Implementasi Teknik Analisis Data, Perhatikan Langkah-Langkahnya

Teknik analisis data merupakan metode atau cara yang digunakan untuk mengolah data yang bertujuan memperoleh informasi yang berguna. Informasi tersebut dapat digunakan untuk pengambilan keputusan yang berpengaruh di masa mendatang. Tugas ini umumnya dilakukan oleh praktisi data seperti Data Scientist dan Data Analyst. Pengolahan hingga penyajian data menggunakan tools-tools tertentu yang mendukung proses tersebut diantaranya yaitu Python, R, SQL, Tableau, dan Excel. Yup, bener banget, Excel yang namanya tidak asing ini juga bisa digunakan untuk mengolah hingga menyajikan data. Terdapat fitur-fitur bawaan dan juga fitur yang bisa ditambahkan.

Pengolahan data terdiri dari beberapa langkah-langkah yang penting dan tidak boleh terlewat. Jika ada langkah yang terlewat, hal ini akan menyebabkan hasil akhir dari pengolahan data menjadi kurang akurat. Proses pengolahan data akan menggunakan teknik analisis data tertentu tergantung pada jenis data dan permasalahan yang akan diselesaikan. Bagaimana kita tahu teknik yang digunakan sudah tepat? Jadi, praktisi data harus memahami data yang akan diolah dan tujuan pengolahan data sehingga bisa menentukan teknik mana yang tepat. Nah, kali ini DQLab akan bahas cara implementasi teknik analisis data. Penasaran? Simak di bawah ini, yuk!

1. Pengumpulan Data

Langkah pertama sebelum melakukan penelitian adalah mengumpulkan data yang dibutuhkan. Pengumpulan data memerlukan metode atau teknik sesuai dengan jenis data yang diperlukan. Data sekunder dan data primer adalah jenis data yang sering digunakan dalam penelitian dan biasanya digunakan bersamaan. Beberapa teknik pengumpulan data sekunder yaitu antara lain studi dokumen dan penelitian kepustakaan. Studi dokumen dilakukan dengan meneliti berbagai macam dokumen yang berguna sebagai bahan penelitian. Penelitian kepustakaan bertujuan untuk memperluas pengetahuan dari karya-karya yang dibuat oleh peneliti terdahulu.

Dengan penelitian kepustakaan ini, peneliti jadi belajar bagaimana menyeleksi dan mengekspresikan berbagai pengetahuan yang memiliki sudut pandang berbeda atau bahkan yang bertentangan. Adapun prosedur dalam melakukan penelitian kepustakaan yaitu tentukan topik yang diinginkan kemudian mencari referensi yang relevan dengan topik tersebut. 

Baca juga: Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

2. Data Preprocessing

Data preprocessing merupakan proses dimana data mentah disiapkan menjadi data berkualitas yang siap diolah. Seringkali data mentah masih terdapat data-data yang memiliki atribut kurang lengkap. Tiga hal yang harus diperhatikan dalam data yaitu incomplete data, noisy data, dan inconsistent data. Hal-hal ini akan mempengaruhi hasil analisis yang kurang berkualitas jika data tidak disiapkan dengan baik. Dalam proses ini juga penting untuk melakukan data cleaning dimana data dikoreksi atau dihapus jika data tersebut rusak, tidak lengkap, atau tidak sesuai format. Proses ini dilakukan oleh praktisi data demi mendapatkan data yang berkualitas untuk digunakan pada proses selanjutnya. Data preprocessing juga membutuhkan waktu yang tidak sedikit dalam pengerjaannya. 

3. Eksplorasi Data dan Model Data

Setelah melakukan data preprocessing, selanjutnya melakukan eksplorasi data. Data harus digali dan dipahami lebih dalam karena berbeda tipe data maka berbeda pula cara penanganannya. Eksplorasi data mencakup memahami data, mengidentifikasi data, dan memeriksa data dengan cermat. Setelah melakukan eksplorasi data, kita bisa menentukan model yang akan diterapkan pada data tersebut. Inilah mengapa eksplorasi data penting dilakukan. 

Pemahaman mengenai data yang digunakan mempengaruhi pada model yang akan diterapkan. Jika seorang praktisi data tidak memahami datanya, besar kemungkinan akan salah menerapkan model yang tepat untuk datanya. Tentu saja ini akan membuat proses analisis menjadi kurang berkualitas dan tidak sesuai yang diinginkan karena tujuan menerapkan data science yaitu untuk membantu permasalahan yang ada. Jadi pastinya kita harus fokus pada masalah yang ingin diselesaikan dengan data science. 

4. Visualisasi Data

Salah satu proses pengolahan data yang tidak boleh terlewat adalah memvisualisasikan data. Data scientist atau data analyst bertugas mengolah hingga membuat visualisasi data agar lebih mudah dipahami oleh pembaca atau tim terkait di perusahaan yang membutuhkan informasi tersebut. Proses membuat visualisasi data harus diawali dengan pemahaman akan data yang digunakan. Berbeda jenis datanya, berbeda pula bentuk visualisasi yang digunakan. Umumnya data dibuat visualisasinya dalam bentuk grafik atau plot dengan berbagai warna dan ikon-ikon tambahan agar semakin interaktif. 

Ada berbagai tools yang bisa digunakan untuk visualisasi data misalnya Python dan R. Tableau juga merupakan tools yang sangat memudahkan visualisasi data. Dengan menggunakan tools visualisasi data, kita dapat memilih berbagai jenis grafik untuk menyajikan data seperti pie chart, bar chart, line chart, histogram, dan lain sebagainya. 

Baca juga: Metode Pengolahan Data: Ketahui Proses Pengolahan Data Dengan Metode Analisis Deskriptif

5. Yuk, Perdalam Kemampuan Analisis Data Bareng DQLab!

Skill wajib jika kamu ingin menjadi praktisi data seperti Data Analyst dan Data Scientist  adalah kemampuan dalam melakukan analisis data. Kamu harus mampu mengolah data dengan baik hingga menghasilkan informasi berupa insight yang berguna. Hasil analisis data bisa diterapkan untuk meningkatkan nilai produk dan jasa, mendukung pengambilan keputusan bisnis yang lebih cepat, melakukan digital marketing, dan lain sebagainya. Singkatnya analisis data ini merupakan aktivitas yang sangat membantu proses bisnis. 

Ingin jadi Data Analyst tapi bingung dari mana? Yuk, daftar di Fast Track Data Analyst DQLab! Caranya gampang banget, kamu tinggal Sign Up di DQLab.id dan mulai belajar data bersama module DQLab yang di buat oleh mentor data profesional. 

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya