Sederetan Inspirasi Project Portofolio Data Analyst
Salah satu pertanyaan yang terlintas dari rekruter ketika menanyakan kepada kandidatnya saat interview adalah apa hal menarik yang kamu temukan dari sebuah data? Untuk menjawab pertanyaan ini kuncinya ada pada kasus yang ingin kalian angkat dalam sebuah portofolio data. Kalaupun kamu sudah punya banyak pengalaman dalam mengerjakan proyek data pastinya tidak akan ada kesulitan ketika kamu menjawab pertanyaan ini.
Disana kandidat akan banyak menceritakan tentang kasus-kasus apa saja yang diangkat dan dimasukkan dalam portofolio data. Mulai dari latar belakangnya seperti apa, variabel yang dipakai dalam kasus tersebut apa saja dan lain-lain. Kemudian mereka akan menyimpulkan hal menarik apa yang sudah ditemukan dari serangkaian proses panjang tahapan analisis data yang sudah dilalui untuk diceritakan kepada rekruter.
Lalu, bagaimana dengan pemula data yang belum ada pengalaman sebelumnya di bidang data? Pastinya akan kebingungan dalam menjabarkan kasus-kasusnya. