BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 3 Jam 18 Menit 10 Detik

Mengenal 2 Macam Analisis Data yang Wajib Diketahui

Belajar Data Science di Rumah 06-Desember-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/93f9ec15330e74bedd558f7e780d526f_x_Thumbnail800.jpg

Pada era revolusi industri 4.0, arus serta lonjakan informasi menjadi sangat dinamis berkat tingginya pertumbuhan dunia penambangan data. Dalam dunia penambangan data selalu dikaitkan dengan berbagai macam analisis data atau jenis metode analisis data. Metode analisis data adalah cara untuk memproses suatu data agar bisa mengahasilkan sebuah informasi yang bermanfaat serta mudah dipahami untuk pemecahan suatu masalah yang ada.


Karena keberagaman metode analisis data, dalam proses pemilihan metode tentu bukan perkara mudah. Metode analisis data yang dipilih dan digunakan harus compatible dengan tipe data yang Anda kumpulkan. Adapun dua macam metode analisis data yang wajib Anda ketahui sebelum menggeluti dunia Data Analyst dan sekitarnya antara lain: analisis data kuantitaif dan analisis data kualitatif. Untuk lebih jelasnya mari simak artikel ini sampai selesai bersama DQLab !


1. Pengenalan Metode Analisis Data

Analisis data sendiri memiliki tujuan untuk mendeskripsikan data agar mudah dipahami, kemudian membuat informasi yang menarik mengenai karakteristik dari populasi data berdasarkan sampel data yang dibuat berdasarkan hasil pengujian hipotesis. Secara garis besar metode analisis data dibagi menjadi dua, yaitu analisis data kuantitatif dan analisis data kualitatif. Dimana perbedaan dari dua metode tersebut masing-masing terletak pada tipe data nya, sementara prosedur analisis data adalah tahap pengumpulan data, tahap editing, tahap coding, tahap pengujian, tahap pendeskripsian data, dan tahap pengujian hipotesis.


Baca juga : Data Science: Belajar Analisa Data


2. Analisis Data Kuantitatif

Analisis data kuantitatif merupakan salah satu metode analisis data yang sering dikaitkan dengan data numerik yang bisa diukur, contohnya seperti suhu, dan tinggi badan. Dimana data tersebut akan dikumpulkan, diklasifikasikan, kemudian dihitung menggunakan serangkaian metode statistik. Oleh karena itu, metode kuantitatif bersifat objektif. 


Tujuan dari analisis data kuantitatif adalah untuk menganalisis data dengan mendeskripsikan data-data yang sudah dikumpulkan seadanya tanpa ada tujuan untuk mengeneralisasi dari hasil analisis data, selain itu juga untuk mengeneralisasikan hasil dari analisis sampel untuk populasi. Kelemahan penggunaan metode analisis data kuantitatif adalah sukar dalam mengungkap konsep yang relatif baru. Adapun beberapa metode analisis data untuk data kuantitatif seperti, analisis deskriptif , analisis regresi, dan analisis faktor.


3. Analisis Data Kualitatif

Analisis data kualitatif merupakan metode analisis data dengan cara pemahaman mendalam mengenai sifat dan atribut suatu objek. Biasanya untuk mengukur sifat-sifat atau karakteristik suatu objek, contohnya seperti gender, dan warna rambut. Dimana data tersebut akan Anda periksa dari sisi atribut fisik mana yang relevan dengan menggunakan pendekatan eksplorasi dan non-statistik. Oleh karena itu, metode kualitatif bersifat subjektif.


Tujuan dari analisis data kualitatif adalah untuk menemukan konsep suatu data, menjelaskan lingkup suatu peristiwa, menguraikan gambaran suatu proses yang berlangsung, serta menjelaskan alasan rasional mengapa suatu objek melakukan suatu tindakan. Kelemahan penggunaan metode anlisis data kualitatif adalah tidak dapat digunakan untuk mengumpulkan seluruh populasi melainkan hanya dengan sampel kecil untuk melakukan pendekatan yang tidak terstruktur dan tidak memiliki populais yang lebih luas. Adapun beberapa metode analisis data untuk data kualitatif seperti, analisis konten, analisis naratif, dan analisis wacana.


Baca juga : Ingin Menjadi Data Analyst? Yuk, Simak 3 Tipsnya dari Senior Praktisi Data Langsung


4. Yuk, Belajar Data Science Gratis Sekarang !!!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

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

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

  • Akses module Introduction to Data Science

  • Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

  • Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

 

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login