Scatter plot matrix adalah salah satu alat visualisasi data yang paling populer digunakan dalam analisis data eksploratory. Alat ini memungkinkan pengguna untuk melihat hubungan antara variabel numerik dengan menggunakan grafik 2D. Dalam artikel ini, kita akan membahas bagaimana menggunakan scatter plot matrix dengan analisis exploratory dan visualisasi data intelektual.

Penggunaan Scatter Plot Matrix

Scatter plot matrix adalah alat yang memungkinkan pengguna untuk melihat hubungan antara dua variabel numerik. Grafik ini terdiri dari titik-titik yang mewakili nilai variabel x dan y. Pengguna dapat mengatur berbagai properti grafik, seperti warna, ukuran, dan bentuk titik, serta judul sumbu-x dan -y.

Penggunaan Analisis Exploratory

Analisis exploratory adalah proses awal yang digunakan untuk memahami data dan mencari insight yang berguna. Dalam scatter plot matrix, analisis exploratory dapat dilakukan dengan menggunakan fitur "Find Informative Projections". Fitur ini dapat membantu pengguna menemukan atribut-pembentuk yang paling informatif dan menghasilkan visualisasi yang lebih baik.

Penggunaan Visualisasi Data Intelektual

Visualisasi data intelektual adalah fitur lainnya yang dapat digunakan dalam scatter plot matrix. Fitur ini dapat membantu pengguna menemukan pola-pola yang tersembunyi dalam data dan menghasilkan visualisasi yang lebih berguna.

Penggunaan Selection

Selection adalah fitur yang memungkinkan pengguna untuk memilih instances secara manual. Pengguna dapat menggunakan Shift modifier untuk membuat grup-grup baru dan Shift + Ctrl (atau Shift + Cmd pada macOS) untuk menambahkan instance ke grup terakhir.

Penggunaan Exploratory Data Analysis

Exploratory data analysis adalah proses awal yang digunakan untuk memahami data dan mencari insight yang berguna. Dalam scatter plot matrix, exploratory data analysis dapat dilakukan dengan menggunakan fitur "Select", "Pan", dan "Zoom".

Contoh Penggunaan

Berikut adalah contoh penggunaan scatter plot matrix dalam analisis data eksploratory. Contoh ini menunjukkan bagaimana pengguna dapat memilih instances secara manual dan mengirimkannya ke widget Data Table.

Referensi

• Leban, G., Zupan, B., Vidmar, G., & Bratko, I. (2006). VizRank: Data Visualization Guided by Machine Learning. Data Mining and Knowledge Discovery, 13(2), 119-136.
• Orange Visual Programming 3 documentation