau menampilkan point value, semua bisa Anda lakukan di Plotly.

Bukan hanya itu, Plotly juga menawarkan fleksibilitas tinggi. Anda bisa mengatur semua elemen yang ingin diplot. Terlebih, Plotly bekerja dengan Pandas sehingga para pengguna bisa melakukan transformasi, bahkan yang tergolong kompleks sekalipun. Misalnya, menerapkan operasi aritmatika pada kolom data sebelum Anda melakukan visualisasi.

Bagi Anda yang mementingkan aspek estetika, Plotly adalah solusi terbaik. Sebab, library ini menawarkan pilihan grafik dan diagram yang sangat variatif. Anda bahkan bisa memilih visualisasi data yang disesuaikan dengan kebutuhan tertentu. Misalnya, grafik model Candlestick untuk analisis data keuangan. Ada juga 3 Dimensional Plots untuk dijadikan peta geologi.

Jenis visualisasi data yang bisa dihasilkan Plotly

Dengan memanfaatkan library Plotly, Anda bisa melakukan visualisasi data dengan beragam bentuk objek. Berikut adalah beberapa jenis grafik yang dapat Anda buat dengan Plotly:

1. Bar chart

Bar chart atau diagram batang digunakan saat Anda perlu membandingkan beberapa kelompok data yang berbeda. Dengan bar charts, audiens akan lebih mudah mengenali mana kelompok data yang lebih banyak jumlahnya dan mana yang lebih sedikit. Selain untuk menampilkan perbedaan jumlah, diagram ini juga biasanya digunakan untuk mengukur performa.

2. Pie chart

Selanjutnya ada pie chart yang dalam bahasa Indonesia disebut dengan nama diagram lingkaran. Umumnya, diagram lingkaran digunakan untuk mewakili beberapa variabel berbeda yang ada dalam satu kelompok besar. Keseluruhan lingkaran menggambarkan jumlah total dan kemudian garis-garis di dalamnya membaginya menjadi beberapa variabel yang lebih kecil.

Tiap irisan yang ada di dalam lingkaran menunjukkan kontribusinya terhadap jumlah total (keseluruhan lingkaran). Untuk memudahkan pembacaan, biasanya tiap variabel diwakili oleh warna yang berbeda pada tiap irisan.

3. Histogram

Histogram merupakan visualisasi data yang digunakan untuk menampilkan ringkasan data. Umumnya, grafik ini dipakai saat data menampilkan variabel yang kontinu, misalnya performa tim olahraga dari tahun ke tahun.

Jika dilihat sekilas, bentuknya memang mirip dengan diagram batang. Perbedaannya terletak pada posisi batang yang saling berdempetan. Posisi tersebut bukan tanpa sebab, namun untuk menunjukkan bahwa visualisasi tersebut merupakan ringkasan data.

4. Box plot

Berikutnya ada box plot atau petak kotak. Diagram ini cocok untuk menampilkan distribusi data. Biasanya, box plot dipakai untuk menggambarkan sebuah rangkuman statistik seperti nilai minimum, nilai maksimum, median, kuartil pertama, dan sebagainya.

Kesimpulan

Plotly merupakan library dari Python yang sering digunakan untuk keperluan visualisasi data. Library ini menjadi favorit banyak data scientists karena mampu menghasilkan visualisasi yang interaktif sehingga mudah untuk menarik perhatian audiens. Selain menarik, objek yang disediakan pun sangat beragam. Di samping objek konvensional seperti diagram batang, Anda juga bisa menemukan objek yang dikhususkan untuk keperluan tertentu, seperti grafik candlestick untuk data keuangan.

Selain Plotly, Python juga masih punya banyak library lain yang sangat bermanfaat dalam pengolahan data. Kegunaannya pun sangat variatif, tidak hanya terbatas pada visualisasi data saja. Anda berminat untuk mempelajari tentang Python? Atau mungkin topik lain yang masih ada dalam ranah data science? Kini Algoritma Data Science School menyediakan berbagai kelas dengan beragam materi seputar data science dengan jadwal yang fleksibel. Untuk informasi lebih lanjut, Anda cukup klik di sini!

Referensi:

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Distributed Processing
Apa Itu Data Analysis Expressions?
jadi data scientist
Cara Menjadi Data Scientist Handal
Distributed Processing
Mengenal Apa Itu Distributed Processing

Python merupakan salah satu tool yang sering digunakan dalam proses visualisasi data. Sebab, tool satu ini memiliki kegunaan yang begitu luas. Selain untuk visualisasi data, Anda juga bisa memanfaatkannya untuk melakukan analisis statistik, membangun machine learning, deep learning, bahkan mengembangkan website. Python juga didukung oleh banyak library yang memudahkan Anda, terutama dalam hal hitungan yang kompleks.

Salah satu library andalan Python ialah Plotly. Library satu ini dikembangkan oleh sebuah perusahaan yang bergerak di bidang AI (kecerdasan buatan) dan analitik. Plotly umumnya digunakan untuk visualisasi data, terutama untuk data yang sifatnya interaktif. Mari membahas lebih lanjut seputar Plotly, mulai dari kegunaan hingga jenis visualisasi yang dihasilkannya.

Apa itu Plotly?

