4 Jenis Teknik Analisis Data Wajib Pemula Tahu

Analisis data adalah bagian penting dari menjalankan bisnis yang sukses. Ketika data digunakan secara efektif, itu mengarah pada pemahaman yang lebih baik tentang kinerja bisnis sebelumnya dan pengambilan keputusan yang lebih baik untuk kegiatan masa depannya. Ada banyak cara agar data dapat digunakan, di semua tingkat operasi perusahaan. Ada empat jenis analisis data yang digunakan di semua sektor industri. 

Sementara kita memisahkan ini ke dalam kategori, mereka semua terhubung bersama dan membangun satu sama lain. Ketika kamu mulai beralih dari jenis analitik yang paling sederhana ke yang lebih kompleks, tingkat kesulitan dan sumber daya yang dibutuhkan meningkat. Pada saat yang sama, tingkat wawasan dan nilai tambah juga meningkat. Artikel ini akan membahas 4 jenis teknik analisis data antara lain, analisis deskriptif, analisis diagnostik, analisis prediktif, dan analisis preskriptif yang bisa kamu jadikan alternatif untuk membangun proyek portfolio atau penelitian kamu. Yuk, simak bersama-sama!

1. Analisis Deskriptif

Jenis analisis data yang pertama adalah analisis deskriptif yang merupakan dasar dari semua wawasan data, lho sahabat DQ. Ini adalah penggunaan data yang paling sederhana dan paling umum dalam umum dalam bisnis ini. Analisis deskriptif dapat menjawab œapa yang terjadi dengan meringkas data masa lampau, biasanya dalam bentuk dashboard. Penggunaan terbesar analisis deskriptif dalam bisnis adalah untuk melacak key performance indicators yang dapat menggambarkan bagaimana kinerja bisnis berdasarkan tolak ukur yang dipilih. Penerapan analisis deskriptif dalam bisnis meliputi, dashboard key performance indicators, laporan pendapatan bulanan dan gambaran umum prospek penjualan.

Baca juga: Cara Implementasi Teknik Analisis Data dengan Metode NLP

2. Analisis Diagnostik

Setelah mengajukan pertanyaan seperti œapa yang terjadi, langkah selanjutnya kamu akan menyelam lebih dalam lagi dan bertanya œmengapa itu bisa terjadi?. Nah, disinilah analisis diagnostik masuk. Analisis diagnostik mengambil wawasan yang ditemukan di analisis deskriptif dan penelusuran untuk menemukan penyebab hasil tersebut. 

Organisasi menggunakan jenis analisis ini karena menciptakan lebih banyak koneksi antara data dan mengidentifikasi pola perilaku. Adapun aspek yang penting dari analisis diagnostik adalah menciptakan informasi terperinci. Ketika masalah baru muncul, ada kemungkinan kamu telah mengumpulkan data tertentu yang berkaitan dengan masalah ini. Dengan sudah memiliki data yang kamu inginkan, itu berakhir harus mengulangi pekerjaan dan membuat semua masalah saling berhubungan.

3. Analisis Prediktif

Jika,sebelumnya muncul pertanyaan œapa yang mungkin terjadi. Jenis analisis ini menggunakan data sebelumnya untuk membuat prediksi tentang hasil di masa depan. Jenis analisis prediktif adalah langkah lain dari analisis deskriptif dan diagnostik. Analisis prediktif menggunakan data yang telah dirangkum untuk membuat prediksi logis tentang hasil peristiwa. 

Jenis analisis ini juga tergantung pada pemodelan statistik, yang membutuhkan teknologi tambahan dan tenaga kerja untuk meramalkan. Penting juga untuk dipahami bahwa peramalan hanyalah perkiraan, keakuratan prediksi bergantung pada kualitas dan data terperinci. Contoh penerapan analisis prediktif meliputi:

• Penilaian Risiko

• Peramalan Penjualan

• Menggunakan segmentasi pelanggan untuk menentukan prospek mana yang memiliki peluang terbaik untuk mengonversi

• Analisis prediktif dalam tim sukses pelanggan

4. Analisis Preskriptif

Jenis analisis data yang terakhir adalah yang paling sering digunakan dan dicari, tetapi hanya sedikit organisasi yang benar-benar siap untuk melakukannya. Analisis perspektif adalah batas analisis data, menggabungkan wawasan dari semua analisis sebelumnya untuk menentukan tindakan yang harus diambil dalam masalah atau keputusan saat ini. Analisis preskriptif menggunakan teknologi canggih dan praktik data. Ini adalah komitmen organisasi yang sangat besar dan perusahaan harus yakin bahwa mereka siap dan bersedia untuk mengajukan upaya dan sumber daya. 

Artificial Intelligence (AI) adalah contoh sempurna dari analisis preskriptif, sistem AI mengkonsumsi sejumlah besar data untuk terus mempelajari dan menggunakan informasi untuk membuat keputusan yang tepat. Sistem AI dirancang agar mampu mengkomunikasikan keputusan dan bahkan menerapkan keputusan tersebut. 

Baca juga:  Serba-serbi Teknik Analisis Data Deskriptif Kualitatif 

5. Upgrade Skill Analisis Data di Tahun 2022 Bersama DQLab, Yuk!

Gabung dengan DQLab adalah solusi buat kamu yang ingin self learning tapi takut overdosis informasi. Kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. 

Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita