✨ PROMO SPESIAL 10.10
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya 100K!
0 Hari 2 Jam 38 Menit 34 Detik

4 Contoh Teknik Analisis Data yang Impacful di Tahun 2022

Belajar Data Science di Rumah 13-April-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/4384943c9e74b6345290ab46f58e64c1_x_Thumbnail800.jpg

Teknik analisis data adalah proses menganalisis raw data untuk menarik insight yang berguna. Insight ini kemudian digunakan untuk memutuskan bagaimana strategi terbaik yang bisa digunakan. Misalnya kapan waktu terbaik untuk meluncurkan campaign, bagaimana struktur tim yang paling optimal, produk mana yang paling banyak dibeli oleh pelanggan, dan lain sebagainya. 


Hasil dari analisis data ini akan membantu stakeholder untuk memutuskan langkah selanjutnya agar bisa mengoptimalkan kinerja dan menaikkan margin keuntungan. Saat ini teknik analisis data sangat berkembang, bahkan banyak metode baru yang dikembangkan untuk penelitian tertentu.


Secara sederhana, analisis data merupakan proses menemukan informasi yang bermanfaat dengan mengevaluasi data. Menganalisis data secara efektif akan membantu organisasi untuk membuat keputusan bisnis yang tepat. Ada banyak cara yang bisa digunakan untuk mengumpulkan data, misalnya survei, online tracking, analisis online marketing, pengumpulan data pendaftaran, monitoring data sosial media, dan lain sebagainya. 


Berkembangnya pemanfaatan data di berbagai industri, menyebabkan banyaknya teknik analisis data yang banyak digunakan. Namun, ada teknik-teknik analisis penting yang banyak digunakan di dunia industri. Penasaran apa saja? Yuk simak artikel ini sampai akhir!


1. Analisis Regresi

Analisis regresi merupakan metode yang digunakan untuk memperkirakan hubungan antara sekumpulan variabel. Kita akan menemukan korelasi antara variabel dependen dan sejumlah variabel independen. Tujuan analisis ini adalah untuk memperkirakan bagaimana satu atau lebih variabel dapat mempengaruhi variabel terikat untuk mengidentifikasi trend dan pola. Teknik ini sangat berguna untuk membuat prediksi dan meramalkan trend di masa depan. Analisis regresi memiliki banyak jenis, kita bisa menggunakan sesuai jenis data dan tujuan kita.

teknik analisis data


Baca juga : 4 Cara Implementasi Teknik Analisis Data untuk Bangun Insight


2. Simulasi Monte Carlo

Simulasi monte carlo atau dikenal dengan metode monte carlo adalah teknik komputerisasi yang digunakan untuk menghasilkan model yang bisa menggambarkan distribusi probabilitasnya. Pada dasarnya, cara kerja teknik ini adalah mempertimbangkan berbagai hasil yang bisa terjadi dan kemudian menghitung seberapa besar kemungkinan suatu kejadian terjadi atau bisa terealisasi. Teknik ini digunakan untuk melakukan analisis risiko lebih lanjut.


3. Analisis Faktor

Analisis faktor adalah teknik yang digunakan untuk mereduksi sejumlah variabel menjadi faktor yang lebih kecil. Cara kerja teknik ini adalah memisahkan beberapa variabel agar dapat diamati bagaimana korelasi antara satu variabel dengan variabel yang lain. Teknik ini berguna ketika kita menggunakan data berukuran besar dan perlu diperkecil agar mudah dikelola. Metode ini membantu kita untuk menganalisis data yang tidak bisa diukur atau diamati dengan mudah, seperti kekayaan, kebahagiaan, kebugaran, loyalitas, kepuasan pelanggan, dan lain sebagainya.

Teknik Analisis Data


4. Analisis Cohort

Analisis cohort adalah bagian dari analisis perilaku yang mengambil data dari kumpulan data tertentu dan menganggap semua user sebagai satu unit. Analisis ini digunakan untuk memecahkan suatu karakteristik pada rentang waktu tertentu. Dengan analisis cohort kita bisa membagi pelanggan atau user dalam grup dan melihat bagaimana perilaku setiap anggota grup dari waktu ke waktu.


Baca Juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


5. Belajar Tools Analisis Data

Saat ini ada berbagai tools yang bisa digunakan untuk analisis data. Namun untuk data berukuran besar, perlu ada tools khusus karena tidak semua tools bisa compatible untuk data berukuran besar. 


Yuk belajar R dan Python untuk analisis data berukuran besar bersama DQlab! Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses modul gratis "Introduce to Data Science" menggunakan R dan Python serta akses ebook gratis 24 jam sebagai modal berkarir di bidang data. Selamat belajar!


Penulis: Galuh Nurvinda K

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