Visualisasi dan Interpretasi Data

Apa tujuan dari proses pra-pemrosesan data dalam analisis data?

• Menyiapkan data untuk diolah

• Membuat visualisasi data

• Menganalisis data secara mendalam

• Menyajikan data dalam bentuk diagram

• Mengidentifikasi anomali dalam data

Mengapa data perlu dipersiapkan sebelum divisualisasikan?

• Agar data lebih kompleks

• Agar data visual lebih rumit

• Agar data visual menampilkan item yang diperlukan saja

• Agar data visual lebih menarik

• Agar data visual lebih berwarna

Apa yang dimaksud dengan pra-pemrosesan data lanjut?

• Tahap membuat visualisasi data

• Tahap menghilangkan kesalahan pada data

• Tahap mengubah data ke dalam tipe teks

• Tahap menambahkan tanda desimal pada data

• Tahap mengelompokkan data berdasarkan kriteria tertentu

Apa langkah pertama dalam membuat diagram batang?

• Pra-pemrosesan data lanjut

• Import library plotly

• Memilih jenis diagram yang sesuai

• Mengubah data mentah menjadi data visual

• Menyusun data dengan format yang sesuai

Apa fungsi dari library plotly dalam visualisasi data?

• Membuat tabel

• Melakukan perhitungan ilmiah

• Mengambil kode HTML dari sebuah website

• Membuat diagram atau chart

• Melakukan penghitungan dan visualisasi matematis

Apa kegunaan diagram batang dalam visualisasi data?

• Menampilkan proporsi data

• Menunjukkan tren seiring waktu

• Membandingkan beberapa item serupa

• Menyajikan data spasial

• Menunjukkan hubungan antara dua variabel

Apa kegunaan diagram lingkaran dalam visualisasi data?

• Membandingkan beberapa item serupa

• Menampilkan perubahan seiring waktu

• Menunjukkan hubungan antar variabel

• Menampilkan proporsi dari beberapa item

• Menunjukkan hubungan hierarkis antara elemen data

Apa tujuan utama dari interpretasi data?

• Mengumpulkan data mentah

• Mengambil kesimpulan yang relevan

• Membuat visualisasi data

• Menyimpan data

• Membuat asumsi tanpa analisis

Mengapa data mentah dianggap tidak berguna?

• Karena terlalu sulit untuk dikumpulkan

• Karena tidak bisa disimpan dengan baik

• Karena tidak memberikan informasi yang jelas tanpa interpretasi

• Karena tidak dapat divisualisasikan

• Karena selalu salah

Apa manfaat interpretasi data dalam pengambilan keputusan?

• Membuat keputusan berdasarkan asumsi

• Membuat keputusan lebih cepat tanpa data

• Membantu membuat keputusan yang lebih tepat dengan percaya diri

• Menghindari pengumpulan data

• Mengurangi kebutuhan akan sumber daya manusia