1. Tujuan Visualisasi
- Distribusi Data: Untuk melihat bagaimana data tersebar.
- Histogram: Menunjukkan frekuensi distribusi data dalam interval yang sama.
- Box Plot: Memberikan gambaran mengenai median, kuartil, dan outlier dalam dataset. Cocok untuk membandingkan distribusi beberapa kelompok.
- Perbandingan: Untuk membandingkan nilai antar kelompok.
- Grafik Batang (Bar Chart): Untuk perbandingan nilai antar kategori yang berbeda, baik dalam bentuk frekuensi atau agregasi lainnya.
- Stacked Bar Chart: Untuk perbandingan kontribusi bagian-bagian terhadap keseluruhan dalam kategori yang berbeda.
- Relasi atau Hubungan: Untuk melihat hubungan atau korelasi antara dua variabel.
- Scatter Plot: Cocok untuk melihat korelasi atau pola antara dua variabel numerik.
- Bubble Chart: Versi lanjutan dari scatter plot yang menambahkan dimensi ketiga (biasanya melalui ukuran gelembung).
- Tren: Untuk melihat perubahan data dari waktu ke waktu.
- Line Chart: Efektif untuk menampilkan tren atau pola perubahan dalam data serial waktu.
2. Skala Pengukuran
Data Diskrit vs Kontinu: Jika data berbentuk diskrit (misalnya jumlah orang), bar chart atau column chart lebih cocok. Jika data kontinu (misalnya tinggi badan atau berat badan), histogram atau line chart akan lebih tepat.Ordinal vs Nominal: Jika data kategorikal bersifat ordinal (misalnya peringkat dari tinggi ke rendah), bar chart dengan urutan tertentu mungkin lebih efektif. Jika nominal (misalnya warna atau wilayah), pie chart atau bar chart bisa digunakan tanpa memerlukan urutan khusus.3. Jenis Data
Data Kategorikal: Data yang terdiri dari kategori atau kelompok seperti jenis kelamin, warna, atau wilayah.
- Grafik Batang (Bar Chart): Cocok untuk menggambarkan frekuensi atau perbandingan antar kategori.
- Pie Chart: Digunakan untuk menggambarkan proporsi bagian-bagian terhadap keseluruhan, tetapi kurang efektif jika terlalu banyak kategori.
- Histogram: Digunakan untuk menggambarkan distribusi data numerik dalam bentuk interval atau rentang. Histogram cocok untuk dataset kontinu yang besar.
- Scatter Plot: Digunakan untuk melihat pola atau hubungan antara dua variabel numerik.
- Line Chart: Cocok untuk menggambarkan tren data numerik yang diukur dari waktu ke waktu.
Dataset Kecil: Jika dataset berukuran kecil, grafik yang sederhana seperti bar chart atau pie chart biasanya lebih efektif. Grafik yang terlalu kompleks mungkin tidak diperlukan.Dataset Besar: Untuk dataset yang besar, seperti dengan banyak titik data numerik, histogram, scatter plot, atau box plot sering lebih cocok untuk menunjukkan pola umum dan distribusi.
5. Jumlah Variabel yang dianalisis
Satu Variabel: Jika hanya ada satu variabel yang ingin dianalisis (univariat analysis):
- Histogram atau Bar Chart akan menjadi pilihan yang baik tergantung pada jenis datanya.
- Scatter Plot untuk variabel numerik.
- Clustered Bar Chart jika kedua variabel bersifat kategorikal.