10 Ide Proyek Visualisasi Data untuk Semua Tingkat

Proyek Visualisasi Data untuk Pemula

Proyek pemula berfokus pada pembangunan keterampilan dasar dan mulai memahami visual. 

Fokuslah mempelajari alat seperti Excel dan Matplotlib dasar dengan grafik sederhana seperti scatter plot, line chart, dan bar chart. Memulai dengan visual yang mudah dipahami yang mendukung pengetahuan Anda tentang data adalah cara yang bagus untuk membangun keterampilan dasar dalam visualisasi data.

Pada tahap ini, pertimbangkan untuk mengambil kursus pemula seperti Understanding Data Visualization dan mengerjakan beberapa proyek.

Proyek 1: Memetakan biaya penerbangan per hari dalam seminggu

Ide proyek ini melibatkan pembuatan satu atau lebih scatter plot menggunakan Excel untuk memvisualisasikan harga tiket pesawat di berbagai hari dalam seminggu. Anda dapat bekerja dengan kumpulan data berisi biaya penerbangan untuk hari-hari dalam seminggu, mungkin membuat beberapa bagan untuk rute atau maskapai yang berbeda. Plot harga menggunakan fitur scatter plot di Excel, dengan hari dalam seminggu pada sumbu x dan biaya tiket pada sumbu y. 

Proyek ini merupakan titik awal yang sangat baik bagi pemula. Proyek ini memperkenalkan konsep kunci visualisasi data menggunakan perangkat lunak Excel yang mudah diakses. Proyek ini memungkinkan pemula bekerja dengan data dunia nyata yang relevan dan berpotensi bermanfaat bagi kehidupan mereka sendiri. 

Proyek ini memberikan pengalaman langsung dalam mengubah data numerik mentah menjadi format visual yang dapat mengungkap pola harga penerbangan, seperti hari-hari yang cenderung lebih murah atau lebih mahal untuk bepergian.

Keterampilan dan alat yang dipelajari atau diperkuat dengan menyelesaikan proyek ini adalah:

• Menggunakan Excel untuk memvisualisasikan data
• Entri dan pengorganisasian data
• Pemahaman berbagai jenis bagan dan penggunaan yang tepat
• Eksplorasi data dan pengenalan pola

       Mengeksplorasi data harga maskapai dari TripAdvisor. Sumber gambar: NYCDataScience

Proyek 2: Membuat Seni Phyllotaxis dengan R

Jika Anda ingin dibimbing, proyek “Creating Floral Patterns Inspired by Phyllotaxis” mengeksplorasi persinggungan antara matematika, alam, dan seni melalui visualisasi data di R. Menggunakan konsep phyllotaxis—susunan daun pada batang tanaman—Anda akan membuat spiral yang memukau secara visual yang meniru pola alami pada bunga dan tanaman. Phyllotaxis adalah contoh utama bagaimana prinsip matematika seperti deret Fibonacci dan sudut emas dapat menggambarkan keindahan alam. 

Pada akhir proyek, Anda akan menghasilkan karya seni bunga Anda sendiri, memanfaatkan teknik visualisasi data untuk menampilkan keanggunan pola-pola alami ini. Proyek ini sempurna bagi mereka yang ingin memadukan kreativitas dengan data science, sembari memperdalam pemahaman tentang model matematika di alam.

Keterampilan visualisasi data yang dipelajari dalam proyek ini adalah:

• Membuat visualisasi di R menggunakan alat seperti ggplot2
• Memahami dan menerapkan matematika di balik pola alami
• Meningkatkan keterampilan pemrograman R dengan menghasilkan dan memanipulasi data untuk merepresentasikan bentuk-bentuk indah
• Mempelajari bagaimana transformasi seperti rotasi dan skala dapat diterapkan untuk menciptakan desain yang rumit

Proyek 3: Memvisualisasikan sejarah pemenang Hadiah Nobel

Proyek “Visualizing the History of Nobel Prize Winners” mengeksplorasi data historis seputar salah satu penghargaan paling bergengsi di dunia. Proyek ini melibatkan analisis dan visualisasi data penerima Hadiah Nobel di berbagai kategori, tahun, dan demografi.

Proyek ini adalah pilihan yang sangat baik bagi pemula karena menggabungkan manipulasi data dengan tugas visualisasi yang bermakna menggunakan kumpulan data yang menarik dan dapat dikelola. 

Proyek ini memungkinkan Anda mempraktikkan berbagai teknik visualisasi sambil berinteraksi dengan data dunia nyata yang memiliki signifikansi budaya dan historis. Proyek ini juga memperkenalkan konsep penting penggunaan visualisasi data untuk mengungkap dan mengomunikasikan potensi bias, mengajarkan pemikiran kritis bersamaan dengan keterampilan teknis.

Proyek ini tersedia dalam Python dan R.

Keterampilan visualisasi data utama yang dipelajari dalam proyek ini adalah:

• Membuat visualisasi deret waktu untuk menunjukkan tren selama beberapa dekade
• Merancang bar chart dan pie chart untuk data kategorikal (misalnya, kategori penghargaan)
• Mengembangkan heat map atau peta choropleth untuk analisis geografis
• Menggunakan warna secara efektif untuk merepresentasikan kategori yang berbeda atau menyoroti kesenjangan

Proyek Visualisasi Data Tingkat Menengah

Setelah menguasai dasar-dasarnya, saatnya meningkatkan keterampilan visualisasi data Anda dengan proyek yang lebih menantang. Bagian ini memperkenalkan ide tingkat menengah untuk memperluas peralatan Anda dan memperdalam kemampuan analitis.

Proyek 4: Membandingkan statistik pemain bisbol

Proyek “Compare Baseball Player Statistics” menawarkan kesempatan menarik untuk menerapkan dan memperluas keterampilan visualisasi data dasar di Python menggunakan data olahraga dunia nyata. 

Dengan memanfaatkan data Statcast dari Major League Baseball, Anda akan menganalisis dan membandingkan home run yang dipukul oleh dua pemain bisbol. Proyek ini memungkinkan Anda bekerja dengan data multidimensi, menggabungkan informasi spasial (lokasi pukulan dan trajektori) dengan data numerik (kecepatan keluar, sudut peluncuran). Jenis visualisasi yang tepat harus dipilih untuk merepresentasikan data kompleks ini secara efektif, termasuk scatter plot, heat map, dan bahkan visualisasi 3D.

Selain itu, bekerja dengan data olahraga menambahkan unsur penceritaan, mendorong Anda menggunakan visualisasi untuk menarasikan persamaan dan perbedaan pola home run antar pemain.

Keterampilan visualisasi data kunci yang dipelajari dan dipraktikkan dengan menyelesaikan proyek ini mencakup:

• Pembersihan dan penyiapan kumpulan data olahraga yang kompleks
• Menyusun narasi berbasis data melalui penceritaan visual
• Bekerja dengan data spasial dan visualisasi geografis
• Memahami berbagai jenis bagan, seperti heat map dan scatter plot, serta penggunaan yang tepat.

Proyek 5: Menganalisis keterlambatan dan pembatalan penerbangan

Proyek “Analyzing Flight Delays and Cancellations” menawarkan kesempatan menarik untuk mengeksplorasi data penerbangan dunia nyata dari Pacific Northwest. Proyek ini menganalisis kumpulan data informasi penerbangan yang komprehensif untuk mengungkap pola dan faktor yang berkontribusi pada keterlambatan dan pembatalan. 

Anda akan menggunakan teknik data wrangling di Python untuk membersihkan dan menyiapkan data. Kemudian, menggunakan Matplotlib, Anda akan menerapkan berbagai metode visualisasi untuk mengungkap wawasan tentang maskapai, bandara, kondisi cuaca, dan variabel lain yang memengaruhi gangguan penerbangan.

Proyek ini membangun pengetahuan visualisasi data dasar dengan memperkenalkan analisis data yang lebih kompleks dan multidimensi. Anda diharuskan bekerja secara simultan dengan data deret waktu, informasi geografis, dan beberapa variabel yang saling terkait. 

Jika Anda mengambil proyek berpemandu ini, Anda akan membuat visualisasi tingkat lanjut yang secara efektif mengomunikasikan hubungan antara berbagai faktor dan gangguan penerbangan, berpotensi termasuk elemen interaktif untuk eksplorasi data yang lebih mendalam. Proyek ini juga memperkenalkan tantangan menangani dan memvisualisasikan kumpulan data besar, mendorong Anda menggunakan teknik agregasi dan peringkasan data secara efektif.

Keterampilan visualisasi data utama yang akan dikembangkan proyek ini adalah:

• Membuat visualisasi deret waktu untuk menunjukkan pola keterlambatan dan pembatalan dari waktu ke waktu
• Mengembangkan dasbor interaktif untuk mengeksplorasi berbagai aspek data penerbangan
• Mengintegrasikan analisis statistik dengan visualisasi (misalnya, correlation heatmaps)

Proyek 6: Memvisualisasikan detak jantung dan penyakit jantung

Proyek "What is Your Heart Rate Telling You?" menggunakan kumpulan data Cleveland Heart Disease untuk mengeksplorasi isu penting penyakit jantung. Dalam proyek ini, Anda akan menggunakan R untuk mengeksplorasi hubungan antara detak jantung maksimum saat berolahraga dan risiko penyakit jantung dengan mempertimbangkan efek variabel perancu. Melalui penerapan regresi logistik ganda, Anda akan menemukan wawasan berharga tentang kondisi kesehatan yang kompleks ini.

Pembelajar diminta membuat visualisasi yang tidak hanya menampilkan data mentah tetapi juga menggambarkan hubungan statistik dan hasil model. Anda perlu merancang visualisasi yang mengomunikasikan konsep statistik kompleks secara efektif kepada audiens umum, mengubah analisis data menjadi penceritaan visual.

Proyek ini juga memperkenalkan tantangan memvisualisasikan efek variabel perancu, mendorong pembelajar mengembangkan visualisasi multivariat yang lebih maju. Visualisasi ini akan menyoroti hubungan bernuansa antara berbagai variabel dan risiko penyakit jantung.

Prasyarat mencakup pengetahuan tentang Tidyverse dan pemahaman uji hipotesis di R.

Keterampilan visualisasi data yang dikembangkan:

• Memvisualisasikan hubungan antarkomponen variabel untuk menunjukkan tren dan pola.
• Menggambarkan hubungan beberapa variabel sekaligus, memberikan gambaran jelas tentang cara interaksinya.
• Menampilkan hasil model untuk mengomunikasikan kekuatan dan arah hubungan dari model regresi logistik.

Proyek 7: Harapan hidup global dengan ggplot2

Jelajahi gpplot2 melalui proyek “Exploring global life expectancy trends”. Memahami ggplot2 adalah bagian integral dari menjadi data scientist, karena mencakup banyak konsep dasar yang juga ada pada alat visualisasi lain seperti Matplotlib. 

Data harapan hidup global mencakup beragam demografi, negara, dan periode waktu. Ada banyak informasi yang menunggu untuk divisualisasikan dalam berbagai scatter plot dan diagram yang indah.

Gunakan proyek ini sebagai kesempatan untuk membangun pemahaman Anda tentang ggplot2. Fokus pada mekanika pembuatan grafik, seperti area plot, faceting, dan grid. Bangun grafik yang indah dan berdampak dengan menyesuaikan grafik secara manual untuk menceritakan kisah yang lebih lengkap. 

Karena sifat teknis proyek ini yang mendalam, Anda sebaiknya memahami landasan ggplot2 dan memiliki pengalaman membersihkan data dengan R.

Proyek ini berfokus pada keterampilan kunci berikut:

• Kustomisasi tingkat lanjut di ggplot2
• Membangun grafik yang dapat digunakan kembali untuk proyek lain
• Memahami mekanisme pembuatan plot, seperti facets dan grid
• Menceritakan kisah dengan menambahkan lebih banyak lapisan pada grafik sederhana

Proyek Visualisasi Data Tingkat Lanjutan

Beralih dari tingkat menengah ke tingkat lanjutan menggabungkan peningkatan kemampuan teknis ke alat yang lebih bernuansa dan penceritaan yang lebih baik. Proyek-proyek lanjutan ini berfokus pada penerapan konsep serupa di atas ke teknologi baru seperti GeoPandas yang dipadukan dengan interaktivitas dan penceritaan yang lebih canggih. 

Dengan keterampilan yang lebih tinggi, ada lebih banyak kebebasan untuk membuat visualisasi yang paling sesuai dengan cerita Anda. Karena itu, ide-ide ini akan kurang preskriptif dan memberikan opsi yang lebih luas.

Proyek 8: Diagram Sankey PowerBI untuk melacak alur langganan

Diagram Sankey adalah alat yang ampuh untuk menampilkan aliran sebuah populasi. Grafik ini sangat menantang untuk dibuat dengan metode pengkodean tradisional, sehingga menggunakan alat seperti PowerBI sangat menyederhanakan upaya. Meski diperlukan data wrangling yang signifikan untuk membangun model data yang tepat, program ini dengan mudah menghasilkan bagan Sankey.

Contoh ini akan menunjukkan bagaimana kontak awal dapat menjadi pelanggan tanpa menggunakan periode uji coba. Fokus di sini adalah membangun keterampilan PowerBI DAX. Ini membutuhkan unpivot data, membuat model data dinamis, dan memformat data untuk menghasilkan grafik yang diinginkan.

Contoh bagan Sankey. Sumber gambar sqlbi

Keterampilan yang difokuskan di sini adalah:

• Data wrangling
• Fungsi PowerBI DAX
• Pemodelan data PowerBI
• Menghasilkan bagan Sankey 

Proyek 9: Dasbor Spotify di Tableau

Dasbor Spotify di Tableau adalah cara yang bagus untuk mengembangkan keterampilan tingkat lanjut di Tableau karena kekayaan data musik Spotify. Proyek ini membangun pengetahuan dari proyek tingkat menengah, di mana kita mengklasifikasikan musik. 

Proyek seperti ini berfokus pada penyusunan cerita yang menarik menggunakan metadata musik Spotify. Ini adalah kesempatan bagus untuk berlatih mengumpulkan data melalui API Spotify, mengorganisasikannya, dan membuat dasbor yang menyenangkan. Dasbor sebaiknya memuat selektor untuk memfilter berdasarkan genre, artis, tahun, dan timbre. Tambahkan halaman dalam cerita Tableau yang berfokus pada lagu tertentu dan buat bagan radar. Latih berbagai keterampilan Tableau untuk membuat dasbor lengkap yang dapat menarik minat pencinta musik.

Keterampilan kunci yang dipraktikkan adalah sebagai berikut:

• Mekanika Tableau tingkat lanjut, seperti bagan radar dan actions
• Membuat cerita di Tableau
• Mengumpulkan data melalui API
• Penceritaan melalui data

Proyek 10: Visualisasi penumpang dengan GeoPandas

Salah satu teknik visualisasi tingkat lanjut adalah memanfaatkan data spasial. Banyak data yang secara inheren bersifat spasial, mulai dari kode pos pelanggan hingga data jejak GPS. Mempelajari paket khusus seperti GeoPandas di Python dapat memberi Anda seperangkat keterampilan unik. 

Cobalah proyek menggunakan GeoPandas untuk membuat peta, visualisasi, dan analisis spasial. Misalnya, menggunakan kumpulan data seperti Data CitiBike dapat memberikan kesempatan bagus untuk memahami cara membuat peta, berbagai jenis proyeksi peta yang ada, dan cara melihat data dari perspektif yang berbeda.

Karena ini adalah keterampilan yang lebih khusus, fokuslah terlebih dahulu pada menganalisis data geospasial di Python untuk memahami bagaimana data geospasial umumnya distrukturkan. 

Mulailah dengan membuat peta sederhana dan memplot lokasi stasiun menggunakan proyeksi geografis yang sesuai. Lalu, tambahkan data seperti informasi jumlah penumpang dan jam sibuk ke peta tersebut. Sama seperti grafik lainnya, mulailah dengan fondasi dan bangun dengan menambahkan lebih banyak lapisan. Anda bahkan dapat membuat heat map yang menampilkan titik panas jumlah penumpang.

Keterampilan yang diasah oleh proyek ini adalah:

• Keterampilan analisis geospasial
• Pengetahuan GeoPandas di Python
• Membuat peta dan memahami cara peta dihasilkan di Python

Tabel Ringkasan Proyek Visualisasi Data

Berikut ringkasan singkat setiap proyek dan keterampilan yang dikembangkan.

Kesimpulan

Membangun portofolio visualisasi data penting untuk mengembangkan keterampilan teknis dan penceritaan Anda. Pemberi kerja mencari profesional data yang mampu menghasilkan analisis kompleks dan mengomunikasikannya secara efektif kepada para pemangku kepentingan! 

Jaga keterampilan ini tetap tajam dengan mencoba proyek-proyek yang disebutkan di atas dan segarkan kemampuan Anda dengan berbagai sumber daya DataCamp berikut:

• Understanding Data Visualization
• Data Visualization with Python
• Data Visualization PowerBI
• Introduction to Matplotlib
• Excel Data Visualization
• Dashboards in Tableau