Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Rekomendasi Kompetensi 2022 Belajar Data Sekunder Khusus Pemula

Belajar Data Science di Rumah 02-April-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/17291675878fcf179101d9b7fa5bc1e7_x_Thumbnail800.jpg

Sebagai calon praktisi data banyak sekali hal yang akan dilalui, terutama banyak analisis dalam menentukan kebijakan. Agar dapat melakukan pekerjaan analisis dengan baik, pengumpulan dapat dilakukan untuk proses memperoleh, mengumpulkan, mengekstraksi, dan menyimpan sejumlah besar data yang mungkin dalam bentuk terstruktur atau tidak terstruktur seperti teks, video, audio, file XML, catatan, atau file gambar lainnya yang digunakan pada tahap data selanjutnya. Dalam proses analisis big data, “Pengumpulan data” merupakan langkah awal sebelum mulai menganalisis pola atau informasi yang berguna dalam data. Data yang akan dianalisis harus dikumpulkan dari berbagai sumber yang valid. 


Dalam prosesnya akan ada data yang dikumpulkan atau biasa Sahabat DQ kenal sebagai data mentah yang belum memiliki nilai guna tetapi membersihkan cukup sulit sehingga pemanfaatan data itu untuk analisis lebih lanjut membentuk informasi, informasi yang diperoleh dikenal sebagai "pengetahuan". Pengetahuan memiliki banyak arti seperti pengetahuan bisnis atau penjualan produk perusahaan, pengobatan penyakit. Tujuan utama pengumpulan data adalah untuk mengumpulkan data yang kaya informasi. 


Proses pengumpulan data sekunder akan melibatkan beberapa proses salah satunya dimulai dengan mengajukan beberapa pertanyaan seperti jenis data apa yang akan dikumpulkan dan apa sumber pengumpulannya. Sebagian besar data yang dikumpulkan terdiri dari dua jenis yang dikenal sebagai "data kualitatif" yang merupakan kelompok data non-numerik seperti kata-kata, kalimat sebagian besar fokus pada perilaku dan tindakan kelompok dan satu lagi adalah "data kuantitatif" yang berupa numerik. bentuk dan dapat dihitung dengan menggunakan alat-alat ilmiah yang berbeda dan data sampling. 


Berikut rekomendasi belajar Data Sekunder dalam penelitian bersama DQLab!


1. Pengertian Data Sekunder

Data sekunder adalah data yang telah dikumpulkan dan digunakan kembali untuk beberapa tujuan yang valid. Jenis data ini sebelumnya direkam dari data primer dan memiliki dua jenis sumber yaitu sumber internal dan sumber eksternal. Analisis data sekunder sebagian besar jauh lebih murah dan lebih cepat untuk diselesaikan daripada analisis data primer karena Sahabat DQ tidak mengumpulkan data sendiri. Data sering disiapkan dan divalidasi secara statistik dan dapat segera digunakan. Kedua langkah yang dilewati ini akan menghemat banyak waktu kerja Sahabat DQ.


Bergantung pada ruang lingkup dan pokok bahasan analisis, mungkin jauh lebih murah untuk membeli sumber data daripada mengumpulkan data sendiri. Dalam kasus ini, analisis data sekunder tidak hanya akan lebih cepat (waktu adalah uang) tetapi biaya yang diperlukan untuk mendapatkan data yang diperlukan akan lebih rendah.


Dalam kasus bisnis online, Sahabat DQ mungkin ingin membeli perangkat lunak yang akan mengumpulkan data untuk Sahabat DQ. Alat semacam itu memungkinkan analis Sahabat DQ untuk melakukan lusinan analisis data sekunder ad-hock atau mendadak


2. Sumber Data

Sumber internal:

Jenis data ini dapat dengan mudah ditemukan di dalam organisasi seperti catatan pasar, catatan penjualan, transaksi, data pelanggan, sumber daya akuntansi. Biaya dan konsumsi waktu lebih sedikit dalam memperoleh sumber internal.


Sumber Eksternal:

Data yang tidak dapat ditemukan di internal organisasi eligible dan dapat diperoleh melalui sumber eksternal pihak ketiga adalah data sumber eksternal. Biaya dan konsumsi waktu lebih banyak karena ini berisi sejumlah besar data. Contoh sumber eksternal adalah publikasi Pemerintah, publikasi berita, dan publikasi non-pemerintah lainnya.


3. Kekurangan analisis data sekunder

Validitas dan cakupan data adalah salah satu permasalahan pelik dalam dunia data. Jika Sahabat DQ tidak mengumpulkan data sendiri, bagaimana Sahabat DQ tahu pasti bahwa itu valid? Selalu ada risiko saat menggunakan kumpulan data sekunder bahwa data tersebut tidak dapat diandalkan dan telah dipalsukan atau dikumpulkan menggunakan metodologi yang salah (contohnya sampel yang bias atau dimanipulasi karena alasan politik).


Masalah lain dengan data sekunder adalah bahwa hal itu mungkin tidak menghubungi apa yang Sahabat DQ butuhkan. Sahabat DQ mungkin terpaksa menemukan metode proxy untuk mengukur variabel tertentu atau menggabungkan sejumlah kumpulan data untuk mengatasi variabel yang hilang. Hal ini dapat mengakibatkan margin kesalahan yang lebih tinggi dari yang dapat diterima atau seluruh analisis dibatalkan. Dalam hal data primer, Sahabat DQ tahu persis apa yang Sahabat DQ dapatkan karena Sahabat DQ mengumpulkannya sendiri.



4.  Kontol Struktur Data

Karena Sahabat DQ menggunakan kumpulan data yang tidak Sahabat DQ buat sendiri, Sahabat DQ tidak perlu memiliki data dalam format yang Sahabat DQ inginkan. Sahabat DQ mungkin ingin menganalisis lokasi geografis data Sahabat DQ, tetapi yang Sahabat DQ miliki hanyalah garis lintang dan garis bujur masing-masing titik. Sekarang Sahabat DQ harus menemukan cara untuk mengubah titik data tersebut menjadi kota. Contoh lain adalah pengelompokan data. Misalnya, Sahabat DQ mungkin memiliki kisaran gaji untuk karyawan, bukan gaji persisnya. Ini akan mencegah Sahabat DQ menghitung gaji rata-rata, min, dan maks secara akurat di antara sampel Sahabat DQ.


5. Belajar Data Sekunder bersama Aksara dan Senja

Bagi pemula, belajar data merupakan salah satu proses belajar yang cukup menyenangkan dan juga butuh ketelitian yang mendalam. Namun, tenang DQLab melibatkan Aksara dan Senja untuk menuntun kamu belajar dan mendapatkan hasil yang maksimal. Melalui narasi yang terstruktur dari awal sampai akhir, sahabat DQ akan lebih mudah memahami konsep data secara menyeluruh. Yuk, sign up dan habiskan modul untuk awali karir di dunia data.  


Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!