BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 1 Jam 20 Menit 32 Detik

3 Langkah Pengolahan dan Analisis Data untuk Membuat Keputusan yang Baik

Belajar Data Science di Rumah 15-April-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1facded8df26b707f6e583b697717862_x_Thumbnail800.jpg

Saat ini sebagian perusahaan maupun pemerintahan masih mengesampingkan fungsi krusial data dalam proses pengambilan keputusan. Mereka kurang memahami bahwa data menyimpan banyak informasi yang berharga bagi kelangsungan hidup perusahaan. Untuk menghasilkan informasi yang berguna, tidak bisa diperoleh secara instan. Perlu adanya beberapa proses untuk mengekstrak data yang tidak dapat dibaca menjadi kumpulan informasi yang bermanfaat. Salah satu peran penting adanya data dalam perusahaan adalah untuk mengambil keputusan yang lebih baik. Data perlu diproses dan dianalisis sehingga bisa baca oleh stakeholder perusahaan.Beberapa fungsi lain dari data adalah dapat menjadi jawaban dari sebuah masalah yang muncul, bisa mendapatkan informasi akurat terkait pemasaran, produksi, distribusi, dan lain sebagainya. 

Singkatnya, perusahaan maupun organisasi membutuhkan analisis data yang baik agar bisa menghasilkan informasi yang insightful dan bisa digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan. Dalam dunia analisis data, ada berbagai cara dan metode untuk mengolah data sesuai dengan karakteristik dan tujuan penelitian. Seorang peneliti harus menguasai langkah-langkah pemrosesan dan  analisis data yang tepat sehingga hasil yang didapatkan sesuai dengan tujuan dan tidak memakan banyak waktu. Pada artikel kali ini, DQLab akan menjelaskan bagaimana langkah-langkah analisis dan pengolahan data yang tepat sehingga hasil analisis dapat digunakan untuk mengambil keputusan yang lebih efisien. Jadi tunggu apa lagi? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Menetapkan Pertanyaan

Dalam analisis data, seorang peneliti harus memulai dengan pertanyaan yang tepat. Ciri-ciri pertanyaan yang baik adalah dapat diukur, jelas, dan ringkas, Seorang peneliti biasanya akan merancang beberapa pertanyaan dan mencoret pertanyaan yang tidak sesuai kualifikasi. Berikut adalah contoh identifikasi masalah yang baik: Sebuah kontraktor perusahaan mengalami kenaikan biaya dan tidak dapat mengajukan proposal kontrak yang kompetitif. Salah satu dari berbagai pertanyaan yang bisa digunakan untuk memecahkan masalah tersebut adalah apakah perusahaan perlu mengurangi staf tanpa mengurangi kualitas?. Contoh pertanyaan ini merupakan pertanyaan terbuka yang bisa diukur dan dinilai.

Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!

2. Mengumpulkan Data

Setelah mengidentifikasi pertanyaan dengan jelas, maka kita bisa lanjut ke tahap selanjutnya, yaitu pengumpulan data. Beberapa hal yang harus diperhatikan dalam proses pengumpulan data adalah menentukan informasi apa yang bisa dikumpulkan dari database atau sumber yang tersedia, menentukan penyimpanan file data, manajemen penyimpanan data yang baik seperti data diatur dalam log dengan tanggal pengumpulan dan sumber pengambilan data. Jika diperlukan, kita juga bisa normalisasi data. Pada dunia penelitian, ada banyak metode pengumpulan data, seperti wawancara, kuesioner, observasi atau pengamatan, dan lain sebagainya. Pengumpulan data ini disebut dengan pengumpulan data primer. Selain itu, kita juga bisa mengumpulkan data dari website pemerintah atau media sosial. Pengumpulan data jenis ini disebut dengan pengumpulan data sekunder.

3. Analisis Data

Setelah mengumpulkan data, kita bisa langsung menganalisis data untuk menjawab pertanyaan yang telah kita susun di langkah pertama. Kita bisa mulai dengan memanipulasi data dengan beberapa cara, seperti membuat plot, menemukan korelasi, ataupun membuat pivot tabel di Excel. Selain itu, beberapa analisis yang bisa kita gunakan untuk menjawab pertanyaan di langkah pertama adalah analisis trend, korelasi, variasi, pencilan, dan lain sebagainya. Pada langkah ini, kita membutuhkan software dan tools analisis data untuk mengekstrak kumpulan data menjadi informasi yang insightful. Beberapa software yang bisa digunakan adalah Visio, Minitab, Stata, R, Python, dan Microsoft Excel.

 Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!       


Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.


    Penulis : Galuh Nurvinda

    Editor : Annissa Widya Davita


      Mulai Karier
      sebagai Praktisi
      Data Bersama
      DQLab

      Daftar sekarang dan ambil langkah
      pertamamu untuk mengenal
      Data Science.

      Buat Akun


      Atau

      Sudah punya akun? Login