PROMO 12.12 YES! BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 122K!
Diskon Spesial 97% Belajar Data Science Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 12 Jam 46 Menit 21 Detik 

4 Cara Implementasi Teknik Analisis Data untuk Bangun Insight

Belajar Data Science di Rumah 12-April-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/f0ef442c1536b96aafe11d448f09b257_x_Thumbnail800.jpg

Teknik analisis data merupakan salah satu tools terbaik untuk mendapatkan insight yang berguna yang bisa diimplementasikan di berbagai sektor industri. Proses analisis data memiliki beberapa komponen yang dapat membantu berbagai divisi untuk memperbaiki kinerja dan mencapai goals yang diinginkan. Insight yang didapat dari analisis data dapat menjadi bahan untuk menyusun suatu strategi yang efektif sehingga tujuan yang ingin dicapai lebih realistis. Hasil analisis data dapat diimplementasikan untuk menjawab berbagai pertanyaan untuk memperbaiki bisnis.


Analisis data merupakan bidang multidisiplin yang merupakan gabungan dari computer science, statistika, dan bisnis. Bidang ini digabungkan untuk membantu bisnis dan organisasi berhasil. Tujuan utama seorang data analyst adalah untuk meningkatkan efisiensi dan kinerja dengan menemukan pola dalam data. Analisis data bisa diimplementasikan di banyak bidang dan industri, namun proses implementasinya belum tentu tepat sehingga hasil yang diperoleh tidak tepat sasaran untuk menjawab suatu permasalahan. Pada artikel kali ini kita akan membahas cara untuk mengimplementasikan teknik analisis data yang tepat sehingga insight yang didapatkan lebih akurat dan impactful untuk meningkatkan efektivitas suatu pekerjaan. Penasaran bagaimana caranya? Let"s get started!


1. Membuat Matriks Utama

Sebelum memulai proyek, penting untuk memutuskan matriks apa yang berguna bagi suatu bisnis. Misalnya, jika kita ingin menganalisis iklan dan data pelanggan untuk mengungkap data penjualan terbaik, maka matriks mengenai konversi dan data pengeluaran pelanggan merupakan matriks utama. 


Dengan menghilangkan data yang tidak digunakan, visualisasi data akan lebih fokus sehingga keputusan yang diambil akan lebih impactful. Beberapa pertanyaan yang perlu kita pertimbangkan saat mengevaluasi matriks yang akan kita jadikan sebagai matriks utama adalah apa tujuan akhir dari data yang akan dikumpulkan? Bagaimana data tersebut dapat mencapai tujuan bisnis? Serta metode apakah yang tepat untuk menghasilkan insight yang kita butuhkan? Matriks ini juga disebut dengan matriks KPI (Key Performance Index).


Baca Juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


2. Menghindari Kesalahan Pemodelan

Untuk mendapatkan insight yang bisa di-follow up, perlu diperhatikan cara untuk memodelkan data dengan benar. Kesalahan umum seperti mengabaikan sumber data kecil, gagal memperhitungkan bagaimana suatu bidang mempengaruhi hasil, dan lain sebagainya akan berdampak pada hasil analisis termasuk hasil model yang tidak praktis dan membingungkan. Kita perlu memahami betul tujuan analisis kita, terutama saat menggabungkan data dari berbagai sumber.


3. Membuat Visualisasi Data

Visualisasi data merupakan salah satu cara terbaik untuk memvisualisasikan data, khususnya kepada seseorang yang awam dengan dunia data. Visualisasi data yang dibuat merupakan informasi utama yang akan disampaikan kepada stakeholders agar mereka lebih mudah memahami poin-poin yang akan disampaikan. 


Dalam membuat dashboard pun kita harus paham apa saja informasi yang harus di-highlight, bagaimana cara menyusun layout yang tepat agar tidak membingungkan, dan chart apa yang sesuai dengan informasi yang akan disampaikan.

Teknik Analisis Data


4. Memilih Tools yang Tepat

Saat kita akan menganalisis data, ada banyak tools yang bisa digunakan, tergantung dari output yang ingin kita dapatkan. Beberapa tools lebih fokus ke visualisasi data, ke script dan tabel, dan lain sebagainya. Carilah tools yang memiliki kemampuan single-stack dan cukup powerful untuk menangani data yang kompleks namun tetap intuitif untuk user yang kurang teknis. Ada beberapa tools yang bisa digunakan untuk data mining, data cleansing, analisis data, hingga visualisasi data, misalnya bahasa pemrograman R dan Python.

Teknik Analisis Data


Baca Juga : Metode Pengolahan Data: Ketahui Proses Pengolahan Data Dengan Metode Analisis Deskriptif


5. Belajar Teknik Analisis Data Bersama DQLab

Ingin belajar cara mengimplementasikan teknik analisis data tapi masih bingung cari data dan sumbernya? Yuk belajar dengan modul dari DQLab! Modul DQLab  tidak hanya berisi teori saja tetapi dilengkapi dengan contoh study case beserta live code editor sehingga kita bisa langsung praktek cara menganalisis data tanpa harus menginstall aplikasi tambahan. 


Klik button di bawah ini atau signup melalui DQLab.id dan nikmati modul gratis "Introduce to Data Science" menggunakan R dan Python, serta akses ebook secara gratis sebagai materi pelengkap belajarmu.


Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :