Ragam Proyek Data Analyst dalam Keseharian Era Digital
Data Analyst adalah profesi yang bertugas untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang bermanfaat bagi sebuah organisasi ataupun perusahaan. Untuk bisa mendapatkan insight yang berharga, para Data Analyst akan memanfaatkan berbagai metode analisis data yang tersedia. Penggunaan metode analisis data yang tepat tentu akan disesuaikan dengan ketersediaan data dan juga tujuan yang ingin dicapai.
Penguasaan akan ilmu analisis data ternyata tidak hanya dianggap penting dalam dunia bisnis dan industri, namun juga dapat diaplikasikan secara luas dalam kehidupan sehari-hari. Penggunaan analisis data dalam kehidupan sehari-hari akan membuat individu dapat mengambil keputusan yang lebih baik dan dapat meningkatkan kualitas hidup mereka. Dalam artikel ini akan dibahas beberapa contoh project Data Analyst yang relevan dengan aktivitas sehari-hari dan bagaimana project data ini dapat memberikan manfaat praktis. Yuk, simak pembahasan lebih lanjut!
1. Analisis Pengeluaran Pribadi
Mengelola keuangan pribadi dengan menganalisis pola pengeluaran harian, mingguan, atau bulanan dapat membuat anggaran yang lebih efektif serta mengidentifikasi area mana yang bisa dilakukan penghematan. Untuk menganalisis pola pengeluaran harian, kita bisa memanfaatkan analisis statistika deskriptif dan visualisasi data dan juga tools seperti Excel, Google Sheets, dan aplikasi manajemen keuangan seperti Mint atau YNAB.
Project ini bisa dimulai dengan mengumpulkan data transaksi keuangan dari rekening bank atau aplikasi pengelola keuangan. Kemudian kita bisa mengelompokkan pengeluaran berdasarkan kategori nya (misalnya makanan, transportasi, hiburan, dll.).
Lalu kita bisa melakukan analisis tren pengeluaran bulanan untuk mengidentifikasi pola dan anomali. Untuk menyempurnakan hasil analisis, kita bisa membuat visualisasi seperti grafik batang atau pie chart sehingga dapat memberikan gambaran yang jelas tentang alokasi pengeluaran.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Optimasi Waktu Tempuh Harian
Waktu tempuh perjalanan harian dari rumah ke lokasi tertentu menjadi salah satu hal yang bisa dianalisis lebih dalam guna menemukan rute dan waktu perjalanan yang paling efisien, baik untuk pergi ke kantor, sekolah, atau tempat lainnya. Kita bisa memanfaatkan tools seperti Python dengan library Pandas dan Numpy, API Google Maps, ataupun Excel untuk melakukan analisis regresi dan pemodelan prediktif lainnya.
Kita bisa mulai dengan mengumpulkan data waktu perjalanan dari aplikasi peta atau pelacakan GPS. Kemudian, kita bisa melakukan analisis waktu perjalanan berdasarkan hari dalam seminggu dan jam dalam sehari. Data yang didapatkan bisa digunakan untuk membangun model prediktif sehingga bisa memperkirakan waktu perjalanan optimal. Lengkapi analisis ini dengan membuat visualisasi berupa peta dan grafik waktu perjalanan untuk mengidentifikasi pola dan rute terbaik.
3. Analisis Pola Kesehatan dan Kebugaran
Project ini bisa menggunakan data dari perangkat kebugaran atau aplikasi kesehatan untuk menganalisis pola aktivitas fisik, tidur, dan kesehatan secara keseluruhan. Kita bisa memanfaatkan tools seperti Excel, Python (Matplotlib, Seaborn), dan aplikasi kebugaran seperti Fitbit atau Apple Health untuk melakukan analisis statistik deskriptif serta analisis korelasi.
Project ini bisa dimulai dengan pengumpulan data aktivitas fisik, pola tidur, dan asupan makanan dari aplikasi kesehatan. Selanjutnya kita bisa menganalisis data untuk mengidentifikasi tren dan pola dalam aktivitas sehari-hari. Setelah itu, kita bisa menghitung metrik kesehatan seperti jumlah langkah, kalori yang terbakar, serta durasi tidur. Lalu membuat visualisasi data untuk memantau progres dan mengidentifikasi area untuk perbaikan sebagai tahapan akhir.
4. Analisis Pola Konsumsi Energi Rumah Tangga
Project Data Analyst lainnya dalam kehidupan sehari-hari adalah kita bisa menganalisis data konsumsi energi rumah tangga untuk mengidentifikasi pola penggunaan dan menemukan cara yang paling efektif untuk mengurangi biaya energi. Dengan memanfaatkan tools seperti Excel, Google Sheets, Python, serta perangkat pemantau energi seperti smart meter, kita bisa membuat analisis trend dan, visualisasi data.
Tahapan awal bisa dimulai dengan mengumpulkan data penggunaan energi dari tagihan listrik atau perangkat pemantau energi. Kemudian kita bisa mengelompokkan data berdasarkan waktu (harian, mingguan, bulanan) dan kategori penggunaan (penerangan, pemanas, alat elektronik).
Selanjutnya kita bisa menganalisis pola konsumsi energi untuk mengidentifikasi waktu puncak dan penggunaan berlebih. Lalu kemudian membuat visualisasi data seperti grafik garis dan pie chart untuk memudahkan interpretasi.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Proyek Data Analyst tidak hanya terbatas pada lingkungan bisnis tetapi juga memiliki aplikasi praktis dalam kehidupan sehari-hari. Skill analisis data dapat digunakan untuk memecahkan masalah sehari-hari dan mencapai efisiensi yang lebih besar dalam berbagai aspek kehidupan.
Tertarik menjadi Data Analyst? Bootcamp Data Analyst adalah pilihan yang sangat baik bagi untuk memasuki dunia analisis data dengan cepat dan efisien. DQLab adalah salah satu lembaga kursus yang menyediakan bootcamp bagi mereka yang tertarik menjadi Data Analyst, yaitu Bootcamp Data Analyst with SQL and Python dan Bootcamp Data Analyst with Excel.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri