Mengenal 4 Jenis Metode Analisis Data yang Sering Ditemui dalam Data Science

Analisis data merupakan proses pengolahan data menjadi informasi yang dapat digunakan untuk berbagai hal seperti pemecahan masalah, analisa bisnis hingga prediksi masa depan bisnis. Ternyata, melakukan analisis data tidak boleh sembarang dalam menggunakan jenisnya Mengapa? Karena pemilihan analisis data yang tidak tepat bisa mengakibatkan proses analisis yang salah sasaran atau menghasilkan informasi yang tidak sesuai. Kesalahan dalam memilih jenis dan metode analisis data juga dapat menyebabkan proses pengolahan data menjadi lebih lama.

Meskipun memiliki berbagai jenis variasi analisis data, dalam bidang Data Science tentu ada jenis yang paling sering digunakan dan ditemui dalam pengolahan data. Kali ini, DQLab akan mengajak sahabat data untuk mengenal 3 jenis analisis data yang sering ditemui dalam bidang Data Science. Yuk, langsung simak penjelasan dibawah ini!

1. Analisis Deskriptif

Sahabat data tentu familiar dengan kata œdeskriptif karena analisis ini merupakan jenis paling umum dan sering digunakan dalam menganalisis data. Analisis deskriptif umumnya digunakan untuk menggambarkan atau mendeskripsikan data. Data yang dihasilkan biasanya disajikan dengan menggunakan grafik atau tabel dan berbentuk angka seperti perhitungan rata-rata serta standar deviasi. Analisis tersebut biasanya dilakukan dalam bentuk deskriptif kuantitatif. Contohnya, melihat jumlah persebaran Covid-19 di suatu daerah, melihat jumlah minat mahasiswa terhadap program yang diadakan universitas, melihat pengaruh keputusan pembelian dan sebagainya.Langkah yang dilakukan pada analisis deskriptif adalah perumusan masalah, menentukan jenis informasi atau data, pengumpulan data, pengolahan dan hasil.

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

2. Analisis Prediktif

Analisis prediktif berupaya menjawab pertanyaan œapa yang mungkin terjadi di masa depan. Jenis analisis ini mencakup teknik statistik, pemodelan, machine learning hingga data mining untuk menganalisis data serta fakta-fakta. Tujuannya, membuat prediksi mengenai suatu bisnis maupun peristiwa masa depan. Jenis analisis ini memanfaatkan data sebelumnya untuk membuat prediksi tentang hasil masa depan. Analisis prediktif menggunakan data yang telah kamu ringkas untuk membuat prediksi logis dari hasil peristiwa. Penting untuk memahami bahwa prediksi hanyalah perkiraan, dan keakuratannya bergantung pada kualitas data terperinci

3. Analisis Diagnostik

Pada analisis deskriptif sahabat data akan menjawab pertanyaan tentang œapa yang terjadi, sedangkan analisis diagnostik akan menjawab tentang œmengapa itu terjadi. Analisis diagnostik mengambil wawasan yang ditemukan dari analisis deskriptif untuk menemukan penyebab dari hasil tersebut. Sebuah organisasi dan perusahaan memanfaatkan jenis analisis ini karena dapat menciptakan lebih banyak koneksi antara data dan mengidentifikasi pola perilaku. Aspek penting dari analisis diagnostik adalah menciptakan informasi terperinci. Dengan ketersediaan data yang kamu inginkan, maka kamu harus membuat semua saling berhubungan

Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu

4. Analisis Data Perspektif