Kenali 3 Langkah Tepat dalam Analisis Data

Analisis data kini menjadi keterampilan penting, terutama bagi kamu yang ingin berkarier sebagai data analyst. Dengan data yang semakin melimpah, perusahaan tidak hanya membutuhkan orang yang bisa mengolah angka, tetapi juga mampu mengubahnya menjadi insight yang mendukung pengambilan keputusan bisnis.

Artikel ini akan menguraikan tiga langkah utama dalam analisis data serta kesalahan umum yang perlu kamu hindari agar hasil analisismu lebih akurat, kredibel, dan bermanfaat dalam pengambilan keputusan.

1. Mengumpulkan & Membersihkan Data

Langkah pertama dalam analisis data adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber. Sumber data bisa berupa internal perusahaan (seperti transaksi penjualan, data pelanggan, laporan keuangan), maupun eksternal (seperti open data pemerintah atau data survey industri). Namun, data mentah sering kali mengandung missing value, duplikasi, atau kesalahan pencatatan.

Sebuah studi IBM menyebutkan bahwa data yang tidak bersih dapat merugikan bisnis hingga $3,1 triliun per tahun hanya di AS karena pengambilan keputusan yang salah akibat kualitas data buruk. Itu sebabnya, proses data cleaning seperti menghapus duplikasi, mengisi data kosong dengan metode tertentu, atau mengubah format menjadi standar sangat penting sebelum masuk tahap berikutnya.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Mengeksplorasi & Memvisualisasikan Data

Setelah data bersih, langkah berikutnya adalah mengeksplorasi data. Eksplorasi data dilakukan untuk memahami pola, distribusi, dan hubungan antarvariabel. Teknik yang umum digunakan antara lain statistik deskriptif, korelasi, hingga outlier detection.

Visualisasi data juga berperan besar di tahap ini. Menurut riset MIT, otak manusia dapat memproses gambar 60.000 kali lebih cepat daripada teks, sehingga grafik dan chart membuat insight lebih cepat dipahami. Misalnya, grafik garis cocok untuk melihat tren penjualan bulanan, sementara heatmap berguna untuk menemukan pola perilaku pelanggan berdasarkan wilayah.

3. Menganalisis & Menarik Kesimpulan

Tahap inti dari analisis data adalah menguji hipotesis, membangun model prediktif, atau membandingkan kelompok data tertentu. Di sini, teknik analisis bisa beragam: mulai dari regresi, uji statistik, sampai machine learning untuk prediksi yang lebih kompleks.

Tujuan akhirnya adalah menghasilkan insight yang bisa ditindaklanjuti (actionable insight). Misalnya, dari analisis data penjualan, kamu bisa menyimpulkan bahwa diskon di akhir bulan meningkatkan pembelian hingga 25%, sehingga strategi pemasaran bisa difokuskan pada periode tersebut.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Kesalahan yang Sering Terjadi dalam Analisis Data

Meskipun analisis data terdengar sistematis, ada sejumlah kesalahan umum yang kerap terjadi. Beberapa di antaranya adalah:

• Mengabaikan proses data cleaning karena dianggap memakan waktu.

• Salah memilih jenis visualisasi sehingga pesan data tidak tersampaikan dengan jelas.

• Overfitting dalam model prediktif, di mana model terlalu kompleks sehingga tidak bisa digunakan untuk data baru.

• Menarik kesimpulan tanpa memperhatikan konteks bisnis, sehingga insight yang dihasilkan tidak relevan.

Menurut survei Kaggle 2022, lebih dari 35% data scientist menghabiskan sebagian besar waktunya untuk membersihkan data, menunjukkan bahwa tahap awal sering kali justru paling krusial.

Analisis data bukan hanya soal teknik, tetapi juga disiplin dalam mengikuti tahapan yang tepat: mengumpulkan & membersihkan data, mengeksplorasi & memvisualisasikan data, lalu menganalisis & menarik kesimpulan yang bermanfaat. Hindari kesalahan-kesalahan umum agar analisismu lebih kredibel dan mendukung keputusan bisnis yang nyata.

Kalau kamu ingin benar-benar menguasai skill analisis data dengan praktik langsung menggunakan Python dan SQL, kamu bisa mulai belajar di DQLab Bootcamp Data Analyst with Python and SQL. Dengan kurikulum berbasis industri dan proyek nyata, portofolio analisismu akan lebih solid dan siap bersaing di dunia kerja.

FAQ:

1. Apa perbedaan antara data cleaning dan data preprocessing?

Data cleaning fokus pada memperbaiki atau menghapus data yang tidak valid, hilang, atau duplikat. Sedangkan data preprocessing lebih luas, mencakup cleaning sekaligus transformasi data (misalnya normalisasi, encoding kategori, atau scaling) agar siap dipakai untuk analisis atau model machine learning.

2. Apakah analisis data bisa dilakukan hanya dengan Excel?

Bisa, terutama untuk pemula. Excel menyediakan banyak fitur analisis data seperti PivotTable, Conditional Formatting, hingga grafik interaktif. Namun, untuk dataset besar dan kompleks, biasanya digunakan Python, R, atau SQL agar analisis lebih efisien.