Dalam konteks Visualisasi Data, "Kumpulan Data" mengacu pada kumpulan item data terstruktur, yang dapat dianalisis, dimanipulasi, dan divisualisasikan untuk mengungkap pola, tren, dan wawasan. Kumpulan data sering kali disusun dalam tabel, dengan baris mewakili entri data individual dan kolom mewakili atribut atau dimensi setiap entri. Namun, mereka juga bisa ada dalam format lain, seperti struktur hierarki (misalnya XML atau JSON), array multidimensi, atau jaringan kompleks (misalnya grafik).
Kumpulan data dapat terdiri dari berbagai tipe data, termasuk numerik (misalnya bilangan bulat atau angka floating-point), kategorikal (misalnya label teks atau kode), ordinal (misalnya peringkat), biner (misalnya benar/salah atau 1/0). , dan temporal (misalnya, tanggal atau stempel waktu). Bergantung pada struktur dan konten kumpulan data, teknik dan alat visualisasi yang berbeda dapat digunakan untuk merepresentasikan dan mengeksplorasi data secara efektif, seperti diagram garis, diagram batang, plot sebar, peta panas, peta pohon, dan diagram jaringan.
Dalam platform no-code AppMaster, pengguna dapat membuat visualisasi data yang menarik secara visual dan interaktif dengan memanfaatkan antarmuka drag-and-drop platform, komponen khusus, dan perancang proses bisnis (BP). Hal ini memungkinkan pengguna untuk mengubah kumpulan data mentah menjadi representasi visual yang informatif dan menarik, yang dapat disematkan di web atau aplikasi seluler, atau dibagikan melalui endpoints API, tanpa memerlukan keahlian pemrograman atau pengetahuan mendalam tentang pustaka dan kerangka kerja visualisasi.
AppMaster terintegrasi secara mulus dengan berbagai sumber data, termasuk database relasional (misalnya, PostgreSQL), serta API eksternal dan layanan web, untuk menyerap dan memproses kumpulan data secara real-time atau terjadwal. Hal ini memastikan bahwa visualisasi yang dihasilkan selalu terkini dan relevan, karena visualisasi tersebut beradaptasi secara dinamis untuk mencerminkan perubahan dan penambahan terbaru pada data yang mendasarinya.
Selain itu, platform AppMaster menyediakan berbagai fungsi manipulasi dan transformasi data yang telah ditentukan sebelumnya, memungkinkan pengguna untuk membersihkan, menggabungkan, memfilter, dan mengurutkan kumpulan data sebelum divisualisasikan. Hal ini memungkinkan pengguna untuk fokus pada aspek yang paling relevan dan menarik dari data mereka, dan membantu mereka mengatasi tantangan bekerja dengan kumpulan data yang besar, berisik, dan heterogen, seperti yang sering terjadi dalam aplikasi dunia nyata.
Untuk menilai kualitas dan efektivitas suatu dataset dalam hal kesesuaiannya untuk visualisasi data, beberapa faktor harus dipertimbangkan, termasuk:
- Kelengkapan: Kumpulan data harus mencakup semua item data dan atribut yang diperlukan untuk tugas analisis dan visualisasi yang ada. Data yang hilang atau tidak lengkap dapat menyebabkan visualisasi yang menyesatkan atau tidak informatif, dan mungkin memerlukan teknik pengumpulan, imputasi, atau penggabungan data tambahan untuk mengimbangi kesenjangan tersebut.
- Akurasi: Kumpulan data harus bebas dari kesalahan, inkonsistensi, dan bias yang dapat mendistorsi hasil analisis dan visualisasi. Metode validasi data, deteksi kesalahan, dan identifikasi outlier dapat diterapkan untuk memastikan bahwa data akurat dan dapat dipercaya.
- Granularitas: Kumpulan data harus berisi detail dan resolusi yang cukup untuk mendukung wawasan dan perbandingan yang bermakna, tanpa membebani pemirsa atau menyebabkan masalah kinerja. Kumpulan data yang berbutir kasar mungkin memerlukan penyempurnaan atau pemilahan tambahan, sedangkan kumpulan data yang berbutir halus mungkin perlu diringkas atau diagregasi hingga tingkat detail yang lebih mudah dikelola.
- Dimensi: Kumpulan data harus mencakup sejumlah atribut dan dimensi yang dapat dikelola, untuk menghindari apa yang disebut "kutukan dimensi", yang dapat membuat sebagian besar teknik visualisasi menjadi tidak efektif atau sulit diterapkan. Teknik reduksi dimensi dan pemilihan fitur dapat membantu mengidentifikasi atribut yang paling relevan dan informatif untuk tujuan visualisasi.
- Ketepatan Waktu: Kumpulan data harus terkini, terkini, dan mewakili fenomena yang diselidiki, untuk memastikan bahwa visualisasi memberikan wawasan yang akurat dan dapat ditindaklanjuti. Hal ini mungkin memerlukan proses pengumpulan, pembaruan, dan penyegaran data yang berkelanjutan, serta metode untuk menangani data yang bervariasi waktu, streaming, atau berbasis peristiwa.
Visualisasi data yang efisien adalah aspek penting dari aplikasi perangkat lunak modern dan sistem pendukung keputusan, yang menyediakan antarmuka intuitif dan interaktif kepada pengguna untuk mengeksplorasi, menganalisis, dan menafsirkan kumpulan data yang kompleks dan multidimensi. Dengan memanfaatkan kemampuan platform no-code AppMaster, pengembang dan pakar domain dapat menciptakan solusi visualisasi data yang kuat, fleksibel, dan dapat diskalakan, disesuaikan dengan kebutuhan dan kebutuhan spesifik mereka, tanpa memerlukan pemrograman ekstensif atau pengetahuan khusus dalam ilmu data dan visualisasi.
