FLASH PROMO!! AKSES PAKET DATA SCIENCE 6 BULAN 180K!
Diskon Spesial 90% + 50% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 4 Jam 13 Menit 44 Detik 

4 Rekomendasi Jenis Teknik Analisis Data yang Wajib Pemula Kenali

Belajar Data Science di Rumah 12-Mei-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/001568147023ffc3a5202ecbad508be5_x_Thumbnail800.jpg

Pada saat melakukan kegiatan penelitian, peneliti tentunya menggunakan data yang harus diolah untuk mencapai tujuan penelitian atau untuk menyelesaikan masalah. Data yang digunakan dalam penelitian itu perlu dianalisis menggunakan teknik analisis data. Teknik analisis data adalah metode yang digunakan untuk mengolah data menjadi informasi yang mudah dipahami dan bermanfaat sebagai solusi permasalahan. Informasi yang insightful juga dapat menjadi pedoman dalam pengambilan keputusan untuk bisnis kedepannya.


Terdapat berbagai jenis teknik analisis data yang bisa kita gunakan dalam penelitian, tergantung pada tujuan dari penelitian itu sendiri. Contohnya kamu sedang melakukan penelitian dengan data numerik, tentu akan menggunakan metode yang memang digunakan untuk mengolah data numerik. Begitu pula dengan jenis data lainnya. Analisis data saat ini semakin mudah dan efektif dengan adanya Data Science. Ada banyak jenis teknik analisis data yang bisa diterapkan untuk memenuhi berbagai kebutuhan industri. 


Sudahkah kamu tahu jenis teknik analisis data apa saja yang sering digunakan dalam penelitian? Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!


1. Analisis Prediktif

Teknik Analisis Data

Analisis prediktif merupakan jenis teknik analisis data yang digunakan untuk membuat prediksi tentang suatu kejadian di masa depan. Jenis teknik analisis ini mempelajari hubungan-hubungan antar variabel, kemudian membuat suatu model statistik yang dapat memprediksi suatu nilai dari kejadian masa depan. Contoh penerapan analisis prediktif yaitu ketika sebuah perusahaan menggunakan analisis prediktif untuk mengidentifikasi trend, korelasi, dan penyebab suatu fenomena terjadi. 


Kategori analisis prediktif dibagi menjadi dua, yaitu model prediktif dan model statistik dimana kedua analisis ini sangat penting. Misalnya, pada iklan kaos di Facebook bisa mengaplikasikan analisis prediktif untuk menjelaskan seberapa dekat conversion rate berkorelasi dengan lokasi geografi audience, income, dan interest. Dari sini analisis prediktif dapat digunakan untuk menganalisis target audience.


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


2. Analisis Preskriptif

Teknik Analisis Data

Analisis preskriptif merupakan jenis teknik analisis data dengan kombinasi antara Artificial Intelligence dan Big Data yang digunakan untuk membantu bisnis dalam membuat sebuah keputusan yang lebih baik. Lebih detailnya, analisis ini akan menghasilkan informasi seputar kemungkinan situasi atau skenario, sumber daya yang tersedia, kinerja masa lalu dan masa kini, serta menyarankan rekomendasi atau strategi baru.


Teknik analisis ini dapat dibagi menjadi dua, yaitu optimization dan random testing. Dengan bantuan Machine Learning, analisi ini dapat digunakan untuk membantu menjawab pertanyaan mengenai bagaimana kita mencobanya dan apa aksi terbaik yang bisa dilakukan serta kita bisa menguji variabel yang benar bahkan memberikan saran agar outcome lebih positif.


Berikut beberapa contoh pertanyaan yang biasa dianalisis menggunakan teknik analisis preskriptif:

  • Rekomendasi posisi untuk meletakkan suatu produk supaya dapat terjual lebih banyak?  

  • Berapa % diskon untuk pelanggan yang rutin belanja tiap minggu supaya nilai belanjanya meningkat?

  • Apa produk apa yang sebaiknya ditawarkan kepada pelanggan yang merupakan pasangan baru menikah?


3. Analisis Deskriptif

How does Descriptive Analytics differ from Predictive Analytics and Prescriptive Analytics?

Analisis deskriptif merupakan jenis teknik analisis data yang paling sederhana dan banyak digunakan pada laporan. Analisis deskriptif juga dikenal sebagai analisis tahap awal sebelum seorang analis data melanjutkan ke tahap yang lebih kompleks. Kegunaan jenis analisis deskriptif adalah untuk mengetahui kondisi lapangan, pasar dan konsumen saat ini.


Analisis deskriptif menjawab pertanyaan tentang œApa yang terjadi? dengan merangkum data-data dari masa lalu tanpa membuat generalisasi hasil penelitian. Biasanya teknik yang digunakan dalam bentuk dashboard yang meliputi diagram, tabel, modus, mean, frekuensi, presentase, dan lainnya.


Contohnya ketika seorang Data Analyst harus mencari tahu data berupa perilaku konsumen, berapa banyak konsumen lama dan baru perbulannya hingga memahami informasi demografi pada pelanggan mereka yang akan dikategorikan sebagai œdeskriptif analitik.


4. Analisis Diagnostik

Selanjutnya jenis teknik analisis data yang lebih kompleks adalah analisis diagnostik. Jika pada analisis deskriptif dapat menjawab pertanyaan tentang œApa yang terjadi, analisis diagnostik akan menjawab pertanyaan "Mengapa itu terjadi?" dengan menemukan penyebab dari wawasan yang ditemukan pada analisis data. Jika pada sebuah bisnis baru muncul sebuah masalah, analisis diagnostik ini berguna untuk mengidentifikasi pola perilaku data dari masalah tersebut. Dengan ketersediaan data yang kamu inginkan, maka kamu harus membuat semua saling berhubungan.


Teknik analisis ini dibagi menjadi dua, yaitu discover and alert dan query and drill down. Query and drill down digunakan untuk mendapatkan informasi yang lebih detail dari suatu laporan, sedangkan discover and alerts digunakan untuk memberikan informasi mengenai isu yang bisa saja terjadi.


Pada dasarnya, jenis analisis ini dapat memberikan informasi pada seorang Data Analyst terkait hal berikut: 

  • Masalah apa saja yang sedang terjadi.

  • Menemukan pola masalah.

  • Menemukan hubungan sebab-akibat.


Baca juga : Kupas Tuntas Teknik Analisis Data Deskriptif Kualitatif


Di dunia Data Science, ada berbagai jenis teknik analisis data yang bisa digunakan untuk memperoleh insight dari kumpulan data set. Selain itu, untuk mengolah Big Data perlu tools khusus yang dapat menghandle data berukuran besar. Yuk belajar berbagai teknik dan tools analisis data bersama DQLab! Kunjungi website DQLab.id atau klik button di bawah ini dan nikmati modul gratis "Introducing to Data Science" dengan R dan Python sebagai bekal sebelum kamu memulai penelitian. Selamat belajar!


Penulis: Salsabila MR

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 :