PROMO PAYDAY! SERBU PAKET DATA SCIENCE 3 BULAN CUMA 100K!
Diskon Spesial 95% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 13 Jam 25 Menit 34 Detik 

Ragam Teknik Analisis Data dalam Data Science

Belajar Data Science di Rumah 02-November-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/55a61cfd2eada4309b9fdf08d3ce8c8c_x_Thumbnail800.jpg

Sebagian besar perusahaan mengumpulkan data sepanjang waktu tetapi dalam bentuk mentahnya yang artinya, data ini tidak berarti apa-apa. Apa yang kita lakukan dengan data itulah yang diperhitungkan. Teknik analisis data adalah tools atau metode yang digunakan untuk melakukan analisis data.


Sedangkan arti dari analisis data adalah proses menganalisis data mentah untuk menemukan pola, tren, dan insight yang dapat menginformasikan sesuatu hal yang berarti mengenai bisnis tertentu. Insight ini kemudian digunakan untuk membuat keputusan yang cerdas dan berdasarkan data.


Jenis insight yang kita dapatkan dari data bergantung pada jenis analisis yang kita lakukan. Dalam analisis data dan data science, ada empat jenis teknik analisis data utama yaitu, deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif. Pada artikel kali ini, kita akan belajar keempat teknik analisis tersebut untuk menjawab suatu permasalahan. Jadi simak artikel ini sampai akhir ya!


1. Analisis Deskriptif

Teknik analisis data yang satu ini digunakan untuk menjawab apa yang telah terjadi di masa lalu. Seperti namanya, tujuan analisis deskriptif adalah untuk menggambarkan apa yang telah terjadi namun tidak menjelaskan mengapa suatu hal terjadi atau untuk membangun hubungan sebab-akibat. Tujuannya semata-mata untuk memberikan gambaran yang mudah dicerna.

Teknik Analisis Data


Baca juga: Teknik Analisis Data dalam Fraud Detection


2. Analisis Diagnostik 

Teknik analisis diagnostik digunakan untuk menjawab mengapa suatu hal terjadi dengan menggali data lebih dalam. Tujuan utama analisis diagnostik adalah untuk mengidentifikasi dan menanggapi anomali dalam data.


Misalnya, jika analisis deskriptif menunjukkan bahwa ada penurunan penjualan sebesar 20% pada bulan Maret, kita perlu mencari tahu alasannya. Langkah logis berikutnya adalah melakukan analisis diagnostik.

Teknik Analisis Data


3. Analisis Prediktif

Analisis prediktif bertujuan untuk memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa depan. Berdasarkan pola dan tren masa lalu, analis data dapat merancang model prediktif yang memperkirakan kemungkinan peristiwa atau hasil di masa depan. Ini sangat berguna karena memungkinkan bisnis untuk merencanakan suatu plan ke depan.


Model prediktif menggunakan hubungan antara satu set variabel untuk membuat prediksi. misalnya, kita bisa menggunakan korelasi antara musim dan angka penjualan untuk memprediksi kapan penjualan cenderung turun.


Jika model prediktif menghasilkan output bahwa penjualan cenderung turun di musim panas, perusahaan dapat menggunakan informasi ini untuk membuat kampanye promosi terkait musim panas, atau untuk mengurangi pengeluaran di tempat lain untuk menutup penurunan musiman.

Teknik Analisis Data


4. Analisis Preskriptif

Analisis preskriptif dapat digunakan untuk melihat apa yang telah terjadi, mengapa itu terjadi, dan apa yang mungkin terjadi untuk menentukan apa yang harus dilakukan selanjutnya. Dengan kata lain, analisis preskriptif menunjukkan kepada perusahaan cara terbaik untuk memanfaatkan hasil masa depan yang telah diprediksi, langkah apa yang dapat diambil untuk menghindari masalah di masa depan, dan apa yang dapat perusahaan lakukan untuk memanfaatkan tren yang sedang berkembang.


Analisis preskriptif adalah teknik analisis data yang paling kompleks yang melibatkan algoritma, machine learning, metode statistik, dan prosedur pemodelan komputasi.


Pada dasarnya, model preskriptif mempertimbangkan semua kemungkinan pola keputusan atau jalur yang mungkin diambil perusahaan dan kemungkinan hasilnya.

Teknik Analisis Data


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


Keempat teknik analisis data di atas dapat digunakan di berbagai bidang industri. Yuk pelajari berbagai pengaplikasian teknik analisis data dengan modul dari DQLab dan belajar coding secara langsung dengan live code editor dari DQLab.


Klik button di bawah ini atau kunjungi DQLab.id untuk sign up dan nikmati FREE MODUL ‘Introduction to Data Science’ with bahasa pemrograman R atau Python untuk belajar menulis script code R dan Python dengan live code editor dari DQLab.


Penulis: Galuh Nurvinda K


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 :