Untuk melakukan analisis data dari awal sampai akhir menggunakan Python, terdapat beberapa library yang umumnya digunakan oleh para data scientist dan data analyst. Berikut adalah beberapa library yang sering digunakan:
- Pandas: Pandas adalah library yang sangat populer untuk manipulasi dan analisis data. Dengan Pandas, Anda dapat membaca data dari berbagai sumber, seperti file CSV, Excel, atau database, dan melakukan operasi seperti filtering, grouping, dan agregasi.
import pandas as pd - NumPy: NumPy menyediakan struktur data array yang efisien dan fungsi matematika yang kuat. Ini sangat berguna untuk operasi numerik dan komputasi array.
import numpy as np - Matplotlib dan Seaborn: Matplotlib digunakan untuk membuat visualisasi data seperti grafik dan plot. Seaborn adalah tambahan yang menyediakan antarmuka yang lebih tinggi dan estetika visual yang lebih baik.
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns - Scikit-learn: Scikit-learn adalah library machine learning yang menyediakan algoritma umum untuk tugas-tugas seperti klasifikasi, regresi, clustering, dan lainnya.
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression - Statsmodels: Statsmodels adalah library yang memberikan alat untuk melakukan analisis statistik. Ini sering digunakan untuk regresi statistik dan pengujian hipotesis.
import statsmodels.api as sm - Jupyter Notebooks: Meskipun bukan library, Jupyter Notebooks adalah lingkungan pengembangan interaktif yang sangat populer untuk analisis data dan pengembangan model. Anda dapat menggunakan Jupyter Notebooks untuk menggabungkan kode, teks, dan visualisasi dalam satu dokumen.
Instal dengan:
pip install jupyter
Setelah menginstal library di atas, Anda dapat menggunakan kombinasi ini untuk membaca, membersihkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data, serta mengimplementasikan model machine learning jika diperlukan.