DISKON 95%! BIG PROMO 8.8 MENARIK DI TANGGAL CANTIK
Belajar Data Science 6 Bulan bareng ahli + dapat sertifikat hanya Rp. 188K 
BURUAN AMBIL
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 2 Jam 47 Menit 3 Detik 

Pelajari 4 Jenis Analisis Data Berikut Agar Bisnis Lancar dan Sukses

Belajar Data Science di Rumah 21-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/37ffd32b31d2bddee32b939288fbbd0c_x_Thumbnail800.png

Salah satu kunci untuk mengembangkan sebuah bisnis adalah memahami jenis-jenis analisis data. Karena jika bisnis tidak berkembang, maka kamu harus melihat ke belakang dan membuat rencana lagi tanpa mengulangi kesalahan tersebut. Untuk berkarir dalam bidang yang berkaitan dengan data pun, keterampilan utama yang harus dimiliki ialah mampu menerjemahkan data ke dalam wawasan yang jelas dan punya arti bagi suatu penelitian. Disinilah pentingnya peran analisis data jika ingin menjalankan bisnis dengan sukses. Analisis data didefinisikan sebagai proses pembersihan, transformasi, dan pemodelan data untuk menemukan informasi yang berguna dalam pengambilan keputusan bisnis.

Contoh sederhana dari analisis data adalah ketika ingin membuat sebuah keputusan dalam kehidupan sehari-hari dengan memikirkan apa yang terjadi jika memilih pilihan tersebut atau apa akibatnya bila memilih keputusan tertentu itu. Hal yang sama juga dilakukan untuk tujuan bisnis. Dalam sebuah bisnis yang perlu kamu lakukan hanyalah menganalisis data bisnis dan proses bisnismu. Oleh karena itu, untuk mengetahui info lebih lanjut mengenai jenis analisis data seperti apa saja yang sering ditemui dalam bidang Data Science, simak pembahasan berikut ini ya!


1. Analisis Deskriptif

Analisis Deskriptif merupakan jenis analisis data paling umum dari semua jenis analisis. Analisis deskriptif juga dikenal sebagai analisis tahap awal sebelum seorang analis data melanjutkan ke tahap yang lebih kompleks. Kegunaan jenis analisis deskriptif adalah untuk mengetahui kondisi lapangan, pasar dan konsumen saat ini. Contohnya ketika seorang Data Analyst harus mencari tahu data berupa perilaku konsumen, berapa banyak konsumen lama dan baru perbulannya hingga memahami informasi demografi pada pelanggan mereka yang akan dikategorikan sebagai “deskriptif analitik”. Analisis deskriptif menjawab pertanyaan tentang “Apa yang terjadi?” dengan merangkum data-data dari masa lalu tanpa membuat generalisasi hasil penelitian. Biasanya teknik yang digunakan dalam bentuk dashboard yang meliputi diagram, tabel, modus, mean, frekuensi, presentase, dan lainnya.


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


2. Analisis Diagnostik

Selanjutnya tahap analisis data yang lebih kompleks adalah analisis diagnostik. Jika pada analisis deskriptif dapat menjawab pertanyaan tentang “Apa yang terjadi”, analisis diagnostik akan menjawab pertanyaan "Mengapa itu terjadi?" dengan menemukan penyebab dari wawasan yang ditemukan pada analisis data. Jika pada sebuah bisnis baru muncul sebuah masalah, analisis diagnostik ini berguna untuk mengidentifikasi pola perilaku data dari masalah tersebut. Dengan ketersediaan data yang kamu inginkan, maka kamu harus membuat semua saling berhubungan.

Metode analisis diagnostik dilakukan dengan cara mengumpulkan data dari masa lampau seperti menggunakan fungsi analisis regresi dan analisis time series. Pada dasarnya, jenis analisis ini dapat memberikan informasi pada seorang Data Analyst terkait hal berikut: 

  • Masalah apa saja yang sedang terjadi.

  • Menemukan pola masalah.

  • Menemukan hubungan sebab-akibat.



3. Analisis Prediktif

Jenis analisis data selanjutnya yaitu analisis prediktif. Jenis analisis prediktif adalah tahap lanjutan setelah analisis deskriptif dan diagnostik.  Jika pada analisis diagnostik kamu fokus pada alasan, pada analisis prediktif justru kamu “meramal” (Forecasting) apa yang akan terjadi di masa yang akan datang. Analisis ini berupaya menjawab pertanyaan “Apa yang mungkin terjadi?” dengan memanfaatkan data sebelumnya untuk membuat prediksi tentang hasil masa depan. 

Analisis ini bergantung pada pemodelan statistik yang membutuhkan teknologi tambahan dan sumber daya manusia untuk diperkirakan. Penting juga untuk memahami bahwa peramalan hanyalah perkiraan, dan keakuratan prediksi bergantung pada kualitas data terperinci. Contoh analisis data yang paling sederhana adalah menghitung berapa penjualan harian untuk satu bulan ke depan atau menganalisa pelanggan mana yang akan membeli banyak jika diberikan diskon.


4. Analisis Preskriptif

Jenis analisis data terakhir yang paling dicari adalah analisis data preskriptif. Jenis analisis ini biasanya dilakukan pada tahap akhir, karena membutuhkan data dari analisis deskriptif, diagnosis, hingga prediktif. Analisis preskriptif menggabungkan wawasan dari semua analisis sebelumnya untuk menentukan tindakan mana yang harus diambil dalam masalah atau keputusan saat ini. Jadi, ketika suatu perusahaan sudah mempunyai gambaran masa depan atau memprediksi peluang, maka perusahaan itu bisa merancang model baru untuk produk selanjutnya.

AI (Artificial Intelligence) adalah contoh sempurna dari analisis preskriptif. Sistem AI mengkonsumsi sejumlah besar data untuk terus belajar dan menggunakan informasi ini untuk membuat keputusan berdasarkan informasi. Sistem AI dirancang dengan baik mampu mengkomunikasikan keputusan ini dan bahkan menempatkan keputusan itu beraksi. Proses bisnis dapat dilakukan dan dioptimalkan setiap hari tanpa perlu sumber daya manusia.


Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu


5. Belajar Menganalisa Data dan Berkarir Menjadi Data Analyst

Demikian penjelasan mengenai beberapa jenis analisis data beserta penjelasannya yang baik dan benar sebagai referensi bagi kamu dalam melakukan pengolahan data. Sebelum menerapkan jenis analisis data di atas, diwajibkan untuk memeriksa kembali jenis data yang kamu miliki. Lakukanlah analisis sesuai dengan jenis data yang dimiliki, karena kesalahan teknik analisis bisa berakibat pada penarikan kesimpulan yang tidak tepat. Untuk itu, perdalam lagi ilmu Data Analytics dengan bergabung bersama DQLab. Disana kamu akan mendapatkan bimbingan dari para ahlinya langsung sehingga ilmu yang dipelajari terbukti kualitasnya! Tunggu apalagi? SIGN UP di DQLab.id dan nikmati banyak keuntungan!



Penulis: Salsabila Miftah Rezkia

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 :