DQLab Super Giveaway! Belajar Data Science 6 Bulan hanya Rp.99.000! DAFTAR

Pakai Kode: KUPON99K. Berakhir 2 Days 16 Jam : 11 Menit : 58 Detik

Memasuki Era Transformasi Digital, Kenali 3 Metode Pengolahan Data Memiliki Peran Penting

Belajar Data Science di Rumah 27-Oktober-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/9c6cabf934f3ea2aaa9f9fbc6f09df16_x_Thumbnail800.jpg

Pengolahan data berperan penting dalam dunia bisnis terlebih lagi di era transformasi digital. Metode pengolahan data berfungsi mengumpulkan semua informasi baik bisnis maupun di era transformasi digital ini. Namun masalahnya, informasi tersebut kerap tersebar di berbagai sumber. Disinilah pentingnya mempelajari Data Science, karena ilmu Data Science tidak mengenal background pendidikan dan pada era digital transformation saat ini dibutuhkan di semua lini bisnis.

Dalam konsep Data Science, ada beberapa macam metode pengolahan data yang paling sering digunakan untuk kebutuhan bisnis. Pada artikel ini kita akan membahas 3 macam metode pengolahan data yaitu analisis deskriptif, prediktif, dan preskriptif. Sampai saat ini, persentase perusahaan yang sudah menggunakan analisis prediktif masih 4%, dan 96% masih menggunakan analisis deskriptif. Lalu bagaimanakan ketiga analisis ini bekerja? Yuk, simak penjelasannya!

1. Descriptive Analytics

Metode analisis ini berfokus pada histori data sekaligus data yang ada saat ini. Umumnya digunakan untuk menjawab pertanyaan semacam apa yang wajar/tidak wajar, hal-hal yang kerap terjadi, dan hubungan antar variabel di dalam data. Contoh kegiatan analisis deskriptif seperti membuat ringkasan/agregasi data, sebagian Data Mining, statistik deskriptif, dan visualisasi data.

 

Baca juga: Memasuki Era Transformasi Digital dengan Mengenal Teknik Pengolahan Data

 

2. Predictive Analytics

Metode analisis ini mencoba menyimpulkan sebuah tren dan kejadian di masa depan dengan mengacu pada data-data historis yang ada. Metode ini cenderung lebih kompleks dari metode deskriptif, karena memerlukan pemodelan dan analisis yang lebih mendalam. Hasil analisis prediktif ini meliputi ramalan terkait suatu variabel berdasarkan variabel lainnya di dalam data. Contoh kegiatan analisis ini seperti Data Mining, Machine Learning, Regresi Linier, dan simulasi.

 

3. Prescriptive Analytics

Analisis ini digunakan untuk mengoptimalkan proses, struktur dan sistem melalui informasi yang dihasilkan dari Predictive Analytics. Hasil analisis preskriptif merupakan rekomendasi aksi yang memungkinkan dalam memaksimalkan pencapaian tujuan yang kita inginkan. Pada umumnya dengan merekomendasikan kepada bisnis tentang hal apa yang perlu dilakukan untuk mengantisipasi kejadian yang akan datang. Contoh kegiatan dari analisis ini seperti simulasi, machine learning, teknik optimalisasi, dan analisis keputusan.

Baca juga: Digital Transformation : Microsoft Access Aplikasi yang Penting dalam Pengolahan Data

4. Tertarik mempelajari Teknik Analisis Data yang lain? Yuk, Mulai Belajar Data Science Gratis sekarang!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!


Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module ‘Introduction to Data Science’:

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

 

Penulis : Salsabila Miftah Rezkia

Editor : Annissa Widya Davita


Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!