SUPER 6.6 SALE! DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 99K!

0 Hari 13 Jam 17 Menit 9 Detik

Data Analyst: Kenali 4 Jenis Metode Analisis Data

Belajar Data Science di Rumah 07-Juni-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-kamis-03-2024-06-07-203007_x_Thumbnail800.jpg

Data Analyst memegang peranan penting dalam sebuah perusahaan. Mereka bertugas mengubah data menjadi informasi yang bermanfaat untuk mendukung keberlangsungan bisnis. Data yang ada tidak serta merta bisa menghasilkan insight atau informasi, sehingga untuk mengubahnya perlu dilakukan analisis data. Analisis data sendiri merupakan proses kritis yang digunakan untuk mengeksplorasi, memahami, dan memanfaatkan data. 


Pada dasarnya, data yang ada sangatlah beragam. Sehingga Data Analyst pun akan memanfaatkan metode analisis data yang berbeda-beda sesuai dengan kebutuhan dan data yang tersedia. Secara umum, ada empat jenis analisis data utama yang sering digunakan untuk berbagai tujuan, yaitu analisis deskriptif, analisis prediktif, analisis diagnostik, dan analisis preskriptif. Masing-masing jenis ini memiliki metode, tujuan, dan pengaplikasian yang unik.


Perbedaan lebih lanjut dari jenis metode analisis data tersebut akan dibahas dalam artikel ini. Check this out!


1. Analisis Data Deskriptif

Data Analyst

Pict by DQLab


Analisis deskriptif merupakan analisis yang bisa digunakan untuk mendeskripsikan dan meringkas data historis guna membantu memahami apa yang telah terjadi dalam dataset dengan memberikan gambaran umum. Metode analisis ini tidak jauh-jauh dari statistika deskriptif seperti mean, median, mode, range, dan standar deviasi. Tools yang biasanya digunakan berupa Excel, Tableau, atau Power BI. Biasanya akan dibuat dalam visualisasi data seperti bar chart, pie chart, histogram, box plot.


Adapun tujuan dari dilakukan analisis data deskriptif adalah:

  • Mengidentifikasi pola dan tren dalam data historis.

  • Memberikan summary yang jelas tentang data yang kompleks.

  • Menginformasikan stakeholder tentang kondisi saat ini berdasarkan data masa lalu.


Metode analisis data ini kerap ditemukan dalam analisis penjualan bulanan untuk melihat tren penjualan selama setahun, laporan demografis pelanggan untuk memahami karakteristik basis pelanggan, serta analisis kinerja kampanye pemasaran untuk menilai efektivitasnya.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Analisis Data Prediktif

Data Analyst

Pict by DQLab


Analisis data prediktif merupakan metode analisis data yang akan membuat prediksi peristiwa yang akan terjadi di masa depan dengan memanfaatkan data historis. Peramalan ini akan melibatkan penggunaan model statistika seperti regresi linear dan regresi logistik. Selain itu, metode ini juga bisa menggunakan algoritma Machine Learning seperti Decision Trees, Random Forest, dan Neural Network. Untuk menggunakan metode analisis ini, kita bisa memanfaatkan tools seperti Python, R, SAS, RapidMiner.


Secara umum, tujuan dari penggunaan metode ini dalam analisis data adalah untuk:

  • Meramalkan tren masa depan berdasarkan data historis.

  • Membantu dalam pengambilan keputusan yang proaktif.

  • Mengidentifikasi risiko dan peluang yang akan datang.


Contoh penerapan dari metode ini seperti prediksi perilaku pelanggan seperti churn atau pembelian ulang, peramalan penjualan untuk manajemen inventaris, serta melakukan analisis risiko kredit untuk menentukan kelayakan peminjam.


3. Analisis Data Diagnostik

Data Analyst

Analisis data diagnostik merupakan metode analisis data yang bertujuan untuk mencari penyebab dari peristiwa yang telah terjadi. Dengan mengidentifikasi faktor penyebab dan hubungan antar variabel, maka kita bisa berhati-hati dan menghindari hal tersebut.


Berikut adalah beberapa contoh metode yang masuk dalam kategori analisis data diagnostik: 

  • Analisis Korelasi digunakan untuk mengukur keeratan hubungan antara dua atau lebih variabel.

  • Analisis Varians (ANOVA) bertujuan untuk membandingkan rata-rata di antara kelompok yang berbeda (biasanya ada kelompok yang diberi perlakuan tertentu) untuk menemukan perbedaan signifikan.

  • Analisis Akar Penyebab untuk mengidentifikasi penyebab dasar dari masalah atau kejadian.


Contoh analisis data diagnostik dalam sebuah bisnis adalah dengan menganalisis mengapa penjualan menurun di wilayah tertentu, mengidentifikasi faktor-faktor yang menyebabkan peningkatan keluhan pelanggan, atau dengan menilai dampak dari perubahan strategi pemasaran pada penjualan.


4. Analisis Data Preskriptif

Data Analyst

Analisis data preskriptif memberikan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti berdasarkan data yang ada. Metode ini tidak hanya memprediksi apa yang akan terjadi, namun juga bisa menyarankan tindakan yang harus diambil untuk hasil yang optimal. Caranya bisa dengan melakukan metode pengoptimalan seperti Linear Programming, Mixed-Integer Programming. Selain itu bisa juga dengan memanfaatkan simulasi monte carlo atau menguji berbagai skenario untuk menentukan tindakan terbaik.


Tujuan dari penggunaan metode ini adalah untuk memberikan rekomendasi untuk tindakan yang paling efektif, mengoptimalkan keputusan bisnis dengan mempertimbangkan berbagai faktor dan kendala, serta membantu organisasi mencapai hasil terbaik dengan sumber daya yang ada.


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


Memahami konsep-konsep dasar statistik sangat penting bagi seorang Data Analyst. Dengan menguasai ilmu Statistika, seorang Data Analyst dapat memberikan insight yang lebih dalam dan berbasis data untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik. Mereka juga bisa menyajikan pemanfaatan ilmu statistika dalam proses analisis data di portfolio yang dibuat.


Bingung harus membuat portofolio data dari mana? Kamu bisa mulai dengan mengerjakan project yang tersedia di DQLab Academy. Saat ini, project yang ada tersedia dalam tiga bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh praktisi data, yaitu bahasa R, Python, dan juga SQL.


Tidak hanya itu, DQLab juga memudahkan kamu yang tidak memiliki tools pengolahan data, karena di DQLab kamu bisa memanfaatkan live code editor. Sehingga meskipun kamu tidak menginstall software yang digunakan untuk bahasa pemrograman tersebut, kamu tetap bisa mengerjakannya. Yuk, tunggu apa lagi? Buruan sign up dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login