Exploratory Data Analysis (EDA) adalah langkah krusial dalam proses data science yang berfungsi untuk memahami dan menganalisis data sebelum melakukan pemodelan lebih lanjut. Melalui EDA, para ilmuwan data dapat mengeksplorasi karakteristik dan struktur data, sehingga membantu mengidentifikasi pola, tren, dan anomali yang mungkin tidak terlihat pada pandangan pertama. Dengan memahami data secara mendalam, EDA berkontribusi pada pengambilan keputusan yang lebih baik dan pemilihan metode analisis yang lebih tepat.

Salah satu manfaat utama dari EDA adalah kemampuannya untuk mengidentifikasi masalah kualitas data, seperti nilai hilang, duplikat, atau outlier. Masalah-masalah ini dapat mempengaruhi hasil analisis dan model yang dibangun, sehingga penting untuk menanganinya sejak awal. Dengan menggunakan teknik visualisasi dan statistik deskriptif, EDA memungkinkan analis untuk mengenali masalah ini dan mengambil langkah-langkah perbaikan sebelum melanjutkan ke analisis lebih lanjut.

Selain itu, EDA membantu dalam memahami distribusi dan hubungan antar variabel. Dengan menganalisis data secara visual, seperti melalui diagram pencar, histogram, atau boxplot, analis dapat melihat bagaimana variabel berinteraksi satu sama lain. Pemahaman ini sangat penting dalam memilih model yang sesuai, karena beberapa model mungkin lebih efektif untuk hubungan tertentu, seperti linear atau non-linear.

EDA juga berfungsi untuk menginspirasi hipotesis dan pertanyaan penelitian baru. Dengan mengeksplorasi data, analis dapat menemukan wawasan yang menarik yang dapat menjadi dasar untuk penelitian lebih lanjut atau pengembangan strategi bisnis. Proses ini sering kali menghasilkan pemahaman yang lebih dalam tentang konteks data dan faktor-faktor yang mempengaruhi variabel yang dianalisis.

Terakhir, EDA merupakan jembatan yang menghubungkan data mentah dengan analisis dan pemodelan yang lebih kompleks. Dengan memberikan gambaran umum yang jelas tentang data, EDA membantu tim data science berkolaborasi lebih baik dan berkomunikasi dengan pemangku kepentingan. Hasil EDA sering kali menjadi dasar bagi presentasi dan laporan yang menjelaskan temuan analisis, sehingga meningkatkan transparansi dan kepercayaan dalam hasil yang diperoleh.