Bahasa Pemrograman R untuk Project Data Analyst
Data analyst membutuhkan beragam tools untuk membantunya mengamati data dan mencari insight dari data yang dimiliki. Salah satunya adalah R programming. Bahasa pemrograman R adalah bahasa pemrograman dalam big data untuk pengolahan data yang bersifat open source. Dengan kata lain, bahasa pemrograman ini gratis untuk digunakan dan bisa dimodifikasi oleh siapa pun. Sifatnya yang open source membuat R programming mempunyai jumlah pengguna aktif di seluruh dunia yang besar dan berkontribusi dalam perkembangannya.
Seorang data analyst terutama para pemula yang baru terjun ke bidang data, tentu perlu mengasah kemampuannya dalam menganalisis data. Salah satu cara yang bisa dilakukan adalah terus berlatih mengerjakan project data analyst. Nah, pada artikel kali ini akan diberikan beberapa ide yang bisa Sahabat DQ gunakan sebagai project data analyst. Apa saja project mudah tersebut? Yuk, simak penjelasannya di bawah ini!
1. Analisis Sentiment
Sentiment analysis mengekstrak berbagai macam jenis penilaian seperti negatif, positif, atau netral. Kalian dapat menggunakan sentiment analysis untuk menentukan sifat atau kategorisasi dari sebuah teks. Artinya, teks yang panjang akan diterjemahkan menjadi satu sifat atau penilaian yang kemudian dikelompokkan ke masing-masing sesuai hasil analisis. Salah satu penerapan dari sentiment analysis adalah hasil survei kepuasan pelanggan.
Sebuah perusahaan sering menggunakan pertanyaan esai atau terbuka untuk mengetahui kepuasan pelanggan. Ini merupakan cara terbaik untuk menciptakan loyalitas dan hubungan yang baik antara pelanggan dan perusahaan. Dengan survei tersebut, perusahaan dapat melakukan pengembangan atau menciptakan produk baru sesuai kebutuhan pelanggan. Hal ini tidak bisa dianalisis dengan metode statistika sebelum diubah ke bentuk yang bisa dihitung. Sentiment analysis berfungsi untuk kasus seperti contoh tersebut.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Analisis Uber Data
Uber merupakan salah satu perusahaan besar yang menggunakan data sebagai dasar pengambilan keputusan untuk melayani pelanggan. Data tersebut digunakan untuk menghasilkan analisis prediksi, strategi marketing, penawaran pelayanan, dan kebijakan penentuan harga. Project yang bisa kalian bangun dari uber data analysis adalah menganalisis data user berkaitan dengan pemesanan dan menjadikan informasi tersebut sebagai landasan keputusan perusahaan. Project ini akan berfokus pada visualisasi data.
Beberapa hal yang bisa dianalisis pada project ini yaitu jumlah pesanan setiap harinya, adanya pola jam tertentu yang menunjukkan padatnya pesanan, jumlah pesanan selama periode tertentu misal per bulan atau per tahun, karakteristik pelanggan yang sering melakukan pesanan, jenis kendaraan yang banyak diminati pelanggan, dan lain-lain.
3. Credit Card Fraud Detection
Meningkatnya volume dan potensi kerugian akibat tindak pidana penipuan kartu kredit memerlukan solusi yang memungkinkan pihak penyelenggara layanan kartu kredit dapat melakukan analisis pada setiap transaksi secara cepat dan akurat. Hal ini hampir mustahil dilakukan secara manual oleh manusia. Permasalahan ini dapat diselesaikan dengan menggunakan algoritma machine learning seperti Decision Trees, Logistic Regression, Artificial Neural Networks, dan Gradient Boosting Classifier. Dengan mengaplikasikan algoritma tersebut, sistem akan memberitahukan jika terjadi kecurangan secara otomatis.
Beberapa tantangan yang akan kalian hadapi dalam membuat project ini yaitu, data yang dibutuhkan sangat besar dan terkadang tidak sepenuhnya rapi, data yang tidak seimbang (imbalanced data) akan menghasilkan prediksi yang tidak sesuai, kebanyakan data tentang kartu kredit bersifat privat sehingga untuk mencari data ini cukup sulit serta beberapa data transaksi yang biasanya belum diidentifikasi sebagai kecurangan atau tidak sehingga akan mempengaruhi hasil prediksi.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
4. Segementasi Pelanggan
Segementasi Pelanggan digunakan untuk mengetahui target pasar yang sesuai. Dengan mengkategorikan target pasar menjadi beberapa level atau tipe pembeli, perusahaan akan dengan mudah menyesuaikan produk sesuai dengan karakteristik pelanggan. Biasaya pertimbangan dari customer segmentation adalah usia, jenis kelamin, pekerjaan, histori pembelian, kebutuhan sehari-hari, penilaian terhadap produk sebelumnya, dan lain-lain. Customer segmentation juga bisa digunakan untuk menentukan strategi marketing apa yang sesuai, jenis iklan yang seperti apa yang lebih tepat sasaran, dan program promo yang paling diminati.
Kalian bisa menggunakan algoritma unsupervised learning yaitu algoritma K-Means. Algoritma ini memang dikhususkan untuk melakukan clustering berdasarkan variabel-variabel yang sudah disediakan. K-Means juga dengan efektif akan menunjukkan visualisasi data dalam kategori tertentu. Misalnya distribusi usia dan gender pelanggan. Selain itu juga bisa untuk melihat pola perilaku pembelian pelanggan, status ekonomi, dan sebagainya.
Yuk, bangun project data analyst bersama DQLab! DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python. Menariknya, DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id!