4 Teknik Analisis Data Wajib Diketahui Data Scientist

Sebagai seorang data scientist, penting untuk mengetahui teknik pengolahan dan analisis data. Hal ini karena informasi bermakna diperoleh dari teknik yang tepat. Terlebih dengan perkembangan transformasi digital, data yang perlu diolah menjadi semakin beragam. Sehingga praktisi data perlu meningkatkan kemampuan dalam pengolahan dan analisis data. Dengan teknik yang tepat akan berdampak pada proses yang lebih efektif dan efisien. Dari segi bisnis, ini akan menguntungkan perusahaan karena proses pengambilan keputusan menjadi lebih cepat.

Python, R, SQL, dan Excel adalah sejumlah tools yang sering digunakan pada proses pengolahan dan analisis data. Namun, tak banyak yang tahu cara penggunaannya pada teknik tertentu. Setiap tools tentunya memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing untuk jenis data yang berbeda. Oleh karena itu, Sahabat DQ perlu membaca artikel ini untuk memahami jenis-jenis data, teknik pengolahannya, dan tools yang dapat membantu untuk beragam teknik analisis data yang dibutuhkan. Yuk, simak penjelasannya!

1. Jenis-jenis Data 

Berdasarkan sumbernya, data terdiri dari dua jenis yaitu data kualitatif dan data kuantitatif. Kedua data ini memiliki definisi dan metode pengumpulan yang berbeda. Data kualitatif sering digunakan untuk menjawab pertanyaan penelitian yang berkaitan dengan ‘bagaimana’ dan ‘mengapa’. Sedangkan data kuantitatif berfokus pada pertanyaan yang berkaitan dengan ‘apa’ dan ‘berapa’. Secara sederhana dapat dikatakan, data kualitatif berupa informasi yang berisi uraian deskriptif sehingga tidak bisa diukur dengan angka. Sedangkan data kuantitatif adalah informasi yang bisa diukur, dihitung, dan memiliki nilai atau skala numerik tertentu. Berikut detail perbedaan kedua jenis data secara definisi. 

Data kuantitatif dan data kualitatif juga memiliki perbedaan pada metode pengumpulan datanya. Data kuantitatif dikumpulkan dengan cara sampling, survei/kuesioner, wawancara, atau observasi. Sedangkan data kualitatif dikumpulkan dengan cara diskusi, wawancara, studi kasus atau observasi.

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

2. Langkah-langkah Pengolahan Data

Pengolahan data memiliki sejumlah tipe yang berbeda karena jenis, volume, dan sumber data yang dimiliki. Berikut beberapa tipe pengolahan data yang perlu kalian ketahui.

• Batch processing. Pengolahan data dengan mengumpulkan data menjadi kelompok-kelompok tertentu. Biasanya ini digunakan pada data yang memiliki jumlah cukup besar, misalnya dalam sistem pembayaran. 

• Realtime processing. Pengolahan data ini perlu dilakukan dalam hitungan detik saja karena kebutuhan yang tidak dapat ditunda. Umumnya hanya dalam jumlah kecil. Contohnya pengambilan uang di mesin ATM.

• Online processing. Proses pengolahan data ini biasanya dilakukan dengan bantuan sebuah CPU. misalnya pemindaian barcode.

  
  

Pengolahan data juga memiliki tahapan atau alur kerja. Berikut ringkasan langkah-langkah pengolahan data.

• Pengumpulan data dari sumber-sumber tertentu. Biasanya data memiliki format yang beragam karena berasal dari sumber yang berbeda seperti XML, CSV, audio, gambar, atau video.

• Penyimpanan data pada platform tertentu.

• Pemilahan dan penyortiran data. 

• Memproses data menjadi informasi yang dapat dianalisis lebih lanjut.

• Analisis data sehingga mudah dibaca oleh berbagai kalangan. 

3. Teknik Analisis Data

Seperti data yang memiliki dua jenis yang berbeda, tentu teknik untuk menganalisisnya juga berbeda. Teknik analisis data dibagi juga menjadi dua yaitu analisis statistik untuk data kuantitatif dan analisis non statistik untuk data kualitatif. Analisis data statistik memiliki hasil akhir berupa interpretasi data yang dikemas dalam pola atau tren. Ada beberapa hal yang perlu diperhatikan sehingga hasil analisis data statistik akurat. Hal-hal tersebut yaitu sebagai berikut.

• Menggambarkan kemurnian data untuk dianalisis

• Data berdasarkan pada populasi dan keterhubungannya

• Validitas model

• Menyediakan analisis prediktif

Analisis non statistik adalah analisis yang dilakukan pada variabel-variabel tertentu untuk melihat alasan, strategi, dan keterhubungan yang tidak dapat diukur dengan angka. Metodenya juga beragam dan tidak bisa ditentukan secara spesifik seperti analisis statistik yang sudah memiliki rumus tertentu untuk analisisnya. Namun, analisis non statistik menjadi cara yang tepat untuk mengetahui suatu variabel yang tidak dapat diukur. Misal pengalaman, perasaan, kepuasan customer yang biasanya hanya dapat ditemui dalam bentuk narasi. 

Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif

4. Tools Untuk Analisis Data

Dari pemaparan di atas, dapat disimpulkan proses analisis data sangat penting dalam pengambilan keputusan. Untuk memudahkan proses ini diperlukan data yang besar. Sehingga seorang praktisi data membutuhkan tools agar lebih efektif dan efisien. 

Berikut tools yang membantu proses analisis data.

• Python. Bahasa pemrograman ini memiliki kelebihan yaitu sintaks yang mudah dipahami. Sehingga mudah diterapkan untuk analisis data. Selain itu, Python juga memiliki fitur lengkap yang dibutuhkan untuk analisis data.

• Bahasa R. Perangkat R sangat sering digunakan untuk analisis statistik karena memiliki package yang sangat lengkap. Bahkan dengan R kita bisa melakukan beragam visualisasi data yang lebih menarik.

• SAS. Perangkat ini sering digunakan oleh business intelligence karena fiturnya sangat cocok untuk membuat dashboard interaktif, laporan, analitik teks, atau kebutuhan analisis lainnya.

• Datapine. Datapine dilengkapi dengan mode SQL sehingga mempermudah seorang praktisi data untuk menganalisis menggunakan query. Datapine memiliki ciri khas yang sederhana dan cepat untuk proses analisis data.

  
  

Teknik pengolahan dan analisis data sangat penting untuk diketahui oleh data scientist karena proses tersebut merupakan bagian yang sering dilakukan untuk menghasilkan informasi bermakna. Semakin beragamnya jenis data tentu membutuhkan teknik yang khusus pula. Sehingga Sahabat DQ perlu meningkatkan kemampuan pada teknik tersebut. 

Nah, DQLab akan membantu kalian untuk dapat mempraktikkan secara langsung semua teori yang berkaitan dengan pengolahan dan analisis data. Modul pembelajaran yang lengkap, Live Code Editor yang mudah digunakan, serta fasilitas diskusi dengan mentor yang ahli akan membantu Sahabat DQ menguasai teknik yang dibutuhkan sebagai praktisi data. Yuk, segera Sign Up dan nikmati pengalaman belajar yang mudah dan menyenangkan!

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya