9 Library Andalan Python untuk Visualisasi Data, Manjakan Mata
Visualisasi data merupakan salah satu skillset yang perlu dimiliki oleh data scientist karena memainkan peran krusial dalam memahami pola, tren, dan insight yang terkandung dalam dataset. Dengan kemampuan untuk menghasilkan visualisasi yang representatif, seorang data scientist mampu menyederhanakan informasi yang kompleks menjadi lebih mudah dipahami bagi decision-maker yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis (non-IT). Untuk menghasilkan visualisasi data yang apik, data scientist perlu memilah-milah mana library (pustaka) yang cocok. Salah satu bahasa pemrograman yang dapat menangani kebutuhan visualisasi data adalah Python.
Python menyediakan beragam visualisasi data yang memanjakan mata. Tidak heran apabila setiap library yang dimiliki Python punya ciri khas. Ada yang fokus pada user friendly dan menangani visualisasi data lebih sederhana. Ada pula library yang menyediakan plot dengan sintaks lebih sederhana namun menghasilkan plot estetis. Mari simak sembilan library andalan Python untuk visualisasi data yang bakal menjawab kebutuhan para data scientist.
1. Bokeh
Pertama, library andalan Python untuk visualisasi data adalah Bokeh. Library ini dikenal memiliki visualisasi interaktif untuk bahasa pemrograman Python. Dikembangkan oleh Continuum Analytics, Bokeh memungkinkan pembuatan visualisasi data interaktif yang dapat diintegrasikan ke dalam web (modern web browser). Keunggulan utama Bokeh adalah kemampuannya menghasilkan visualisasi yang responsif dan dapat dijelajahi oleh pengguna secara langsung.
Berbeda dengan beberapa library lain yang lebih bersifat statis, Bokeh memungkinkan interaksi langsung dengan grafik yang dihasilkannya. Pengguna dapat memperbesar, memperkecil, atau memilih elemen tertentu pada grafik dengan menggunakan berbagai alat interaktif yang disediakan. Bokeh mendukung berbagai jenis grafik, termasuk scatter plot, line plot, bar plot, dan grafik lainnya. Kelebihan lainnya adalah kemampuannya untuk membuat visualisasi data pada peta geografis dan visualisasi data besar (big data).