[LAST CALL!] BANGKITKAN SKILL DATA SAMPAI SUKSES BERKARIR
BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 127 RIBU  | Pakai Kode: DQBANGKIT
KLAIM PROMONYA!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 19 Jam 27 Menit 13 Detik 

Kenali Teknik Analisis Data yang Berguna dan Bisa Diaplikasikan Dalam Industri!

Belajar Data Science di Rumah 30-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1dde4eece68804e28add2c2d732b57d9_x_Thumbnail800.png

Big Data merupakan sekumpulan data yang memiliki volume jumlah data besar dan kompleks sehingga membutuhkan teknik analisis data yang tepat agar big data tersebut bermanfaat. Analisis Data merupakan salah satu pekerjaan atau kegiatan yang bertujuan mengubah data menjadi sebuah informasi. Mengumpulkan data dan mengakses data menjadi langkah awal agar bisa mendapatkan wawasan serta membuat keputusan yang tepat. 


Hampir seluruh lini bisnis sudah menerapkan analisis data karena hasil analisis bisa mengidentifikasi pola atau tren hingga lalu melakukan pitching kepada tim yang bersangkutan agar hasil analisis data dapat ditindaklanjuti dengan baik. Analisis data menciptakan berbagai manfaat dalam industri seperti membantu develop produk, meningkatkan inovasi, mendatangkan pelanggan, dan lainnya. Pada artikel DQLab kali ini akan menjelaskan beberapa teknik yang berguna jika diaplikasikan dalam bisnis kamu atau industri kerja nyata. Penasaran? Yuk, langsung simak artikel berikut ini!


1. Analisis Regresi

Analisis regresi sendiri pada tingkat dasar dapat melibatkan manipulasi beberapa variabel independen untuk melihat bagaimana pengaruh terhadap variabel dependen. Sederhananya, analisis ini digunakan untuk memperkirakan antara sekumpulan variabel yang dimana prosesnya melihat apakah terdapat korelasi pada variabel independen dan dependen. Analisis regresi jika digunakan paling baik pada data kuantitatif yang berkelanjutan contohnya seperti data berat badan, data usia, dan data lainnya. Tujuan digunakan teknik analisis ini jika diaplikasikan dalam industri untuk mengidentifikasi pola atau tren yang terjadi sehingga dapat dimanfaatkan untuk membuat sebuah prediksi dan meramalkan di masa depan.


Baca juga : Analisis Data Adalah: Mengenal Pengertian, Jenis, Dan Prosedur Analisis Data


2. Analisis Konten

Pada analisis konten adalah salah satu tools yang digunakan untuk menentukan keberadaan kata, tema, atau konsep tertentu dalam beberapa data kualitatif (seperti teks). Penggunaan analisis yang digunakan peneliti yaitu:

  • Dapat mengukur dan menganalisis keberadaan, makna, dan keterhubungan kata-kata atau konsep tertentu

  • Membantu menjelaskan tanggapan sikap dan perilaku

  • Dapat menentukan keadaan psikologis atau emosional individu atau kelompok, mengungkap

  • Mengungkapkan pola dalam konten komunikasi

  • Membantu dalam analisis wawancara dan melengkapi data kuantitatif.

Sumber data yang didapatkan atau digunakan yaitu dari pertanyaan terbuka, wawancara, dokumen, buku, surat kabar, dan bentuk data kedalam bahasa komunikatif lainnya. 


3. Machine Learning

Pernahkah sahabat data DQLab mendapatkan rekomendasi film? Atau produk yang telah dibeli oleh kamu dalam e-Commerce? Atau mungkin kamu dibuatkan sebuah playlist sesuai dengan jenis lagu yang sering kamu dengarkan? Hal itu, termasuk kedalam salah satu teknik analisis data dan kalimat yang sering kalian dengar yaitu adalah Machine Learning. Machine Learning mencakup perangkat lunak yang dapat belajar dari data serta memberikan kemampuan ilmu komputer. 


Selain itu Machine Learning difokuskan untuk membuat prediksi yang berdasarkan properti yang diketahui dan dipelajari data kumpulan data. Machine Learning juga menjadi skill yang sangat diperlukan dan syarat menjadi Data Scientist, karena hampir seluruh lini industri telah menerapkan algoritma Machine Learning dalam pemanfaat untuk bisa lebih dekat dan engage dengan user atau pelanggan.


4. Testing Hipotesis

Sederhananya, pada teknik analisis data ini yaitu pengujian hipotesis sebagai salah satu kerangka statistik yang dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan sederhana ‘ya’ dan ‘tidak’ tentang data. Analisis hipotesis sendiri menggunakan data sampel untuk menguji suatu hipotesis, setelah itu menjadi teknik untuk memvalidasi asumsi dan menentukan apakah itu masuk akal atau faktual. Adapun dua komponen dasar analisis hipotesis adalah hipotesis nol (null hypothesis) dan hipotesis alternatif (alternative hypothesis). Dalam Data Science, testing hipotesis juga menjadi bagian penting dari proses pemodelan yang akan muncul pertanyaan atau sebuah asumsi.


Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu


5. Yuk, Mulai Belajar Data Science dan Tingkatkan Skill Analisis Data bersama DQLab!

DQLab merupakan salah satu platform belajar Data Science yang menawarkan berbagai module pembelajaran yang diinginkan dan dibutuhkan sesuai sahabat Data DQLab. Analisis data merupakan proses yang sangat penting dan dibutuhkan agar bisa menindaklanjuti data yang dimiliki. Cara untuk bergabung bersama mudah kok, kamu tinggal signup di  DQLab.id dan ikut ‘Belajar Gratis’ nantinya kamu bisa menikmati module GRATIS “Introduction to Data Science with R” atau “Introduction to Data Science with Python”. 


Yuk, mulai belajar Data Science dan jangan salah memilih teknik analisis data dalam mengaplikasikan ilmunya pada real case industry, selamat mencoba sahabat data DQLab!

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!