Icip Project Data Analyst dengan R dan Python Yuk
Pada era digital ini semakin banyak profesi yang baru muncul atau baru dikenal oleh sebagian besar orang. bahkan profesi-profesi tersebut cukup menarik minat banyak orang. Mengapa demikian? Beberapa diantaranya dikarenakan profesi-profesi tersebut termasuk ke dalam profesi yang kekinian, bisa dikerjakan secara online dan fleksibel, serta gaji yang cukup tinggi. Salah satu dari profesi tersebut adalah data analyst. Saat ini pun ragam project data analyst sudah sering dibicarakan mulai dari studi kasusnya, teknik analisis data sampai kesimpulan hasil analisis.
Data analyst merupakan sebuah profesi yang bertugas bertanggung jawab terhadap data perusahaan, menganalisis data, dan masih banyak tugas lainnya. Untuk menjadi data analyst diperlukan beberapa skill yang dikuasai serta kekonsistenan dalam berlatih. Salah satu bentuk latihannya adalah dengan mengerjakan berbagai ragam project data analyst dengan rumusan masalah serta tujuan penelitian yang berbeda-beda. Dengan demikian, kemampuan menganalisis data akan semakin luas dan terasah. Pada artikel kali ini kita akan mencoba mengenali berbagai ragam project data analyst yang dapat dicoba.
1. A Walk Into Sensory Science
Pada project ini awalnya kita akan dicoba untuk mengenali ilmu sensoris, yaitu suatu bidang yang mempelajari bagaimana penginderaan manusia merespon suatu produk serta bagaimana cara menggunakan penginderaan tersebut untuk melakukan kontrol kualitas dan pengembagan produk. Setelah mempelajari sedikit teori mengenali ilmu sensoris, selanjutnya akan dipelajari mengenai analisis data riset sensoris untuk mempelajari karakteristik sensoris produk cokelat komersial. Analisis data riset ini menggunakan SenseHub, yaitu sebuah aplikasi web terintegrasi untuk analisis sensoris.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Eksplorasi Data Ritel menggunakan R
Project data analyst selanjutnya 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 camce atau return, dll. Data ritel ini dapat dicoba sebagai salah satu project data analyst dengan cara eksplorasi data.
3. Business Decision Research
Project selanjutnya adalah mengenai business decision research. Untuk mengerjakan project ini diperlukan pemahaman terkait konsep dasar data analyst, data preparation, data visualization, serta statistika dasar untuk melakukan modelling. Pada project ini kita akan diberikan sebuah studi kasus mengenai suatu toko yang memiliki permasalahan terhadap menurunnya pelanggan yang membeli kembali ke tokonya. Beberapa tahapan yang nantinya dapat dilakukan adalah importing data, cleansing data, visualisasi data dan membuat model serta evaluasi model yang telah diuji. Untuk mengetahui terkait project ini lebih dalam, langsung saja coba modulnya ya!
4. Customer Churn Prediction
Saat ini terdapat berbagai perusahaan yang memiliki banyak cabang dimana-mana. Namun dikarenakan banyaknya perusahaan itu maka artinya semakin banyak pula kompetitor bagi perusahaan. Oleh karena itu diperlukannya strategi khusus untuk meminimalisir pelanggan yang berpotensi beralih ke pihak kompetitor. Salah satu caranya adalah dengan menggunakan machine learning dengan membuat model yang tepat untuk memprediksi churn pelanggan. Setelah mengetahui hasil prediksi, perusahaan dapat membuat keputusan atau kebijakan untuk tindak lanjutnya.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Mengerjakan project data analyst merupakan poin penting bagi data analyst. Hal ini dilakukan untuk mengasah kemampuan analisis data serta menambah pengalaman serta ilmu baru. Selain itu, dengan berbagai project yang berbeda, data analyst dapat menemukan celah dan titik terang terhadap masalah yang dihadapi dalam menganalisis data. DQLab menyediakan modul sebagai tempat belajar project data analyst yang dapat kamu gunakan.
DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.
Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab.
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita