JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
0 Hari 9 Jam 10 Menit 59 Detik

Ragam Project Data Analyst yang Tersedia di DQLab

Belajar Data Science di Rumah 28-Januari-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/f0b373c1e1f852268f4cbc7c7e3a4a41_x_Thumbnail800.jpeg

Data Analyst dan project data merupakan kesatuan yang tidak bisa dipisahkan. Pada dasarnya, begitu kita terjun ke dunia kerja sebagai Data Analyst, kita kerap kali akan dihadapkan pada berbagai project untuk menjawab permasalahan yang ada. Semakin banyak project yang berhasil diselesaikan maka akan menunjukkan bahwa orang tersebut semakin mahir sebagai Data Analyst.


Project Data Analyst menampilkan proses analisis, mulai dari menemukan sumber data hingga pembersihan dan pemrosesan data. Project Data Analyst sangat berguna bagi calon Data Analyst untuk mendapatkan pengalaman menggunakan tools dan teknik analisis data yang berbeda. Project yang baik adalah project yang dapat menjawab pertanyaan tak terduga dan mengeksplorasi hubungan yang tidak terlihat.


DQLab sebagai lembaga pembelajaran Data Science juga menyediakan beberapa project yang bisa dikerjakan, baik menggunakan bahasa R, Python, SQL hingga Excel. Berikut ini adalah ragam project Data Analyst yang bisa kamu kerjakan di DQLab, apa saja sih? Yuk, kita lihat bareng!


1. Eksplorasi Data Ritel Menggunakan R

Project Data Analyst pertama yang dapat dicoba di DQLab adalah eksplorasi data ritel. Ritel merupakan bisnis yang melibatkan penjualan barang maupun jasa dalam jumlah eceran.

Data Analyst

https://youtu.be/Xbl03VuQ7HA

Biasanya konsumen dalam hal ini bertujuan untuk menggunakannya secara pribadi. Dengan demikian tentu saja pada bidang ritel ini akan menghasilkan banyak data yang perlu dianalisis lebih lanjut.


Beberapa contoh data ritel antara lain data customer, data produk, data penjualan, data chace atau return, dan lain lain. Data ritel ini dapat dicoba sebagai salah satu project Data Analyst dengan cara eksplorasi data.


Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer


2. Analisis Movie Rating Menggunakan Python

Dalam project analisis data ini, kalian akan membuat sistem rekomendasi film menggunakan kumpulan data tertentu. Kalian akan membuat dataset ke dalam DataFrame panda dan melakukan operasi cleansing.


Namun perlu diperhatikan bahwa algoritma Machine Learning tidak bekerja dengan baik jika bertemu data teks. Kalian harus menemukan cara untuk merepresentasikan teks secara numerik. 


Kalian akan mempelajari cara menggunakan algoritma vektorisasi teks Term Frequency-Inverse Density Frequency (TF-IDF) untuk memberikan representasi numerik data teks.

Data Analyst

Selanjutnya, kalian akan mempelajari cara menggunakan metrik jarak kesamaan cosinus untuk mengevaluasi skor kesamaan. Terakhir, kalian akan membuat dashboard interaktif untuk menampilkan hasil analisis.


Pekerjaan sehari-hari kalian sebagai Data Analyst akan melibatkan analitik prediktif. Pengetahuan tentang Machine Learning akan memungkinkan kalian melakukan tugas-tugas ini dengan lebih baik.


3. Analisis Customer dan Produk Menggunakan SQL

Pada project ini kalian akan melakukan analisis terhadap performa produk dan desain marketing sehingga dapat mengetahui kebutuhan customer.


Dari sini kalian juga bisa menganalisis perilaku pelanggan terhadap produk tertentu seperti kebiasaan belanja, voucher yang digunakan, paket yang sering dibeli secara berulang.


Dengan ini tim marketing akan lebih mudah mendapatkan insight dan melakukan perbaikan terhadap strategi marketing yang lebih tepat. 


Biasanya upaya analisis yang demikian dengan mudah dilakukan menggunakan SQL. Karena tidak dibutuhkan banyak tahapan selain pemahaman pengolahan database sesuai kebutuhan. Kalian bisa menggunakan DB Browser, MySQL, atau PostgreSQL.


Tanpa menggunakan algoritma atau teknik khusus, selama query yang dituliskan tepat, maka hasil analisis juga tepat. Kalian bisa menunjukkan dan mempublikasikan hasil project tersebut ke berbagai platform seperti GitHub atau medium.


4. Membuat Dashboard Call Center Menggunakan Excel

Excel merupakan salah satu tools Data Analyst yang sering digunakan. Sehingga seorang Data Analyst wajib menguasai Excel untuk mempermudah proses analisis data.


Excel dapat digunakan untuk beragam tugas Data Analyst diantaranya membersihkan, menyimpan, menganalisis, memodelkan, memvisualisasikan, dan membuat laporan.


Fungsi atau kegunaan Excel bisa diperluas dengan menggunakan fitur-fitur lebih tinggi yang disediakan Excel. Tentu ini juga membutuhkan kemampuan lebih dari sekadar pemahaman rumus dasar.


Data Analyst


Salah satu project Data Analyst yang bisa kalian kembangkan menggunakan Excel adalah membuat dashboard. Pada project ini kalian diharapkan mampu melakukan preprocessing data dan menentukan diagram yang sesuai untuk masing-masing kategori data.


Di sini kalian juga tidak hanya membuat diagram, namun juga mengaturnya secara terstruktur agar informasi yang disampaikan dalam dashboard tepat dan sesuai, tidak kurang atau tidak lebih.


Kalian juga perlu memperhatikan tampilannya agar interaktif. Misal memanfaatkan penggunaan filter dan slicer.


Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 


Tidak hanya menyediakan ide project saja, di DQLab kalian akan dipandu untuk menyelesaikan secara bertahap, loh.


Bagi pemula yang belum percaya diri mengerjakan project, kalian juga bisa memperkuat teori kalian terlebih dahulu karena DQLab juga menyediakan modul pembelajaran pengantar sebelum menyelesaikan project. Lengkap, kan?


Keunggulan lainnya adalah adanya Live Code Editor dimana fitur ini membantu kalian belajar coding tanpa harus menginstall aplikasi bantuan lagi.


Yuk, segera nikmati kemudahan-kemudahan belajar tersebut dengan daftar atau Sign Up terlebih dahulu di DQLab.id.


Perkaya pengalaman mengerjakan project di sini dan asah kemampuan Data Analyst kalian untuk menjadi praktisi data yang handal!


Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa 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