Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

4 Jenis Project Data Analyst Wajib Ada di Portfolio

Belajar Data Science di Rumah 13-Mei-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-jumat-03-2024-05-13-204610_x_Thumbnail800.jpg

Dalam era digital yang terus berkembang dengan cepat, peran seorang data analyst menjadi semakin penting dalam mendukung keputusan bisnis yang cerdas dan efektif. Analisis data telah menjadi pendorong utama di balik inovasi, pertumbuhan, dan keunggulan kompetitif di berbagai industri. Dengan memahami dan menganalisis data, perusahaan dapat mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan berharga yang membantu dalam merumuskan strategi yang tepat.


Sebagai seorang data analyst, tugas utamanya adalah merangkum, membersihkan, dan menganalisis data untuk menghasilkan wawasan yang bermakna. Dengan menggunakan berbagai teknik statistik, pemodelan matematika, dan alat analisis data canggih, seorang data analyst mampu mengidentifikasi pola tersembunyi, hubungan kausal, dan peluang yang mungkin terlewatkan oleh mata manusia biasa. Tidak hanya itu, data analyst juga bertanggung jawab untuk menyajikan temuan mereka dengan cara yang mudah dipahami dan relevan bagi pemangku kepentingan bisnis. 


Para data analyst biasanya memiliki portfolio yang berisi project-project yang pernah dikerjakan dan menggambarkan skill dan pemahaman mereka pada dunia analisis data. Dalam artikel ini, kita akan membahas empat jenis project yang umum dijalankan oleh seorang data analyst untuk mengisi portfolio mereka.


1. Analisis Descriptive (Deskriptif)

Proyek analisis deskriptif merupakan jenis proyek yang bertujuan untuk menjelaskan data dan fenomena yang diamati. Seorang data analyst akan menggunakan teknik visualisasi data seperti grafik, diagram, dan statistik deskriptif untuk menggambarkan pola, tren, dan distribusi data. Contohnya, seorang data analyst dapat menganalisis data penjualan untuk mengidentifikasi produk terlaris, tren penjualan sepanjang waktu, dan profil pelanggan.

Data Analyst


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Analisis Exploratory (Eksploratif)

Analisis eksploratif melibatkan penyelidikan lebih lanjut terhadap data untuk menemukan hubungan yang menarik atau pola yang tidak terduga. Seorang data analyst akan menggunakan teknik analisis statistik dan visualisasi data yang lebih canggih untuk menggali lebih dalam ke dalam data. Misalnya, dalam analisis eksploratif, seorang data analyst dapat menggunakan teknik clustering untuk mengidentifikasi segmen pelanggan yang berbeda berdasarkan perilaku pembelian mereka.

Data Analyst


3. Analisis Predictive (Prediktif)

Proyek analisis prediktif melibatkan penggunaan model statistik dan machine learning untuk membuat prediksi tentang masa depan berdasarkan data historis. Seorang data analyst akan membangun model prediktif yang dapat memperkirakan hasil yang mungkin terjadi, seperti prediksi penjualan untuk bulan mendatang atau kemungkinan seorang pelanggan meninggalkan layanan.


Analisis prediktif memungkinkan perusahaan untuk mengambil tindakan preventif atau strategi yang lebih cerdas berdasarkan informasi yang diberikan oleh model.

Data Analyst


4. Analisis Prescriptive (Preskriptif)

Analisis preskriptif mengambil langkah lebih jauh dari analisis prediktif dengan memberikan rekomendasi tentang tindakan yang harus diambil berdasarkan hasil analisis. Seorang data analyst akan menggunakan model optimasi dan simulasi untuk mengembangkan strategi atau skenario yang optimal untuk mencapai tujuan tertentu. Misalnya, dalam analisis preskriptif, seorang data analyst dapat menyarankan strategi harga yang optimal berdasarkan data penjualan dan biaya.


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


Dalam praktiknya, seorang data analyst mungkin akan terlibat dalam kombinasi dari empat jenis proyek ini, tergantung pada kebutuhan dan tujuan bisnis perusahaan. Dengan memahami perbedaan dan kegunaan masing-masing jenis proyek, seorang data analyst dapat memberikan nilai tambah yang besar bagi perusahaan dengan menyediakan wawasan yang relevan dan actionable berdasarkan analisis data yang mereka lakukan.


Yuk bangun portfolio data analyst kamu bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.


Penulis: Galuh Nurvinda K


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login