Lengkapi Proses EDA Kamu Dengan Metode Analisis Data Berikut!
EDA atau Exploratory Data Analysis dapat dilakukan dengan berbagai cara. Bisa jadi dengan mengekstrak variabel penting dalam data yang kita miliki,mengidentifikasi outliers, mengidentifikasi dan mengatasi missing values, mencari hubungan antara suatu variabel dengan variabel lain, atau cara-cara lainnya. Namun, cara-cara tersebut merupakan teknik mendasar yang harus dilakukan dalam proses EDA. Terdapat beberapa metode analisis yang dapat digunakan dalam proses EDA di luar cara-cara di atas.
Pada artikel ini, DQLab akan berbagi beberapa cara yang akan membuat Exploratory Data Analysis yang kamu lakukan menjadi lebih baik dan lebih mendalam. Sehingga, dengan menggunakan beberapa metode analisis ini, kamu dapat melakukan proses EDA yang berbeda dengan proses EDA pada umumnya. Apa saja metode analisis data tersebut? Simak penjelasan berikut ya!
1. Metode Analisis Komparatif (Comparative Analysis)
Metode analisis komparatif adalah metode analisis yang dilakukan dengan membandingkan dua atau lebih kumpulan data. Metode ini merupakan salah satu metode yang paling umum digunakan dalam analisis data. Dengan membandingkan beberapa variabel penting, kita dapat secara langsung menggambarkan informasi penting, seperti panjang, jumlah, tinggi, lebar, dan sebagainya, untuk mendapatkan rasio, laju pertumbuhan, efisiensi, dan indikator lainnya.
Analisis Komparatif dapat menemukan pola perubahan data. Gambar berikut menunjukkan perbandingan penjualan Perusahaan A dan Perusahaan B. Meskipun penjualan Perusahaan A secara umum meningkat dan lebih tinggi dari Perusahaan B, namun tingkat pertumbuhan Perusahaan B lebih tinggi dari pada Perusahaan A. Meskipun tingkat pertumbuhan Perusahaan B menurun, penjualan akhir menyusul.
Baca Juga : Exploratory Data Analysis : Pahami Lebih Dalam untuk Siap Hadapi Industri Data
2. Metode Analisis Kuadran (Quadrant Analysis)
Metode Analisis Kuadran atau Quadrant Analysis merupakan suatu metode analisis yang dilakukan dengan cara membagi data ke dalam dua dimensi atau lebih dan kemudian menggunakan koordinat untuk menyatakan nilainya. Dengan melakukan analisis kuadran, kita dapat membagi data yang kita miliki ke dalam kuadran-kuadran atau kelompok-kelompok berdasarkan suatu karakteristik tertentu. Sehingga kita dapat memahami data kita dengan lebih baik.
Metode analisis kuadran seringkali digunakan dalam analisis produk, analisis pasar, segmentasi pelanggan (customer segmentation), dan manajemen komoditas. Semisal, kita membuat suatu campaign atau iklan melalui platform digital seperti FB ads, atau IG ads dan lain sebagainya. Dalam menganalisis performa campaign tersebut, kita dapat melakukan analisis Kuadran dengan membagi viewers ke dalam 4 kuadran sebagai berikut
Conversion Rate menunjukkan jumlah viewers yang melakukan pembelian setelah melihat iklan, sedangkan Click Through Rate menunjukkan jumlah orang yang tertarik dengan iklan kita dan melihat iklan kita (meng-klik iklan kita). Dengan melakukan analisis kuadran, kita dapat mengukur performa campaign yang kita lakukan. Jika sebagian besar viewers berada di kuadran ke-3 (high CTR, High CVR) maka campaign kita berhasil. Karena banyak orang tertarik dan banyak juga yang kemudian membeli produk kita.
Apabila banyak viewers yang termasuk ke dalam kuadran 3 (low CTR, low CVR) maka campaign kita memiliki banyak hal yang harus dievaluasi, mulai dari konten iklannya, hingga cara untuk menarik customer agar membelinya.
3. Metode Analisis Corong (Funnel Analysis)
Analisis corong adalah bagan corong yang secara visual mirip dengan piramida terbalik. Metode analisis ini merupakan cara berpikir yang efisien. Dalam dunia bisnis, metode ini biasanya sering digunakan untuk analisis data dengan perubahan dan proses tertentu seperti pengembangan pengguna baru, rasio konversi belanja, dan sebagainya. Perhatikan gambar berikut.
Gambar di atas adalah corong pemasaran klasik (Classical Marketing Funnel) yang menunjukkan keseluruhan proses dari akuisisi pengguna hingga konversi akhir menjadi pembelian. Model corong membagi seluruh proses pembelian menjadi beberapa langkah. Kemudian menggunakan tingkat konversi untuk mengukur kinerja setiap langkah, dan akhirnya menemukan langkah dengan masalah melalui indikator data abnormal. Dengan cara ini, kita dapat mengoptimalkan langkah tersebut untuk meningkatkan rasio konversi dari pembelian secara keseluruhan.
Baca Juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
4. Yuk Terapkan Ilmunya Bersama DQLab Sekarang!
Ayo mulai terapkan ilmunya bersama DQLab sekarang! Kamu bisa 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":
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Akses module Introduction to Data Science
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Penulis : Jihar Gifari
Editor : Annissa Widya Davita