Ragam Tugas Profesi Data Analyst Mulai dari Dasar

Era digital menghadirkan tantangan dan peluang bagi perusahaan. Di satu sisi, volume data yang dihasilkan terus meningkat, membuka peluang untuk memahami pelanggan dan meningkatkan kinerja bisnis. Di sisi lain, mengolah data menjadi informasi yang bermanfaat dan akurat menjadi tantangan tersendiri.

Disinilah peran Data analyst menjadi sangat penting. Mereka bertugas mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data untuk membantu perusahaan dalam membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Penasaran bagaimana caranya? Langsung simak di sini!

1. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif adalah langkah awal dalam proses analisis data yang bertujuan untuk menggambarkan, meringkas, dan memahami karakteristik dasar dari dataset. Dalam proses ini, data analyst bisa menggunakan statistik dasar seperti mean, median, modus, dan berbagai ukuran dispersi seperti rentang, varians, dan standar deviasi. Ukuran dispersi seperti varians dan standar deviasi membantu dalam memahami seberapa tersebar nilai-nilai dalam dataset tersebut.

Selain itu, analisis deskriptif juga bisa melibatkan pembuatan distribusi frekuensi dan visualisasi data sederhana, seperti histogram, box plot, dan scatter plot, untuk tahu pola dan tren dalam data. Distribusi frekuensi menunjukkan bagaimana nilai-nilai pada data didistribusikan di seluruh rentang variabel. Histogram membantu kalian melihat distribusi nilai data dan mengidentifikasi bentuk distribusi tersebut, apakah normal, skewed, atau bimodal. Sedangkan box plot membantu dalam visualisasi dispersi dan outlier dalam data.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Analisis Diagnostik

Berikutnya ada analisis diagnostik, yaitu tahap analisis data yang bertujuan untuk mengidentifikasi pola, hubungan, dan anomali dalam data. Pada tahap ini, data analyst menggali lebih dalam tren yang telah ditemukan dalam analisis deskriptif. Teknik yang digunakan biasanya berupa analisis korelasi, regresi, dan segmentasi data.

Teknik analisis korelasi dapat membantu mengidentifikasi hubungan antara dua variabel. Sebagai contoh bagaimana perubahan harga suatu produk dapat mempengaruhi volume penjualan. Selanjutnya ada regresi, baik linier maupun non-linier, digunakan untuk memahami dan memprediksi hubungan antara variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen, memungkinkan analyst untuk memodelkan dan menguji hipotesis tentang faktor-faktor yang mempengaruhi hasil tertentu.

Selain itu, analisis diagnostik juga mencakup identifikasi anomali, yaitu data poin yang menyimpang dari pola umum yang dapat dianggap sebagai masalah atau peluang khusus. Anomali ini dapat ditemukan melalui teknik seperti analisis outlier atau clustering. Misalnya, dalam analisis penjualan, anomali bisa diartikan sebagai adanya lonjakan permintaan mendadak yang bisa disebabkan oleh faktor eksternal seperti kampanye pemasaran atau musim tertentu.

3. Analisis Prediktif

Analisis prediktif adalah proses menggunakan teknik machine learning dan model statistik untuk membuat prediksi tentang tren atau hasil masa depan berdasarkan data historis. Teknik ini melibatkan pembuatan dan penerapan model yang dapat mengetahui pola dari data masa lalu untuk memprediksi kejadian yang belum terjadi. Beberapa metode umum yang digunakan termasuk regresi linier dan logistik, decision tree, random forest, k-nearest neighbors (KNN), serta algoritma deep learning seperti jaringan saraf tiruan.

Misalnya, dalam konteks bisnis, model regresi dapat digunakan untuk memprediksi penjualan bulanan berdasarkan faktor-faktor seperti musim, promosi, dan tren ekonomi. Model ini dilatih menggunakan data historis dan kemudian divalidasi serta diuji untuk memastikan keakuratannya sebelum digunakan untuk membuat prediksi.

Dengan menggunakan analisis prediktif, bisnis dapat membuat keputusan yang lebih informatif. Contohnya, perusahaan ritel dapat memanfaatkan model prediktif untuk mengelola persediaan dengan lebih efisien, memprediksi permintaan produk, dan mengoptimalkan strategi pemasaran. Di sektor keuangan, analisis prediktif digunakan untuk menilai risiko kredit dan mendeteksi potensi penipuan.

4. Pembuatan Visualisasi Data

Visualisasi data adalah proses pembuatan representasi visual dari data menggunakan berbagai jenis grafik, bagan, dan peta untuk membantu memahami dan menyampaikan temuan analisis dengan cara yang mudah dipahami. Jenis-jenis visualisasi data yang umum termasuk grafik batang, grafik garis, histogram, diagram lingkaran, scatter plot, dan peta tematik.

Setiap jenis visualisasi memiliki kegunaan dan kelebihan tersendiri tergantung pada jenis data yang dan pesan yang ingin disampaikan. Misalnya, grafik batang sering digunakan untuk membandingkan kategori data yang berbeda. Sementara grafik scatter plot berguna untuk menunjukkan hubungan antara dua variabel numerik.

Visualisasi data tidak hanya berguna untuk menyajikan temuan analisis, tetapi juga untuk mengidentifikasi pola, tren, dan anomali. Dengan melihat data dalam bentuk visual, stakeholder dapat dengan cepat memahami informasi yang tersedia dan menarik kesimpulan dari gambaran tersebut. Visualisasi data juga memudahkan pembaca untuk mengeksplorasi informasi lebih lanjut, baik dengan cara filter atau sortir data.

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

Tentunya untuk bisa menjadi data analyst profesional, kalian perlu mempersiapkan kemampuan teknis yang matang terlebih dahulu. Mulai dari pemahaman bahasa pemrograman hingga merepresentasikan insight dalam bentuk yang mudah dipahami. DQLab dapat menjadi solusi untuk platform belajar kalian. Banyak keunggulan yang DQLab miliki sehingga menjadikan proses pembelajaran kalian menyenangkan.

• Modul pembelajaran yang lengkap dan mudah dipahami.

• Terdiri dari materi dasar sampai beragam kasus untuk diselesaikan.

• Dilengkapi Live Code Editor sehingga praktis untuk belajar coding tanpa aplikasi bantuan.

• Ada modul gratis yang bisa dicoba untuk mengetahui metode pembelajaran di DQLab.

• Belajar bersama dengan komunitas dan mentor yang suportif.

  
  

Bahkan modul di DQLab diintegrasikan dengan ChatGPT loh. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan buatkan jenjang karir data analyst kalian cemerlang dengan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya