Klaim Voucher Potongan Rp 50.000 untuk 100 Transaksi Pertama
Kode Voucher: MULAIBELAJARDATA . Berakhir 2 Days 13 Jam : 32 Menit : 59 Detik Claim Now

Kenali Banyak Jenis Data Sebelum Melakukan Pengolahan Data Lebih Lanjut !

Kenali Banyak Jenis Data Sebelum Melakukan Pengolahan Data Lebih Lanjut !

Belajar Data Science di Rumah 10-September-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/0fe03e0e48943b0187d2ff5bbd2a3213_100_persen.jpg


Ternyata, informasi yang kamu dapatkan saat ini adalah hasil dari pengolahan data baik secara sederhana maupun kompleks. Namun, pernahkan kamu bayangkan bagaimana caranya mengawali pemrosesan tersebut? Informasi didapatkan melalui tiga hal yaitu capture, clean dan consume. Awal yang baik akan menentukan hasil yang baik pula bukan ? Nah, sebelum data dapat di cleansing atau dibersihkan, kamu akan melakukan capturing data terlebih dahulu yaitu mendapatkan atau mengumpulkan data melalui banyak sekali sumber. 

Dalam melakukan capturing data, kamu akan menemukan banyak sekali jenis data yang akan diproses lebih lanjut. Bersama DQLab, kamu akan membahas lebih jauh ketiga jenis data mulai dari sumber datanya, cara memperolehnya, hingga waktu pengumpulannya. Sehingga kamu akan lebih mudah mengenali dan memprosesnya untuk mendapatkan dan menampilkan insight melalui proses consuming data. 


1. Kenali Sumber Datamu melalui Data Internal dan Eksternal

Data Internal

Tentunya, dalam melakukan penelitian kamu pernah menerapkan studi kasus untuk perusahaan. Kamu dapat melakukan penilaian terhadap perusahaan tersebut melalui beberapa indikator. Contohnya, kamu melakukan penilaian kantor atau tempat kamu bekerja berdasarkan persepsi karyawan yang juga bekerja di kantor tersebut. Dengan demikian, kamu akan mendapatkan data yang siap kamu oleh untuk menggambarkan tingkat kepuasan karyawan terhadap fasilitas kantor, lingkungan kerja, bahkan layanan yang diberikan oleh karyawan lain. Contoh lainnya adalah kamu dapat mendapatkan data terkait jumlah karyawan yang aktif, jumlah modal yang digunakan hingga menghasilkan produksi barangnya atau kamu mendapatkan persepsi tentang beban kerja yang diberikan di perusahaan tersebut.

Data Eksternal

Data ini merupakan data yang berasal dari luar organisasi atau kantor, biasanya merupakan hasil penilaian dari para customer atau pelanggan yang pernah melakukan transaksi pada organisasi tersebut. Contohnya, persepsi layanan dari toko X, mengetahui daya beli produk oleh pelanggan apakah mempengaruhi hasil penjualan berdasarkan periode kuartal yang ingin diketahui. Nah, tentu saja kamu harus melakukan survei untuk mendapatkan kedua jenis data ini bukan ? Yuk pelajari teknik analisis datanya bersama DQLab

Baca Juga : Belajar Data Science dengan Implementasikan 3 Tahapan Ini dalam Pengolahan Data

2. Yuk Pahami Data Berdasarkan Cara Memperolehnya

Data Primer

Data primer merupakan data yang didapatkan langsung berdasarkan sumber datanya melalui wawancara atau observasi langsung di lapangan. Misalnya seperti ini, kamu akan mendapatkan insight dalam menentukan kelayakan aplikasi yang kamu ciptakan melalui wawancara langsung dengan para pengguna spesifik. Sehingga, kamu dapat mendengar, merekam dan mengumpulkan data berdasarkan testimoni secara langsung dengan para pengguna.

Data Sekunder

Data sekunder adalah data yang bisa kamu gunakan dari beberapa penelitian lainnya yang telah dipublikasi. Misalnya kamu menggunakan data dari BPS, penelitian lain yang termuat di dalam jurnal atau bahkan berupa laporan atau buku dengan jenis penelitian terkait. 

3. Paling Menarik Berdasarkan Waktu Pengumpulannya

Cross Section

Data ini dapat kamu kumpulkan untuk mengetahui kasus at point of time atau dalam waktu tertentu saja. Data ini dapat kamu gunakan untuk mendapatkan gambaran tentang keadaan atau kegiatan dalam kurun waktu yang telah kamu tentukan saja. Misalnya, kamu ingin mengetahui penjualan di tahun 2018, maka kamu akan mendapatkan data penjualan pada tahun 2018 secara keseluruhan dan kamu hanya dapat melihat tren yang ada di tahun tersebut saja. 

Time Series

Data berkala atau data time series adalah jenis data yang dapat menunjukan tren beberapa waktu dalam jangka waktu yang panjang. Data ini dikumpulkan untuk mendapatkan tren dari waktu ke waktu untuk melihat perkembangan atau kejadian dalam kurun waktu yang sangat lama. Misalnya, pada kurun waktu 2018,2019, atau 2020. Selain itu, kamu juga bisa menentukan bagaimana peredaran uang dari masa kemasa hingga bagaimana harga bahan makanan dalam kurun waktu 10 tahun terakhir.

Baca Juga : Yuk, Pahami Data dengan Mengetahui Kelompok Data hingga Skala Pengukuranya

4. Yuk, Bersama DQLab Belajar Data Lebih Jauh hingga Bangun Portofolio Datamu, Gratis!!

Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data. 

Sign Up untuk nikmati module GRATIS “Introduction to Data Science” dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

  • Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

  • Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

  • Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

  • Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.


Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module ‘Introduction to Data Science’:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Akses module Introduction to Data Science

  3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab


Penulis : Tantut Wahyu

Editor : Annissa Widya Davita


Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!