Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Apa itu Analisis Data dan Mengapa Analisis Data Penting?

Belajar Data Science di Rumah 09-Maret-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/05be963371ddd423b6d4b453055d6b40_x_Thumbnail800.png

Saat ini data merupakan bahan bakar baru bagi perusahaan. Hampir semua perusahaan dari berbagai sektor membutuhkan data baik untuk menganalisis hasil kinerjanya maupun untuk mencari dan menciptakan lapangan pekerjaan baru. Namun, apakah kamu tahu jika faktanya hampir 55% data yang dimiliki dan dikumpulkan oleh perusahaan tidak pernah dianalisis. Hal ini karena mungkin perusahaan tidak paham metode analisis apa yang bisa digunakan untuk mengolah data tersebut. Di era big data seperti saat ini, hampir semua perusahaan sudah memasuki era "perusahaan melek data" yang artinya sebenarnya perusahaan-perusahaan ini paham betapa pentingnya data, hanya saja mereka tidak memiliki tools untuk mengatur, memproses, dan menganalisis data yang mereka miliki. 

Pada dasarnya, analisis data adalah proses membersihkan, menganalisis, menginterpretasikan, dan memvisualisasikan data menggunakan berbagai teknik, metode, dan tools. Tools analisis data ini akan membantu perusahaan untuk mendapatkan insight yang relevan sebagai dasar pengambilan keputusan yang cerdas dan efektif. Dalam dunia pengolahan data, ada dua istilah yaitu data analytics and data analysis. Kedua istilah ini sering digunakan dalam dunia data, namun ada sedikit perbedaan dari kedua istilah tersebut. Pada artikel kali ini, DQLab akan menjelaskan apa itu analisis data secara menyeluruh. Sudah tidak sabar untuk berkenalan dengan analisis data? Let"s get started!

1. Data Kuantitatif dan Kualitatif

Data kuantitatif merupakan data yang berhubungan dengan bilangan, baik itu bilangan bulat maupun rasio dan persentase. Data kuantitatif biasanya bersifat terstruktur dan telah diformat dengan rapi di dalam kolom dan baris pada spreadsheet. Data ini biasa digunakan untuk menjawab pertanyaan "seberapa banyak" atau "seberapa sering". Tools yang sering digunakan untuk menyimpan data kuantitatif adalah tools dengan bahasa kueri terstruktur seperti SQL. SQL adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengatur database data kuantitatif. Selain SQL perusahaan juga menggunakan Microsoft Excel untuk menyimpan jenis data ini. 

Jika data kuantitatif berhubungan dengan angka, beda halnya dengan data kualitatif. Data jenis ini berkaitan dengan fitur atau karakteristik suatu data yang menggambarkan sesuatu dan diungkapkan dengan kata-kata. Data ini juga dikenal dengan data tidak terstruktur karena tidak memiliki format yang dikonfigurasi sebelumnya. Salah satu metode yang tepat untuk mengolah data kualitatif adalah analisis data menggunakan artificial intelligence. Hal ini karena metode analisis ini menggunakan teknik pemrosesan natural language untuk memecah data tidak terstruktur sehingga dapat dipahami dan dianalisis oleh mesin. Tools yang dapat digunakan untuk mengolah data kualitatif adalah bahasa pemrograman python.

Baca juga : Data Analisis : 2 Jenis Metode yang Penting Untuk Kamu Tahu dalam Analisis Data

2. Beberapa Metode Analisis Data

Beberapa metode analisis yang banyak digunakan adalah text analysis, data mining, dan statistics analysis. Text analysis atau biasa dikenal dengan analisis teks adalah gabungan metode analisis statistik dan linguistik untuk mengekstrak dan mengklasifikasikan informasi yang diperlukan. Tujuan text analysis adalah untuk mengubah bahasa lisan atau tulisan manusia menjadi data yang bisa dibaca oleh mesin. Hal pertama yang harus dilakukan untuk mengolah data teks adalah melatih algoritma machine learning untuk memahami bahasa manusia. 

Data mining merupakan proses mendeteksi anomali, pola, dan hubungan untuk memprediksi hasil. Metode ini biasanya digabungkan dengan teknik atau metode lain seperti metode clustering dan deteksi anomali untuk melihat pencilan, missing value, dan lain sebagainya.  Metode ini biasa digunakan untuk memprediksi trend pada pasar dan menganalisis bagaimana kebiasaan dan preferensi pelanggan terhadap suatu produk. Data yang digunakan biasanya diambil dari sosial media dan termasuk data yang tidak terstruktur. 

Analisis statistik merupakan metode untuk eksplorasi data dan penyajian data kuantitatif dalam jumlah besar untuk mendeteksi tren dan pola. Analisis statistik dibagi menjadi dua, yaitu analisis statistik deskriptif dan statistik inferensial. Analisis statistik deskriptif merupakan metode untuk mendeskripsikan, merangkum dan memvisualisasikan fitur sasar data melalui bagan dan report. Ada empat ukuran utama dalam statistik deskriptif yaitu frekuensi, tendensi sentral, persebaran, dan posisi. Analisis statistik inferensial merupakan metode yang digunakan untuk menarik kesimpulan tentang seluruh populasi berdasarkan sampel yang secara akurat mewakili populasi. Metodologi statistik inferensial yang paling umum adalah uji hipotesis dan teori estimasi. 

3. Pentingnya Analisis Data

Analisis data sangat penting bagi semua sektor industri. Beberapa manfaat analisis data adalah untuk memprediksi perilaku pelanggan, mengukur tingkat produktivitas, dan membuat keputusan berdasarkan data. Dengan menganalisis data historis dan data real time, perusahaan dapat menemukan trend dan pola. Trend dan pola ini dapat membantu perusahaan untuk memprediksi apa yang akan terjadi di masa mendatang. Selain itu analisis data dapat membantu perusahaan untuk meningkatkan produktivitas tim dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Dengan menganalisis review dari pelanggan, perusahaan dapat menemukan keyword dan masalah penting yang harus segera ditangani. Bisnis bukan hanya mengandalkan intuisi dan feeling saja. Untuk meningkatkan performanya, perusahaan bisa memanfaatkan data feedback dari pelanggan. Data feedback ini dapat dianalisis untuk mengetahui keputusan apa yang harus diambil berdasarkan data, sehingga keputusan yang diambil tepat sasaran dan meningkatkan margin keuntungan. 

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!       


Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.

    Penulis: Galuh Nurvinda

    Editor : Annissawd


    Postingan Terkait

    Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!