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

Cara ini Banyak dilakukan Data Analyst dalam Interpretasi Data Kualitatif!

Belajar Data Science di Rumah 17-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/e2ff83ef09ff33b5045d6c6b272f1593_x_Thumbnail800.jpg

Terdapat sejumlah teknik interpretasi data dengan sejumlah metode dan jenis pengolahan data. Berdasarkan sistem pemrosesan data dan kebutuhan proyek, metode pemrosesan data yang sesuai dapat digunakan. Umumnya, organisasi menggunakan sistem komputer untuk melakukan serangkaian operasi pada data untuk menyajikan, menafsirkan, atau untuk memperoleh informasi. Prosesnya mencakup aktivitas seperti entri data, ringkasan, perhitungan, penyimpanan, dll.


Output atau interpretasi yang berguna dan informatif disajikan dalam berbagai bentuk yang sesuai seperti diagram, laporan, grafik, dll. Pemrosesan data sangat penting dalam operasi bisnis dan ilmiah. Data bisnis diproses berulang kali, dan biasanya membutuhkan volume output yang besar. Data ilmiah membutuhkan banyak perhitungan dan biasanya membutuhkan keluaran yang cepat.


Yuk pahami cara interpretasi data berikut ini. 


1. Tabel/ spreadsheet

Format file ini paling cocok untuk data numerik. Memiliki angka dalam baris dan kolom memungkinkan pengguna untuk melakukan berbagai operasi. Misalnya, memfilter & mengurutkan dalam urutan naik/turun agar mudah dipahami dan digunakan. Berbagai operasi matematika dapat diterapkan saat menggunakan output file ini.


Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif


2. Bagan & Grafik

Opsi untuk mendapatkan output dalam bentuk bagan dan grafik sangat berguna dan sekarang membentuk fitur standar di sebagian besar perangkat lunak. Opsi ini bermanfaat ketika berhadapan dengan nilai numerik yang mencerminkan tren dan pertumbuhan/penurunan. Ada banyak bagan dan grafik tersedia untuk memenuhi berbagai persyaratan. Kadang-kadang ada situasi ketika ada kebutuhan untuk memiliki opsi yang ditentukan pengguna. Jika tidak ada bagan atau grafik bawaan yang tersedia, maka opsi untuk membuat bagan sendiri, yaitu, bagan/grafik khusus akan berguna.


3. Peta/Vektor atau file gambar

Saat berurusan dengan data spasial, opsi untuk mengekspor data yang diproses ke dalam peta, file vektor dan gambar sangat berguna. Memiliki informasi tentang peta sangat berguna bagi perencana kota yang mengerjakan berbagai jenis peta. File gambar diperoleh saat berurusan dengan grafik dan bukan merupakan input yang dapat dibaca manusia.


4. File teks biasa

Ini merupakan bentuk paling sederhana dari data yang diproses. Sebagian besar file ini dapat dibaca pengguna dan mudah dipahami. Sangat dapat diabaikan atau tidak diperlukan pemrosesan lebih lanjut dalam jenis file ini. Ini diekspor sebagai file notepad atau WordPad.


5. Format lain/file mentah

Ini adalah format file khusus perangkat lunak yang dapat digunakan dan diproses oleh perangkat lunak khusus. File keluaran ini mungkin bukan produk yang lengkap dan memerlukan pemrosesan lebih lanjut. Dengan demikian perlu melakukan langkah-langkah beberapa kali.


Baca juga : Teknik Pengolahan Data Kualitatif: Ketahui Macam-Macam Metode Pengumpulan Data


6. Belajar Data Analis From 0 To Hero!

Hi Sahabat Data, ada track data analis yang melatih kamu dalam menentukan langkah langkah melakukan analisa data dengan tepat bersama DQLab . Belajar mengolah data dengan data industri dengan mudah dan anti ribet. Mulai dari pengenalan hingga pengolahan data tingkat advanced. Yuk kapan lagi belajar anti ribet dengan live code editor dan mudah dimengerti. Lakukan registrasi sekarang!



Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!