Plotly merupakan sebuah open-source library dari Python. Dengan memanfaatkan library ini, Anda bisa melakukan visualisasi data agar data dapat lebih mudah dipahami oleh audiens. Plotly menyediakan berbagai objek grafik, mulai dari diagram garis hingga plot sebar (scattered plots). Antarmukanya canggih namun relatif mudah digunakan.

Apa keunggulan Plotly dari library lain?

Sekarang mungkin Anda bertanya-tanya, apa kira-kira alasan yang membuat Plotly banyak digunakan? Apa yang membuat library dari Python ini unggul jika dibandingkan dengan library lain?

Keunggulan utama Plotly terletak pada interaktivitasnya. Dengan menggunakan Plotly, visualisasi data yang Anda buat akan lebih interaktif. Audiens bisa berinteraksi dengan grafik yang Anda tampilkan sehingga memberikan kapabilitas storytelling yang lebih baik. Entah itu memperbesar data atau menampilkan point value, semua bisa Anda lakukan di Plotly.

Bukan hanya itu, Plotly juga menawarkan fleksibilitas tinggi. Anda bisa mengatur semua elemen yang ingin diplot. Terlebih, Plotly bekerja dengan Pandas sehingga para pengguna bisa melakukan transformasi, bahkan yang tergolong kompleks sekalipun. Misalnya, menerapkan operasi aritmatika pada kolom data sebelum Anda melakukan visualisasi.

Bagi Anda yang mementingkan aspek estetika, Plotly adalah solusi terbaik. Sebab, library ini menawarkan pilihan grafik dan diagram yang sangat variatif. Anda bahkan bisa memilih visualisasi data yang disesuaikan dengan kebutuhan tertentu. Misalnya, grafik model Candlestick untuk analisis data keuangan. Ada juga 3 Dimensional Plots untuk dijadikan peta geologi.

Jenis visualisasi data yang bisa dihasilkan Plotly

Dengan memanfaatkan library Plotly, Anda bisa melakukan visualisasi data dengan beragam bentuk objek. Berikut adalah beberapa jenis grafik yang dapat Anda buat dengan Plotly:

1. Bar chart

Bar chart atau diagram batang digunakan saat Anda perlu membandingkan beberapa kelompok data yang berbeda. Dengan bar charts, audiens akan lebih mudah mengenali mana kelompok data yang lebih banyak jumlahnya dan mana yang lebih sedikit. Selain untuk menampilkan perbedaan jumlah, diagram ini juga biasanya digunakan untuk mengukur performa.

2. Pie chart

Selanjutnya ada pie chart yang dalam bahasa Indonesia disebut dengan nama diagram lingkaran. Umumnya, diagram lingkaran digunakan untuk mewakili beberapa variabel berbeda yang ada dalam satu kelompok besar. Keseluruhan lingkaran menggambarkan jumlah total dan kemudian garis-garis di dalamnya membaginya menjadi beberapa variabel yang lebih kecil.

Tiap irisan yang ada di dalam lingkaran menunjukkan kontribusinya terhadap jumlah total (keseluruhan lingkaran). Untuk memudahkan pembacaan, biasanya tiap variabel diwakili oleh warna yang berbeda pada tiap irisan.

3. Histogram

Histogram merupakan visualisasi data yang digunakan untuk menampilkan ringkasan data. Umumnya, grafik ini dipakai saat data menampilkan variabel yang kontinu, misalnya performa tim olahraga dari tahun ke tahun.

Jika dilihat sekilas, bentuknya memang mirip dengan diagram batang. Perbedaannya terletak pada posisi batang yang saling berdempetan. Posisi tersebut bukan tanpa sebab, namun untuk menunjukkan bahwa visualisasi tersebut merupakan ringkasan data.

4. Box plot

Berikutnya ada box plot atau petak kotak. Diagram ini cocok untuk menampilkan distribusi data. Biasanya, box plot dipakai untuk menggambarkan sebuah rangkuman statistik seperti nilai minimum, nilai maksimum, median, kuartil pertama, dan sebagainya.

Kesimpulan

Plotly merupakan library dari Python yang sering digunakan untuk keperluan visualisasi data. Library ini menjadi favorit banyak data scientists karena mampu menghasilkan visualisasi yang interaktif sehingga mudah untuk menarik perhatian audiens. Selain menarik, objek yang disediakan pun sangat beragam. Di samping objek konvensional seperti diagram batang, Anda juga bisa menemukan objek yang dikhususkan untuk keperluan tertentu, seperti grafik candlestick untuk data keuangan.

Selain Plotly, Python juga masih punya banyak library lain yang sangat bermanfaat dalam pengolahan data. Kegunaannya pun sangat variatif, tidak hanya terbatas pada visualisasi data saja. Anda berminat untuk mempelajari tentang Python? Atau mungkin topik lain yang masih ada dalam ranah data science? Kini Algoritma Data Science School menyediakan berbagai kelas dengan beragam materi seputar data science dengan jadwal yang fleksibel. Untuk informasi lebih lanjut, Anda cukup klik di sini!

Referensi:

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Real Time Processing
Perbedaan Batch Processing dan Real Time Processing
Metode Pengolahan Data
Tipe, Langkah, dan Metode Pengolahan Data
Batch Processing
Mengenal Batch Processing dan Implementasinya