FLASH PROMO!! BELAJAR DATA SCIENCE ONLINE 6 BULAN 399K
Diskon 89%, Akses 74 Modul Data Science Premium, Metode Praktek Sandbox, Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 8 Jam 6 Menit 50 Detik 

4 Teknik Analisis Data Wajib Diketahui Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 08-Desember-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/c3b06941b7313c4b63e5e2d977c0d1eb_x_Thumbnail800.jpeg

Teknik analisis data terbagi menjadi beragam metode bergantung pada data dan tujuannya. Jika data analyst ingin menganalisis data kuantitatif tentu menggunakan cara yang berbeda dengan data kualitatif. Jika tujuan analisis data untuk membuat laporan secara statistik, akan berbeda teknik analisisnya untuk tujuan mencari pola atau alasan dari suatu peristiwa. Inilah pentingnya seorang data analyst perlu mengetahui masing-masing teknik berdasarkan tujuannya.


Teknik analisis data juga memiliki langkah-langkah terstruktur yang harus dilalui secara bertahap. Sebab umumnya data yang dimiliki belum rapi. Jika kita abaikan proses persiapan data di awal akan berdampak pada hasil analisis yang tidak akurat. Nah, kali ini Sahabat DQ akan belajar mengetahui langkah-langkah analisis data sekaligus tekniknya berdasarkan tujuan yang diinginkan. Yuk simak penjelasannya!


1. Mengenal Analisis Data dan Langkah-langkahnya

Teknik Analisis Data


Analisis data adalah proses mengevaluasi data menggunakan teknik, konsep, atau tools tertentu sehingga diperoleh informasi yang bermanfaat. Beberapa tools yang digunakan untuk analisis data adalah Python atau R. Analisis data memiliki beberapa tahapan diantaranya yaitu:

  • Mengidentifikasi tujuan: Proses ini menjadi langkah awal yang penting agar selama menganalisis data, seorang praktisi data dapat fokus pada tujuannya. Data yang dimiliki tentunya beragam dan dapat digali dari berbagai aspek. Mengidentifikasi tujuan analisis membantu agar terdapat batasan pembahasan yang jelas.

  • Mengidentifikasi daftar pertanyaan: Tujuan dipecah lagi menjadi pertanyaan-pertanyaan sehingga informasi yang didapatkan lebih terstruktur. Ini juga penting untuk sekaligus mengidentifikasi data apa saja yang dibutuhkan.

  • Mengumpulkan data: Pada tahap ini semua data yang berhubungan dengan tujuan dan daftar pertanyaan dikumpulkan. Akan lebih baik jika data-data pendukung yang relevan dari berbagai sumber juga dikumpulkan untuk melengkapi.

  • Analisis data: Pada tahap ini, biasanya data dibersihkan terlebih dahulu dengan beberapa teknik khusus. Selanjutnya dilakukan eksploratori data untuk melihat sebaran data, melihat pola secara umum, dan mulai menjawab beberapa pertanyaan yang telah disusun.

  • Membuat kesimpulan: Biasanya disajikan dalam laporan, dashboard, atau bentuk lain yang dapat diakses dengan mudah.


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


2. Teknik Data Mining dan Tujuannya

Data mining adalah metode analisis data untuk mengetahui pola pada data yang berskala besar menggunakan teknik statistik, artificial intelligence, dan penerapan algoritma machine learning. Tujuan pada proses ini adalah mengubah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan. Beberapa output dari proses data mining adalah mengidentifikasi perilaku customer dalam pembelian barang, segmentasi data, atau jika pada aplikasi email seperti data spam. 


Berikut beberapa tujuan dilakukannya data mining.

  • Sarana menjelaskan suatu kondisi penelitian.

  • Sarana konfirmasi suatu pernyataan atau hipotesis.

  • Sarana eksplorasi pola baru yang sebelumnya tidak terdeteksi.


Secara umum, terdapat beberapa metode yang digunakan untuk melakukan data mining. Berikut ini adalah metodenya.


Teknik Analisis Data


Sebelumnya Sahabat DQ sudah mengetahui penjelasan, tujuan, dan metode data mining. Mari kita bahas penerapan data mining dalam beberapa sektor industri. Dalam sektor bisnis, biasanya data mining digunakan untuk pemasaran, analisis pasar, dan analisis kebutuhan pelanggan. Dalam sektor edukasi, data mining membantu untuk memahami karakteristik masing-masing siswa. Hal ini bertujuan untuk mengetahui pola pembelajaran terbaik yang dapat diterapkan dalam sesi pembelajaran.Dalam sektor asuransi, data mining digunakan untuk memahami minat dan kebutuhan nasabah.


3. Teknik Analisis Konten dan Tujuannya

Analisis konten banyak dipakai untuk menggambarkan karakteristik konten dari suatu data. Sehingga dalam analisis konten, daftar pertanyaan yang sering terbangun adalah ‘kenapa’ dan ‘bagaimana’. Ada beberapa syarat-syarat dalam penggunaan analisis konten yang tentunya harus diperhatikan yakni data yang tersedia sebagian besar terdiri dari bahan-bahan yang terdokumentasi, ada keterangan pelengkap atau kerangka teori tertentu yang menerangkan dan sebagai metode pendekatan terhadap data tersebut. 


Ada beberapa pertanyaan yang perlu dijawab ketika melakukan analisis konten. Daftar pertanyaan tersebut adalah:

  • Data atau informasi mana yang diselidiki?

  • Bagaimana data dan informasi terkait didefinisikan?

  • Dari populasi atau jenis populasi apa data diambil?

  • Apa konteks yang relevan dengan tujuan analisis?

  • Apa batasan analisis yang perlu dibuat?


Analisis konten juga memberikan keuntungan atau manfaat untuk bisnis. Diantaranya adalah sebagai berikut.


Teknik Analisis Data


Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif


4. Teknik Visualisasi Data dan Tujuannya

Visualisasi data atau data visualization adalah tampilan berupa grafis atau visual dari informasi dan data. Dengan menggunakan elemen visual tersebut, pembaca akan lebih mudah memahami tren, outliers, dan pola dalam suatu data. Dalam bisnis, data visualization memungkinkan para pembuat keputusan untuk melihat analitik yang disajikan secara visual. Dengan begitu, mereka dapat memahami konsep yang sulit atau mengidentifikasi pola baru. Hal ini akan membuat pengambilan keputusan menjadi lebih mudah dan tepat.


Berikut fungsi dari visualisasi data.


Teknik Analisis Data


Dengan banyaknya tujuan serta variabel yang dibutuhkan dalam menghasilkan suatu data, maka terdapat berbagai macam pula visualisasi yang dihasilkan. Berikut beberapa tipe visualisasi data yang umum digunakan. 

  • Tipe visualisasi temporal. Tipe ini biasanya cocok untuk menunjukkan hasil dari rangkaian data yang berbentuk linear, atau satu dimensi saja.

  • Tipe visual hirarki. Tipe seperti ini umum digunakan untuk menunjukan hubungan antara suatu kelompok terhadap kelompok lain yang lebih besar.

  • Tipe visualisasi multidimensi. Tipe ini cocok untuk memvisualisasikan data yang memiliki banyak variabel atau dimensi.

  • Tipe visualisasi geospasial. Pada tipe kali ini, visualisasi merepresentasikan wujud nyata dari suatu benda, atau ruang yang memiliki data untuk ditampilkan.


Teknik analisis data ternyata memiliki beragam tipe bergantung pada tujuannya. Sahabat DQ tentu perlu memperdalam masing-masing supaya dapat menggunakan teknik yang sesuai untuk tujuan tertentu. Penjelasan di atas hanyalah secara garis besar dan dalam bentuk teori saja. Kalian perlu menerapkannya secara studi kasus pada permasalahan nyata. Tapi, Sahabat DQ bingung ya harus praktik dimana? Tenang, website DQLab akan menjawab kebingungan kalian untuk mencari tempat belajar terbaik. Hal ini karena DQLab memiliki modul pembelajaran yang lengkap mulai dari teori sampai studi kasus, cocok untuk pemula karena menggunakan bahasa yang sesederhana mungkin, dan dilengkapi Live Code Editor sehingga praktis tanpa harus install aplikasi. Yuk, mulai belajar di DQLab dengan Sign Up terlebih dahulu! Nikmati proses belajar yang mudah, menyenangkan, dan aplikatif.

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya


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 :