Jenis Teknik Analisis Data yang Harus Dipelajari Calon Data Analyst

Dalam dunia data analisis ada berbagai jenis teknik dan metode analisis data. Data analisis adalah proses menangkap dan mencari informasi yang berharga dengan membersihkan, mentransformasi, dan memodelkan data menggunakan suatu teknik atau metode analisis data. Pada ilmu data, ada berbagai metode atau teknik yang bisa digunakan, misalnya analisis deskriptif, analisis regresi, analisis faktor, dan lain sebagainya. Metode atau teknik ini biasa digunakan oleh data analyst untuk memperoleh insight dari kumpulan data, memproyeksi suatu kondisi di masa mendatang, serta memberikan rekomendasi dan solusi dari hasil analisis yang ia lakukan.

Setiap teknik atau metode analisis data memiliki maksud dan tujuan yang berbeda-beda. Selain itu, proses, langkah, dan data yang digunakan pun berbeda-beda. Mengingat tugas seorang data analyst yang cukup banyak dan menggunakan data yang berbeda-beda, maka seorang calon data analyst disarankan untuk memahami berbagai jenis teknik analisis data yang biasa digunakan di dunia industri. Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas teknik analisis data apa saja yang wajib dikuasai oleh calon data analyst. Penasaran? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif merupakan langkah awal untuk melakukan analisis statistik. Analisis deskriptif membantu kita untuk mengidentifikasi distribusi data, membantu mendeteksi adanya outlier atau pencilan, membantu kita mengidentifikasi adanya dugaan asosiasi pada variabel, serta membantu kita untuk menyiapkan data agar bisa dilakukan analisis lebih lanjut.Analisis deskriptif dari data set yang besar bisa dibuat dengan mudah dengan mem-breakdown-nya menjadi dua kategori, yaitu deskriptif statistik untuk setiap individual dan analisis deskriptif untuk kombinasi variabel.

Baca juga : Teknik Analisis Data Deskriptif Kualitatif Menggunakan Visualisasi Data

2. Analisis Regresi

Analisis regresi merupakan satu dari beberapa teknik analisis data yang saat ini banyak digunakan di berbagai industri. Dengan analisis deskriptif, kita bisa melihat hubungan antara dua atau lebih variabel. Secara lebih rinci, tujuan dari analisis deskriptif adalah untuk melihat adanya hubungan antara satu atau lebih variabel independen yang mempengaruhi variabel dependen. Untuk melihat adanya hubungan antar variabel, kita harus membuat plot data pada chart kemudian kita bisa melihat bagaimana pola plot yang tergambar.

3, Time Series

Analisis time series adalah teknik analisis data yang menggunakan data time series atau analisis trend. Time series adalah data pada sebuah interval waktu atau periode tertentu. Analisis ini dapat digunakan untuk memproyeksikan bagaimana kondisi di masa depan menggunakan data historis. Agar prediksi atau proyeksi lebih baik, maka data yang digunakan harus lebih dari 30. 

4. Analisis Pohon Keputusan

Analisis pohon keputusan adalah representasi dari sebuah grafik yang mirip dengan struktur pohon dimana setiap masalah pada decision making bisa dilihat dalam bentuk flowchart dan alternatif solusinya ada di setiap akar. Analisis ini termasuk metode analisis yang menggunakan pendekatan top-down dengan decision node pertama ada di atas dan berdasarkan jawaban pada decision node pertama, hasilnya akan dibagi menjadi beberapa akar. Proses ini akan terjadi terus menerus sampai kita mendapatkan keputusan final dan akarnya tidak terbagi lagi.

Baca Juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

5. Belajar Data Science Lengkap Bersama DQLab

Metode-metode di atas merupakan metode yang masuk dalam data science. Selain keempat metode tersebut, ada metode lain yang bisa kita pelajari untuk meningkatkan pemahaman dan skill data science kita. Yuk belajar berbagai metode dan tools data science bersama DQLab! Klik button di bawah ini untuk sign up dan kamu bisa mengakses modul gratis "Introduce to Data Science" plus mempelajari berbagai tools data science yang banyak digunakan di berbagai industri. 

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita