Project name: Analisis Data Sleep Health and Lifestyle

Project Summary

• Proyek ini menganalisis hubungan antara pekerjaan, kesehatan, dan pola tidur menggunakan Sleep, Health, and Lifestyle Dataset. Secara keseluruhan, struktur dan analisis sudah baik, namun ada beberapa kekurangan seperti penghapusan person_id yang mengurangi identifikasi unik dan fokus feature engineering yang kurang relevan dengan pertanyaan bisnis. Dokumentasi dan insight pada visualisasi juga perlu ditingkatkan agar analisis lebih jelas dan terarah. Dengan perbaikan ini, proyek dapat memberikan hasil yang lebih relevan dan mendalam.
• Struktur program untuk dashboard sudah cukup baik. Penggunaan modul juga sudah tepat dalam memisahkan file agar tetap terorganisir dan tidak berantakan. Namun, terdapat beberapa kesalahan yang perlu diperbaiki, seperti typo dalam kode, kesalahan pada penamaan fungsi, serta ketidaksesuaian tipe data pada parameter fungsi. Sebaiknya dilakukan pengecekan lebih lanjut untuk memastikan bahwa setiap fungsi memiliki nama yang sesuai dengan konvensi penamaan yang baik dan parameter yang digunakan memiliki tipe data yang sesuai dengan kebutuhan.

Error Notes

Pada proyek ini, setelah dilakukan pemeriksaan, ditemukan error pada sel 8 yang disebabkan oleh file dataset yang belum terunduh. Masalah ini berhasil diatasi dengan mengunduh dataset tersebut. Untungnya, file notebook telah menyediakan perintah untuk mengunduh dataset secara langsung, sehingga proses perbaikan dapat dilakukan dengan mudah.

Selain itu, error juga ditemukan pada sel 49. Kesalahan ini terjadi akibat ketidaksesuaian dalam kode yang digunakan.

#df_eda seharusnya  menyalin df_clean
df_eda = df.copy()

Kode tersebut seharusnya menggunakan df_clean sebagai referensi. Oleh karena itu, perbaikannya dilakukan dengan mengganti referensi yang salah sehingga menjadi:

df_eda = df_clean.copy()

Terdapat error saat pembuatan treemap yang disebabkan oleh perubahan nilai pada kolom kategorikal akibat penggunaan label encoder.

Saya memperbaikinya dengan cara menyalin df_clean menjadi df_visual agar label asli tidak terenkode dan dapat digunakan untuk pembuatan treemap.

Terjadi ImportError pada Streamlit akibat kesalahan penulisan pada nama fungsi yang dipanggil, yaitu create_treemaps, padahal seharusnya create_treemap. Saya memperbaikinya dengan cara mengubah nama fungsi tersebut menjadi create_treemap.

Terjadi NameError: name 'df_visual' is not defined. Hal ini disebabkan karena df_visual dipanggil terlebih dahulu sebelum didefinisikan. Untuk memperbaikinya, pastikan bahwa df_visual didefinisikan terlebih dahulu sebelum digunakan dalam kode.

first_visual = st.columns(3)
first_visual[0].plotly_chart(create_pie_chart(df_visual, "gender", "Gender", hole=0.4))
first_visual[1].plotly_chart(create_funnel_chart(df_visual, column="blood_pressure_category", label="Blood Pressure"))
first_visual[2].plotly_chart(create_pie_chart(df_visual, "bmi_category", "BMI"))

df_visual = filtered_df.copy()
df_visual["gender"] = df_visual["gender"].map(gender_icons)
df_visual["sleep_disorder"] = df_visual["sleep_disorder"].apply(lambda x: True if x != "No Issue" else False)
df_visual.drop(["age_group", "blood_pressure_category"], axis=1, inplace=True)

Saya memperbaikinya dengan cara mendefinisikan df_visual terlebih dahulu sebelum digunakan, sehingga error NameError dapat teratasi.

Terjadi NameError: name 'gender_icons' is not defined. Hal ini disebabkan karena gender_icons dipanggil terlebih dahulu sebelum didefinisikan. Saya memperbaikinya dengan cara mendefinisikan gender_icons terlebih dahulu sebelum dipanggil dalam kode.

Terjadi KeyError: 'blood_pressure_category' karena kolom blood_pressure_category telah dihapus sebelumnya, namun kolom tersebut masih dipanggil di baris selanjutnya. Untuk memperbaikinya, pastikan kolom tersebut tidak dihapus sebelum dipanggil, atau ubah urutan kode sehingga kolom tersebut dipanggil sebelum dihapus.

df_visual.drop(["age_group", "blood_pressure_category"], axis=1, inplace=True)