PROMO 12.12 YES! BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 122K!
Diskon Spesial 97% Belajar Data Science Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 11 Jam 46 Menit 25 Detik 

Ketahui Teknik Analisis Data Beserta Contoh Tools yang Banyak Digunakan

Belajar Data Science di Rumah 05-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/e1746cd4bc9df63cd3f2b2e0394dde64_x_Thumbnail800.png

Analisis data adalah ilmu yang menelaah sekumpulan data untuk menarik suatu kesimpulan mengenai suatu informasi sebagai dasar pengambilan keputusan atau untuk memecahkan suatu hipotesis. Saat ini banyak industri menggunakan data untuk menarik kesimpulan dan memutuskan tindakan terbaik apa yang akan diterapkan. Bahkan sains dan ilmu pengetahuan lain juga membutuhkan analisis data untuk menguji teori atau model yang ada. Seorang konsultan bisnis mengatakan bahwa data akan membantu manusia untuk bekerja lebih cepat dan efisien.


Analisis data berfokus pada capaian kesimpulan yang diperoleh berdasarkan data yang sudah dikumpulkan. Proses pengumpulan data berhubungan dengan metode analisis yang akan digunakan untuk mengekstrak informasi dari kumpulan data. Hal krusial dalam analisis data adalah pengumpulan data yang akurat dan dapat dipercaya. Dalam analisis data, ada beberapa teknik berbeda tergantung dari pertanyaan yang ingin dipecahkan, jenis data, dan jumlah data yang telah dikumpulkan. Namun, secara garis besar analisis data terfokus pada  pengambilan atau pengumpulan data dan menggali insight yang bermanfaat untuk mengubah suatu fakta menjadi parameter pengambilan keputusan. Selain itu, ada beberapa tools yang bisa kita gunakan untuk mengolah data tersebut. Pada artikel kali ini kita akan membahas teknik-teknik pengolahan data dan tools yang bisa kita gunakan untuk mengolah data. Jadi tunggu apa lagi? Yuk simak artikel ini sampai akhir!


1. Teknik Analisis Data Berdasarkan Matematika dan Statistika

Beberapa contoh analisis data berdasarkan matematika dan statistika adalah analisis deskriptif, analisis dispersi, dan analisis regresi. Analisis deskriptif adalah metode dalam ilmu statistika yang memperhitungkan trend di masa lalu dan bagaimana trend tersebut dapat berpengaruh pada pekerjaan di masa depan dengan mempertimbangkan data historis, indikator kinerja utama, dan gambaran kinerja. Analisis dispersi merupakan metode dalam statistika untuk menentukan variabilitas faktor pada data yang digunakan. Analisis regresi adalah metode untuk memodelkan hubungan antara satu atau lebih variabel independen dan dependen. Model regresi ini ada beberapa jenis, seperti model linier, multiple, logistik, non linier, dan lain sebagainya.


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


2. Teknik Berdasarkan Artificial Intelligence dan Machine Learning

Dalam dunia machine learning, ada dua metode yang paling banyak digunakan, yaitu artificial neural network dan decision tree. Artificial neural network atau dikenal juga dengan jaringan syaraf tiruan merupakan sistem yang mengubah struktur berdasarkan informasi yang mengalir melalui jaringan. Metode ini terinspirasi dari cara kerja otak manusia. Decision tree atau dikenal juga dengan istilah pohon keputusan adalah model berbentuk pohon yang mewakili model klasifikasi atau regresi. Metode ini membagi kumpulan data menjadi himpunan bagian yang lebih kecil dan berkembang menjadi pohon keputusan yang saling berhubungan.


3. Teknik Berdasarkan Visualisasi dan Grafik

Teknik ini merupakan teknik termudah dan bekerja dengan cara menubah dan menyajikan data menjadi grafik atau diagram sehingga lebih mudah dibaca. Beberapa grafik atau diagram yang banyak digunakan adalah diagram garis, diagram batang, dan diagram lingkaran. Diagram batang digunakan untuk menyajikan perbedaan numerik berdasarkan suatu kategori. Fungsi diagram garis sama dengan diagram batang, hanya saja data yang digunakan adalah data interval. Diagram lingkaran digunakan untuk mewakili proporsi dari beberapa klasifikasi. Diagram ini hanya cocok digunakan untuk satu seri data saja, namun dapat dibuat berlapis-lapis untuk mewakili proporsi data dalam kategori yang berbeda.


4. Tools Analisis Data

Teknologi yang semakin modern menyebabkan tools analisis data juga semakin canggih dan bervariasi. Contohnya adalah R dan Python. Kedua bahasa pemrograman ini sangat powerful dan fleksibel. R dan Python sangat cocok untuk analisis data menggunakan metode statistik seperti regresi dan clustering. Tools ini juga multipurpose sehingga dapat digunakan untuk mengembangkan website, game, bahkan membuat robot. 


Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu


5. Pentingnya Menguasai Teknik Analisis Data

Di era big data, berbagai industri mulai memanfaatkan bermacam-macam teknik analisis data untuk membantu performa dan pekerjaan agar lebih efektif dan efisien. Tak heran jika rekrutmen sumber daya manusia yang menguasai berbagai teknik analisis data sangat tinggi dan cenderung meningkat setiap tahunnya. Tak hanya peluang karir yang menjanjikan, salary yang diterima oleh seseorang yang menguasai teknik analisis data pun terbilang fantastis. Ingin mulai mempelajari teknik analisis data? Yuk belajar bersama DQLab! DQLab memiliki berbagai modul metode analisis data yang menggunakan data yang mencerminkan data real di dunia industri. Selain itu, kita juga bisa memilih tools yang ingin kita pelajari tanpa harus menginstall software tambahan karena modul DQLab sudah dilengkapi dengan live code editor. Yuk klik button di bawah ini untuk mengakses modul gratis dari DQLab sebagai langkah awal untuk mengenal tools analisis data!



Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :