5 Kesalahan yang Harus Dihindari Saat Analisis Data

Analisis data adalah salah satu proses krusial dalam pengambilan keputusan berbasis data. Namun, masih banyak praktisi atau pemula yang sering melakukan kesalahan dalam tahapan analisis ini, baik karena kurangnya pemahaman, terburu-buru, atau tidak menerapkan praktik terbaik.

Kesalahan-kesalahan ini tidak hanya berdampak pada kualitas hasil analisis, tapi juga dapat memengaruhi arah strategi bisnis secara keseluruhan. Berikut adalah lima kesalahan umum yang harus dihindari saat melakukan analisis data, khususnya bagi kamu yang sedang meniti karier sebagai data analyst.

1. Tidak Memahami Konteks Data

Salah satu kesalahan terbesar adalah melakukan analisis tanpa memahami latar belakang bisnis, tujuan analisis, atau arti dari data yang digunakan. Tanpa konteks, data hanyalah angka. Memahami pertanyaan bisnis yang ingin dijawab melalui data sangat penting agar analisis yang dilakukan relevan dan bisa ditindaklanjuti.

Menurut laporan McKinsey, perusahaan yang mengintegrasikan pemahaman konteks bisnis ke dalam data analytics memiliki potensi peningkatan profit hingga 20% lebih tinggi dibanding yang tidak.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Pengumpulan Data yang Tidak Valid

Menggunakan data yang tidak akurat, tidak lengkap, atau bias dapat menyebabkan kesimpulan yang keliru. Proses pengumpulan data harus mempertimbangkan kualitas, sumber, dan integritas data.

Sebuah survei oleh Experian menemukan bahwa 95% perusahaan mengakui bahwa kualitas data buruk memengaruhi kepercayaan diri mereka dalam membuat keputusan. Hal ini menunjukkan pentingnya proses data cleaning, verifikasi sumber data, serta pemahaman tentang metadata saat bekerja dengan data.

3. Pemilihan Metode Analisis yang Tidak Tepat

Tidak semua teknik analisis cocok untuk semua jenis data atau tujuan bisnis. Menggunakan regresi linear untuk data kategori, atau metode clustering untuk data yang tidak sesuai bisa mengarah pada hasil yang menyesatkan. Kesalahan dalam pemilihan metode sering kali terjadi akibat kurangnya pemahaman statistik dan teknik machine learning.

4. Overfitting atau Underfitting Model

Overfitting terjadi ketika model terlalu rumit dan menyesuaikan diri dengan data pelatihan secara berlebihan, sementara underfitting terjadi ketika model terlalu sederhana dan gagal menangkap pola dalam data. Keduanya adalah kesalahan umum dalam modeling prediktif yang bisa membuat hasil analisis tidak bisa diandalkan di situasi nyata.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

5. Mengabaikan Visualisasi Data

Visualisasi bukan hanya soal estetika. Grafik dan dashboard yang baik dapat mempercepat pemahaman stakeholder atas hasil analisis dan mengungkap pola tersembunyi dalam data.

Sayangnya, banyak analis pemula yang masih mengabaikan visualisasi atau memilih jenis grafik yang tidak tepat untuk jenis data tertentu. Dalam laporan Tableau, disebutkan bahwa perusahaan yang menggunakan data visualization dalam proses bisnis mereka 28% lebih cepat dalam mengambil keputusan strategis dibandingkan yang tidak.

Kesalahan-kesalahan di atas sering kali tidak disadari oleh praktisi pemula, namun dampaknya bisa cukup serius. Untuk menjadi Data Analyst yang andal, kamu perlu membekali diri dengan keterampilan teknis seperti Python, SQL, statistik, hingga kemampuan membaca konteks bisnis.

Melalui program Bootcamp Data Analyst with Python and SQL dari DQLab, kamu bisa belajar langsung praktik terbaik analisis data, mulai dari dasar hingga studi kasus nyata di industri. Modulnya dirancang untuk pemula dan bisa langsung dipraktikkan tanpa perlu setup teknis yang rumit.

Mulai perjalananmu jadi Data Analyst profesional dengan kurikulum berbasis industri dan sertifikasi dari DQLab. Yuk, daftar sekarang dan jadikan skill datamu sebagai keunggulan kompetitif!

FAQ:

1. Mengapa memahami konteks data sangat penting dalam analisis?

Memahami konteks data membantu memastikan bahwa analisis yang dilakukan menjawab pertanyaan bisnis yang relevan. Tanpa konteks, hasil analisis bisa menyesatkan dan tidak memberikan nilai tambah bagi pengambilan keputusan.

2. Bagaimana cara memilih metode analisis yang tepat?

Pemilihan metode analisis tergantung pada jenis data, tujuan analisis, dan kompleksitas masalah. Memahami dasar-dasar statistik dan machine learning sangat membantu dalam memilih pendekatan yang sesuai.

3. Apa itu overfitting dan underfitting dalam analisis data?

Overfitting adalah ketika model terlalu kompleks dan hanya cocok untuk data pelatihan, sedangkan underfitting terjadi saat model terlalu sederhana dan gagal menangkap pola. Keduanya menyebabkan prediksi yang buruk saat diterapkan pada data baru.