PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

1 Hari 6 Jam 30 Menit 5 Detik

Alasan SQL GROUP BY Penting pada Proses Analisa Data

Belajar Data Science di Rumah 20-Oktober-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-rabu-06-2023-10-20-183437_x_Thumbnail800.jpg

SQL yang merupakan singkatan dari Structured Query Language adalah bahasa universal yang akan digunakan oleh praktisi data untuk memproses data yang tersedia di database. Proses ini bisa meliputi tahapan penginputan data, melakukan filtering untuk mendapatkan data yang sesuai, mengakses data, hingga mengganti serta menghapus data yang tersedia di dalam database.


Dalam SQL terdapat banyak sekali fungsi dan statement yang dapat mendukung tugas yang akan dilakukan oleh praktisi data. SQL


GROUP BY merupakan salah satu statement yang sangat membantu proses pengolahan data, dimana data akan dikelompokkan berdasarkan field tertentu yang sudah didefinisikan sebelumnya.


Dalam artikel ini, kita akan membahas mengenai alasan pentingnya penggunaan GROUP BY dalam proses analisis data. Yuk, simak pembahasannya!


1. Agregasi Data

SQL

Kemampuan SQL GROUP BY untuk melakukan agregasi data menjadi salah satu alasan pentingnya statement ini. Kita bisa membagi data ke dalam kelompok yang lebih kecil berdasarkan kriteria tertentu.


Misalnya, perusahaan memiliki data penjualan yang besar, praktisi data bisa memanfaatkan SQL GROUP BY untuk mengelompokkan penjualan berdasarkan produk atau waktu. Dengan begitu, praktisi data dapat menghitung total penjualan per produk atau per periode dalam kurun waktu tertentu, sehingga bisa memberikan insight yang sangat berguna.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Identifikasi Pola dan Tren

SQL


Pola dan trend data adalah hal yang sangat penting dalam proses analisis data. SQL GROUP BY juga memungkinkan para praktisi data untuk mengidentifikasi pola dan trend dalam data yang digunakan.


Dengan melakukan pengelompokan data, mereka akan lebih mudah melihat apakah ada peningkatan atau penurunan dalam data. Misalnya, dengan mengelompokkan data penjualan berdasarkan bulan, para praktisi data dapat melihat dengan cepat apakah ada trend musiman yang mempengaruhi penjualan produk tersebut.


3. Pemahaman Data yang Mendalam

SQL


Alasan lain yang menunjukkan bahwa SQL GROUP BY sangat penting dalam pekerjaan praktisi data adalah mereka bisa mendapatkan pemahaman yang mendalam dari data yang mereka miliki. Karena ketika menggunakan SQL GROUP BY, data mentah tersebut akan menjadi ringkasan sederhana dari kelompok data yang lebih kecil berdasarkan kriteria yang digunakan. 


Misalnya, praktisi data harus mengolah data pelanggan, maka mereka dapat mengelompokkan data pelanggan berdasarkan wilayah geografis dan mengidentifikasi wilayah mana yang memiliki pelanggan terbanyak.


4. Menghindari Redundansi Data

SQL

Redundansi atau duplikasi data adalah hal yang kerap kali ditemukan dalam data mentah yang belum diproses. Ini bisa terjadi ketika data yang sama disimpan dalam beberapa lokasi atau dalam beberapa format yang berbeda di sistem yang sama.


Redundansi kerap kali akan menjadi masalah dalam proses pengolahan data, sehingga memang harus dihindari. SQL GROUP BY dapat membantu kita untuk menghindari redundansi data.


Dengan mengelompokkan data yang relevan dalam tabel yang sama, praktisi data bisa mengurangi jumlah data yang disimpan secara berlebihan. Ini dapat membantu dalam penghematan ruang penyimpanan dan menjaga integritas data.


Baca juga : Catat! Ini 3 Keuntungan Belajar SQL dalam Mengolah Data


SQL GROUP BY menjadi salah satu tools yang sangat penting dalam analisis data yang sukses. Dengan pemahaman yang baik tentang cara menggunakan SQL GROUP BY, kita dapat mengoptimalkan hasil analisis data dan membuat keputusan yang lebih baik.


Untuk kamu yang tertarik belajar SQL, DQLab menyediakan modul SQL yang sangat cocok bagi pemula. DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. 


Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 


Selain itu, Bootcamp Data Analyst with SQL and Python juga termasuk kelas yang direkomendasikan bagi pemula yang ingin melakukan pembelajaran data untuk menjadi seorang Data Analyst. Tentunya nanti kita akan dihadapkan dengan study case yang bisa menambah portfolio data.


Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login