Skip to content

inii-man/hari-2-visualisasi-data-matplotlib-dan-seaborn

Repository files navigation

📊 Tutorial Visualisasi Data dengan Matplotlib dan Seaborn

Selamat datang di tutorial lengkap visualisasi data Python! Tutorial ini dirancang khusus untuk pemula yang ingin belajar membuat grafik dan visualisasi data yang menarik menggunakan data nyata.

📁 Struktur File

Tutorial ini dibagi menjadi beberapa file terpisah agar lebih fokus dan mudah dipelajari:

📚 File Tutorial

  1. 01_matplotlib_basics.ipynb - Tutorial Matplotlib

    • Line plots, bar charts, scatter plots
    • Kustomisasi grafik (warna, label, legend)
    • Subplots dan dashboard
    • Tips dan best practices
  2. 02_seaborn_basics.ipynb - Tutorial Seaborn

    • Heatmaps untuk korelasi
    • Pair plots untuk hubungan antar variabel
    • Box plots dan violin plots
    • Histogram dan distribusi data
    • Analisis korelasi
  3. 03_exercises.ipynb - Latihan Praktis

    • 10 latihan dengan tingkat kesulitan bertahap
    • Mencakup semua materi dari tutorial 1 & 2
    • Petunjuk dan hints untuk setiap soal
  4. 04_solutions.ipynb - Solusi Lengkap

    • Jawaban detail untuk semua latihan
    • Penjelasan langkah demi langkah
    • Tips tambahan untuk setiap solusi
  5. cheatsheet.md - Referensi Cepat

    • Ringkasan sintaks Matplotlib & Seaborn
    • Contoh kode siap pakai
    • Tips troubleshooting

📊 Dataset

sales_data.csv - Data penjualan yang akan digunakan di seluruh tutorial

  • 50 baris data transaksi penjualan
  • 9 kolom: Date, Product, Category, Quantity, Price, Revenue, Customer_Age, Gender, Region
  • Kategori produk: Electronics, Clothing, Food, Books, Sports

🚀 Cara Menggunakan

Langkah 1: Persiapan

# Install dependencies
pip install matplotlib seaborn pandas numpy jupyter

# Atau menggunakan conda
conda install matplotlib seaborn pandas numpy jupyter

Langkah 2: Mulai Belajar

  1. Buka Jupyter Notebook atau VS Code
  2. Mulai dari 01_matplotlib_basics.ipynb
  3. Jalankan setiap cell secara berurutan
  4. Eksperimen dengan mengubah parameter

Langkah 3: Latihan

  1. Setelah menyelesaikan tutorial 1 & 2, buka 03_exercises.ipynb
  2. Coba selesaikan setiap latihan sendiri dulu
  3. Jika stuck, lihat hints yang tersedia
  4. Bandingkan jawaban Anda dengan 04_solutions.ipynb

Langkah 4: Referensi

  • Gunakan cheatsheet.md sebagai referensi cepat
  • Bookmark untuk digunakan dalam project Anda

📖 Silabus Pembelajaran

Minggu 1: Matplotlib Basics

  • ✅ Instalasi dan setup
  • ✅ Line plots dan variasi
  • ✅ Bar charts (vertical, horizontal, grouped, stacked)
  • ✅ Scatter plots dan bubble charts
  • ✅ Kustomisasi (warna, marker, style)

Minggu 2: Seaborn Advanced

  • ✅ Setup Seaborn dan themes
  • ✅ Heatmaps dan korelasi
  • ✅ Pair plots dan joint plots
  • ✅ Box plots, violin plots, swarm plots
  • ✅ Histogram, KDE, dan distribusi

Minggu 3: Latihan & Project

  • ✅ Menyelesaikan semua exercises
  • ✅ Membuat dashboard sendiri
  • ✅ Analisis dataset pribadi

💡 Tips Belajar

  1. Jangan skip cell - Jalankan setiap cell secara berurutan
  2. Eksperimen - Ubah parameter dan lihat apa yang terjadi
  3. Catat - Buat catatan untuk hal-hal penting
  4. Praktik - Coba gunakan data Anda sendiri
  5. Bertanya - Jika bingung, cari dokumentasi atau bertanya

🎯 Target Setelah Tutorial

Setelah menyelesaikan tutorial ini, Anda akan mampu:

  • ✅ Membuat berbagai jenis visualisasi data
  • ✅ Memilih grafik yang tepat untuk jenis data tertentu
  • ✅ Mengkustomisasi grafik sesuai kebutuhan
  • ✅ Menganalisis pola dan trend dalam data
  • ✅ Membuat dashboard visualisasi yang informatif

📚 Sumber Belajar Tambahan

❓ FAQ

Q: Saya harus mulai dari mana?
A: Mulai dari 01_matplotlib_basics.ipynb dan ikuti urutan file.

Q: Berapa lama untuk menyelesaikan tutorial ini?
A: Sekitar 6-8 jam jika dipelajari dengan serius, atau 2-3 minggu jika belajar santai.

Q: Apakah perlu background programming?
A: Basic Python knowledge sangat membantu, tapi tutorial ini dibuat untuk pemula.

Q: Bisa pakai data sendiri?
A: Tentu! Setelah memahami konsepnya, Anda bisa mengganti dengan dataset Anda.

Q: Ada error saat install library?
A: Pastikan Python versi 3.7 ke atas, dan coba gunakan virtual environment.

🤝 Kontribusi

Jika menemukan error atau ingin menambahkan konten, silakan buat issue atau pull request!

📄 Lisensi

Tutorial ini gratis untuk dipelajari dan dibagikan. Gunakan untuk pembelajaran dan project Anda!


Selamat Belajar! 🚀📊

Ingat: "The best way to learn is by doing!" - Jadi jangan hanya membaca, tapi praktikkan juga!

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published