Eksplorasi Project Data Analyst: Kenali Ragam Peluangnya
Sebagai seorang Data Analyst, proyek-proyek adalah sarana utama untuk mengeksplorasi berbagai aspek dunia analisis data. Setiap proyek menawarkan tantangan unik dan kesempatan untuk menggali wawasan yang berharga dari data. Ragam proyek Data Analyst mencakup berbagai industri dan bidang, mulai dari e-commerce, keuangan, kesehatan, hingga media sosial.
Dalam artikel ini, DQLab akan membahas tentang beragam project Data Analyst yang menarik dan memberikan gambaran tentang bagaimana setiap proyek dapat membantu kamu mengasah kemampuan analisis dan meraih kesuksesan dalam berkarir!
1. Eksplorasi Data Ritel Menggunakan R
Project Data Analyst pertama yang dapat dicoba di DQLab adalah eksplorasi data ritel. Ritel merupakan bisnis yang melibatkan penjualan barang maupun jasa dalam jumlah eceran.
Biasanya konsumen dalam hal ini bertujuan untuk menggunakannya secara pribadi. Dengan demikian tentu saja pada bidang ritel ini akan menghasilkan banyak data yang perlu dianalisis lebih lanjut.
Beberapa contoh data ritel antara lain data customer, data produk, data penjualan, data cache atau return, dan lain lain. Data ritel ini dapat dicoba sebagai salah satu project Data Analyst dengan cara eksplorasi data.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Analisis Movie Rating Menggunakan Python
Dalam project analisis data ini, kalian akan membuat sistem rekomendasi film menggunakan kumpulan data tertentu. Kalian akan memuat dataset ke dalam DataFrame panda dan melakukan operasi cleansing.
Namun perlu diperhatikan bahwa algoritma Machine Learning tidak bekerja dengan baik jika bertemu data teks. Kalian harus menemukan cara untuk merepresentasikan teks secara numerik.
Kalian akan mempelajari cara menggunakan algoritma vektorisasi teks Term Frequency-Inverse Density Frequency (TF-IDF) untuk memberikan representasi numerik data teks. Selanjutnya, kalian akan mempelajari cara menggunakan metrik jarak kesamaan cosinus untuk mengevaluasi skor kesamaan. Terakhir, kalian akan membuat dashboard interaktif untuk menampilkan hasil analisis.
Pekerjaan sehari-hari kalian sebagai Data Analyst akan melibatkan analitik prediktif. Pengetahuan tentang Machine Learning akan memungkinkan kalian melakukan tugas-tugas ini dengan lebih baik.
3. Analisis Customer dan Produk Menggunakan SQL
Pada project ini kalian akan melakukan analisis terhadap performa produk dan desain marketing sehingga dapat mengetahui kebutuhan customer.
Dari sini kalian juga bisa menganalisis perilaku pelanggan terhadap produk tertentu seperti kebiasaan belanja, voucher yang digunakan, paket yang sering dibeli secara berulang. Dengan ini tim marketing akan lebih mudah mendapatkan insight dan melakukan perbaikan terhadap strategi marketing yang lebih tepat.
Biasanya upaya analisis yang demikian dengan mudah dilakukan menggunakan SQL. Karena tidak dibutuhkan banyak tahapan selain pemahaman pengolahan database sesuai kebutuhan. Kalian bisa menggunakan DB Browser, MySQL, atau PostgreSQL.
Tanpa menggunakan algoritma atau teknik khusus, selama query yang dituliskan tepat, maka hasil analisis juga tepat. Kalian bisa menunjukkan dan mempublikasikan hasil project tersebut ke berbagai platform seperti GitHub atau medium.
4. Membuat Dashboard Call Center Menggunakan Excel
Excel merupakan salah satu tools Data Analyst yang sering digunakan. Sehingga seorang Data Analyst wajib menguasai Excel untuk mempermudah proses analisis data. Excel dapat digunakan untuk beragam tugas Data Analyst diantaranya membersihkan, menyimpan, menganalisis, memodelkan, memvisualisasikan, dan membuat laporan.
Fungsi atau kegunaan Excel bisa diperluas dengan menggunakan fitur-fitur lebih tinggi yang disediakan Excel. Tentu ini juga membutuhkan kemampuan lebih dari sekadar pemahaman rumus dasar. Salah satu project Data Analyst yang bisa kalian kembangkan menggunakan Excel adalah membuat dashboard. Pada project ini kalian diharapkan mampu melakukan preprocessing data dan menentukan diagram yang sesuai untuk masing-masing kategori data.
Di sini kalian juga tidak hanya membuat diagram, namun juga mengaturnya secara terstruktur agar informasi yang disampaikan dalam dashboard tepat dan sesuai, tidak kurang atau tidak lebih. Kalian juga perlu memperhatikan tampilannya agar interaktif. Misal memanfaatkan penggunaan filter dan slicer.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Ragam proyek Data Analyst menawarkan peluang yang menarik untuk mengasah keterampilan analisis data Anda dan meraih kesuksesan dalam karir. Jika kamu tertarik untuk menggali lebih dalam dunia analisis data dan menantang diri dengan proyek-proyek yang beragam, mulailah dengan memperoleh pemahaman tentang dasar-dasar analisis data dan teknik yang relevan.
Selanjutnya, terjunlah dalam berbagai proyek untuk mengalami pengalaman praktis dan terus mengembangkan keterampilan analisis. Dengan kerja keras dan ketekunan, kamu akan siap untuk menghadapi tantangan dalam dunia Data Analyst dan memberikan dampak positif bagi perusahaan atau industri yang kamu geluti.
DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python. Menariknya, DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali.
Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp DQLab LiveClass dengan klik tautan berikut Bootcamp Data Analyst with SQL and Python untuk informasi lebih lengkapnya! Ingin bangun portfolio? Yuk signup sekarang!