Dalam visualisasi data, hal tersebut sangat bergantung pada jenis data yang dianalisis. Untuk data kuantitatif, seperti pendapatan bulanan atau suhu harian, tujuannya adalah untuk menunjukkan tren, distribusi, dan hubungan antar variabel. Oleh karena itu, grafik seperti line chart sangat ideal untuk melacak perubahan seiring waktu, sementara histogram atau box plot efektif untuk melihat distribusi data dan mengidentifikasi outlier. Misalnya, sebuah line chart yang menampilkan jumlah penjualan setiap hari akan sangat membantu untuk melihat pola penjualan musiman.

Dalam analisis, data cross-sectional dan data time series memiliki perbedaan mendasar yang memengaruhi jenis pertanyaan yang bisa dijawab. Data cross-sectional adalah data yang dikumpulkan dari berbagai subjek—seperti individu, perusahaan, atau negara—pada satu titik waktu. Fokusnya adalah pada perbandingan dan variasi di antara subjek-subjek tersebut. Misalnya, survei yang mengukur pendapatan, usia, dan tingkat pendidikan dari 500 orang di Jakarta pada bulan Mei 2024 adalah contoh data cross-sectional. Analisis dari data ini dapat mengungkap korelasi antara tingkat pendidikan dan pendapatan.

Sebaliknya, data time series berfokus pada pengamatan satu subjek yang dicatat secara berulang dalam interval waktu tertentu. Tujuan utamanya adalah untuk melacak perubahan, tren, dan pola musiman dari waktu ke waktu. Contoh umum adalah data harga saham harian sebuah perusahaan selama setahun, atau data inflasi bulanan di Indonesia selama lima tahun terakhir. Analisis dari data ini bisa digunakan untuk memprediksi harga saham di masa depan atau mengidentifikasi pola inflasi.

Maka dari itu meskipun time series dan cross sectional sering kali dikatakan “Mirip”, namun nyatanya keduanya memiliki perbedaan yang signifikan. Terutama dalam hal pemvisualisasian data.