Bocoran Topik Portfolio Data untuk Data Analyst

Cukup banyak cara untuk menjadi seorang data analyst. Hal ini berkaitan dengan kebutuhan data analyst yang cukup banyak dicari di dunia saat ini. Karena permintaan sangat kuat, dan supplies orang yang benar-benar dapat melakukan pekerjaan ini dengan baik sangat terbatas, analis data meminta gaji besar dan fasilitas luar biasa, bahkan di tingkat pemula. 

Pekerjaan analis data dapat ditemukan di berbagai campuran perusahaan dan industri. Setiap perusahaan yang menggunakan data membutuhkan analis data untuk menganalisisnya. Beberapa pekerjaan teratas dalam analisis data melibatkan penggunaan data untuk membuat keputusan investasi, menargetkan pelanggan, menilai risiko, atau memutuskan alokasi modal.

Analis data mengambil banyak sekali data dan menyelidikinya untuk melihat tren, membuat perkiraan, dan mengekstrak informasi untuk membantu pemberi kerja mereka membuat keputusan bisnis yang terinformasi dengan lebih baik. Jalur karier yang Sahabat DQ ambil sebagai analis data sebagian besar bergantung pada atasan Sahabat DQ. Analis data bekerja di Wall Street di bank investasi besar, hedge fund, dan perusahaan ekuitas swasta. Mereka juga bekerja di industri kesehatan, pemasaran, dan ritel. 

Secara umum, analis data ada di mana-mana. Sahabat DQ juga dapat menemukannya di perusahaan asuransi besar, biro kredit, perusahaan teknologi, dan di hampir semua industri yang dapat Sahabat DQ pikirkan. 

Perusahaan teknologi besar seperti Meta (sebelumnya Facebook) dan Google menganalisis data besar hingga tingkat yang memusingkan. Untuk melakukannya, mereka mempekerjakan banyak analis data teratas untuk berbagai tujuan termasuk periklanan dan analisis internal bersama dengan banyak analisis pengguna. Di lembaga keuangan seperti bank investasi, jalur manajemen adalah jalur karier paling umum yang diambil analis dari tingkat pemula. 

Lalu untuk persiapan karir sebagai data analyst, apa saja portfolio yang harus dipersiapkan? Yuk simak sekarang!

1. Customer Segmentation atau Segmentasi Pelanggan 

Segmentasi pelanggan adalah proses di mana Sahabat DQ membagi pelanggan berdasarkan karakteristik umum “ seperti demografi atau perilaku, sehingga Sahabat DQ dapat memasarkan ke pelanggan tersebut secara lebih efektif. 

Grup segmentasi pelanggan ini juga dapat digunakan untuk memulai diskusi tentang membangun persona pemasaran. Ini karena segmentasi pelanggan biasanya digunakan untuk menginformasikan pesan merek, pemosisian, dan untuk meningkatkan cara bisnis menjual “ sehingga persona pemasaran perlu diselaraskan dengan segmen pelanggan tersebut agar efektif.

œPersona pemasaran menurut definisi adalah personifikasi dari segmen pelanggan, dan tidak jarang bisnis membuat beberapa persona untuk mencocokkan segmen pelanggan mereka yang berbeda. Tetapi agar hal itu terjadi, sebuah bisnis membutuhkan serangkaian segmen pelanggan yang kuat sebagai basisnya. Yang membawa kita ke bagian selanjutnya, membedakan perbedaan antara segmentasi pelanggan dan segmentasi pasar, sehingga segmentasi Sahabat DQ seakurat mungkin.

Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer

2. Sentiment Analysis

Analisis sentimen (atau penggalian opini) adalah teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) yang digunakan untuk menentukan apakah data positif, negatif, atau netral. Analisis sentimen sering dilakukan pada data tekstual untuk membantu bisnis memantau sentimen merek dan produk dalam menu feedback, dan memahami kebutuhan pelanggan. 

Analisis sentimen berfokus pada polaritas teks (positif, negatif, netral) tetapi juga melampaui polaritas untuk mendeteksi perasaan dan emosi tertentu (marah, senang, sedih, dll), urgensi (mendesak, tidak mendesak) dan bahkan niat (tertarik). v.tidak tertarik). 

Bergantung pada bagaimana Sahabat DQ ingin menafsirkan feedback dan kueri pelanggan, Sahabat DQ dapat menentukan dan menyesuaikan kategori Sahabat DQ untuk memenuhi kebutuhan analisis sentimen Sahabat DQ.

3. Web Scraping

Scraping web adalah proses menggunakan bot untuk mengekstrak konten dan data dari situs web. Tidak seperti scraping layar, yang hanya menyalin piksel yang ditampilkan di layar, scraping web mengekstrak kode HTML yang mendasarinya dan, dengannya, data yang disimpan dalam database. 

Pengikis kemudian dapat mereplikasi seluruh konten situs web di tempat lain. scraping web digunakan dalam berbagai bisnis digital yang mengandalkan pengumpulan data. Kasus penggunaan yang sah meliputi:

• Bot mesin pencari merayapi situs, menganalisis kontennya, dan kemudian memeringkatnya.

• Situs perbandingan harga yang menggunakan bot untuk mengambil harga dan deskripsi produk secara otomatis untuk situs web penjual yang bersekutu.

• Perusahaan riset pasar menggunakan pencakar untuk menarik data dari forum dan media sosial (misalnya, untuk analisis sentimen).

4. Forecasting

Peramalan adalah teknik yang menggunakan data historis sebagai input untuk membuat perkiraan informasi yang bersifat prediktif dalam menentukan arah tren masa depan. Bisnis menggunakan peramalan untuk menentukan bagaimana mengalokasikan anggaran mereka atau merencanakan pengeluaran yang diantisipasi untuk periode waktu yang akan datang. Ini biasanya didasarkan pada permintaan yang diproyeksikan untuk barang dan jasa yang ditawarkan.

Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 

5. Siap Bangun Portfolio Data untuk Menjadi Data Analyst

Bagaimana sudah lebih terarah bukan terkait topik portfolio apa saja yang perlu di persiapkan untuk menjadi Data Analyst?

Yuk latih proses pengolahan data kamu dengan membuat portfolio data dengan berlatih bersama dataset dan studi kasus dari praktisi data pada modul DQLab. 

Sahabat DQ tidak perlu melakukan instalasi apapun karena environment DQLab sudah mendukung. 

Yuk persiapkan dirikamu menjadi talenta data di 2022. Bersama DQLab awali karirmu mulai sekarang dengan signup di DQLab.id!

Tags