FLASH PROMO!! BELAJAR DATA SCIENCE ONLINE 6 BULAN 399K
Diskon 89%, Akses 74 Modul Data Science Premium, Metode Praktek Sandbox, Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 7 Jam 0 Menit 38 Detik 

Catat 4 Tips Penting Implementasikan Teknik Analisis Data

Belajar Data Science di Rumah 04-Oktober-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/f1701bbc2d1e47d82e9e347d9a839e66_x_Thumbnail800.jpg

Teknik analisis data merupakan proses inti dalam pengolahan data. Jika pada tahapan-tahapan sebelumnya kita hanya akan mengumpulkan data dan membersihkan data yang dimiliki hingga siap untuk dianalisis, maka pada tahapan ini kita akan mengubah data mentah menjadi sumber informasi. Banyak perusahaan yang mulai menyadari betapa pentingnya data dalam mengambil keputusan.


Namun tentu saja data yang akan digunakan bukanlah data mentah melainkan data yang sudah diolah menjadi sumber informasi. Informasi inilah yang nantinya akan dijadikan pertimbangan dalam pembuatan kebijakan.


Seorang praktisi data seperti Data Analyst, Data Scientist atau profesi sejenis dengan nama yang berbeda memiliki tugas utama untuk mengolah data. Sehingga teknik analisis data merupakan hal yang sangat wajib untuk mereka kuasai.


Mereka harus bisa menentukan metode analisis data yang mana yang paling cocok dengan data yang mereka miliki. Dalam artikel ini akan dibahas mengenai hal-hal yang bisa diperhatikan dalam proses pengimplementasian teknik analisis data. Yuk, simak pembahasannya!


1. Kenali Jenis dan Skala Data

teknik analisis data


Fenomena big data membuat data yang ada saat ini sangatlah banyak jumlahnya. Namun tidak hanya banyak, fenomena big data ini juga membuat data yang ada menjadi sangat beragam bentuknya, mulai dari yang berbentuk numerik, teks, video, audio, gambar, dll. Tidak hanya itu, setiap data juga memiliki skala datanya masing-masing.


Setidaknya ada 4 skala data yang umum digunakan, yaitu nominal, ordinal, interval, dan rasio. Tentunya setiap data tidak akan bisa diperlakukan dengan cara yang sama, sehingga dengan bisa membedakan jenis data dan skala data akan lebih mudah dalam menentukan teknik analisis yang terbaik.


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


2. Melakukan Exploratory Data Analysis

teknik analisis data


Proses EDA (Exploratory Data Analysis) merupakan proses untuk mengenal data secara lanjut. Dalam tahapan ini kita bisa bisa menemukan summary data, trend data, hingga pola yang dimiliki oleh data. Biasanya, data yang ada di masa lalu akan terjadi lagi di masa sekarang dan masa depan.


Namun tentu saja bukan dengan angka yang sama persis, melainkan pola nya yang sama. Dengan melakukan EDA tentu akan membuat kita menjadi lebih mudah dalam menentukan analisis yang tepat.


3. Memilih Metode yang Tepat

teknik analisis data

Jika diibaratkan dengan pekerjaan seorang koki, proses analisis data hampir sama dengan proses memasak hingga makanan mentah bisa dimakan. Tidak peduli sebagus apapun bahannya, bagaimanapun proses persiapan bahan-bahannya hingga siap dimasak, namun jika teknik dalam memasaknya salah, maka rusaklah seluruh cita rasa dari makanan, begitupun dengan data.


Dalam proses pemilihan metode analisis data yang akan digunakan, praktisi data harus melakukannya dengan hati-hati. Karena meskipun ada banyak sekali metode analisis data yang ada saat ini, namun tidak ada satupun metode analisis data yang cocok untuk semua jenis data. Tentu saja kecerdikan praktisi data dibutuhkan disini.


4. Tarik Kesimpulan

Teknik Analisis Data

Setelah melakukan proses analisis data, praktisi data akan mencari kesimpulan dari hipotesis yang sudah ada sebelumnya. Tentunya kesimpulan yang dibuat harus berdasarkan hasil analisis yang dilakukan.


Kesimpulan yang dibuat inilah yang nantinya bisa dijadikan sebagai saran dan masukan oleh praktisi data kepada para stakeholder, sehingga mereka bisa mempertimbangkan hal tersebut untuk keputusan yang akan dibuat.


Salah satu cara yang bisa kamu lakukan untuk belajar proses pengolahan data jika kamu sudah lulus dari background pendidikan non IT adalah dengan mengambil kursus. Salah satu lembaga kursus yang harus kamu coba adalah DQLab. Tenang saja, DQLab akan membantumu untuk belajar analisis data dari tahap dasar. 


Tunggu apalagi? Yuk langsung bergabung dengan cara signup di DQLab kemudian nikmati pembelajaran modul gratis “Introduction to Data Science with Python” atau “Introduction to Data Science with R”. Dengan memulai pembelajarannya dari sekarang, kamu siap menghadapi tantangan di era digital dan mewujudkan karirmu sebagai Data Scientist di tahun ini.


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :