3 Kesalahan yang Patut Diwaspadai dalam Analisis Data, Catat!

Hal yang paling sering membuat seorang data analyst atau data scientist kesal adalah ketika analisis data atau pengolahan data berjalan dengan lancar, eh tiba-tiba di tengah jalan datanya hilang karena lupa tidak dicadangkan atau backup.

Memang, lupa mencadangkan data adalah kesalahan yang paling umum terjadi dalam analisis data. Hal ini membuat mereka geram dan rela tidak rela mengulang semua step analisisnya dari awal. Kesalahan ini pastinya perlu kamu hindari agar kamu tidak kehilangan data yang sudah kamu analisis.

Seperti yang kita ketahui bahwa analisis data adalah proses penting dalam pengambilan keputusan yang didukung berdasarkan bukti otentik dan data yang telah diolah. Oleh karena itu, penting untuk memahami dan menghindari kesalahan-kesalahan umum yang dapat terjadi dalam analisis data.

Artikel ini akan membahas beberapa kesalahan yang perlu dihindari agar hasil analisis data lebih valid dan bermanfaat. Pastinya kamu juga tidak capek-capek dalam mengulang semua pekerjaan kamu dari awal.

Simak yuk sahabat DQLab!

1. Data Tidak Konsisten

Salah satu penyebab analisis data kamu jadi salah kaprah adalah penggunaan data yang tidak konsisten. Data yang tidak konsisten ini biasanya pangkal kesalahannya terletak pada adanya ketidakseragaman dalam format data atau satuan yang tidak sesuai dengan yang seharusnya.

Kesalahan dalam pengukuran data adalah salah satu kesalahan paling berpotensi yang merusak dalam analisis data. Pastikan alat pengukuran dan metode pengumpulan data telah divalidasi dan teruji untuk meminimalkan kesalahan pengukuran.

Misalnya jika ingin mengukur satuan berat sebisa mungkin menggunakan satuan kilogram. Apabila ada data yang memiliki satuan gram maka diubah terlebih dahulu ke satuan kilogram. 

Sumber Gambar: GeeksforGeeks

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Tidak Memperhatikan Konteks

Pengambilan keputusan ini tentunya bersumber dari analisis data yang sebelumnya sudah dilakukan. Kita harus bisa melihat konteks dari data yang sudah dikumpulkan. Contoh, ketika kita menganalisis tren penjualan yang diperoleh dari suatu kota tentunya tidak bisa mewakili data penjualan yang ada di tingkat nasional. Kenapa? lingkup kota dan nasional itu sudah berbeda.

Memahami konteks data sangat penting. Kesalahan ini termasuk dalam memahami bisnis, ilmiah, atau lingkungan sosial yang mempengaruhi data. Tanpa pemahaman yang baik tentang konteks dari data yang akan diolah tentu saja hasil analisisnya bisa sia-sia.

3. Overfitting atau underfitting

Overfitting dan underfitting adalah dua masalah umum yang dapat terjadi ketika membangun model statistik atau pembelajaran mesin. Kedua masalah ini berkaitan dengan cara model beradaptasi terhadap data pelatihan dan kemampuan model untuk menggeneralisasi pada data yang tidak dikenal.

Menggunakan model yang terlalu kompleks atau terlalu sederhana bisa membuat hasil prediksimu tidak akurat. Sedangkan gejala overfitting membuat model tidak dapat menggeneralisasi data baru dengan baik. Sebaliknya, model yang mengalami underfitting tidak bisa menggambarkan kompleksitas data yang sebenarnya.

Sumber Gambar: medium.com/Anup Bhande

Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 

Kesalahan dalam analisis data sekecil apapun tentunya harus kamu hindari! Kalau analisis datanya salah, keputusan akhirnya juga menjadi salah dong. Maka dari itu, kamu bisa meminimalisirnya dengan menyeragamkan satuan pengukuran sesuai dengan standar, memahami konteks dalam pengolahan data dan bisa mengubah model dari yang awalnya underfitting atau overfitting menjadi best fit (model yang terbaik). 

Tertarik menjadi bagian praktisi data profesional? Nah kalian perlu mempersiapkan diri nih! Mulai langsung belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri untuk berkarir di industri impian kalian! 

Penulis: Reyvan Maulid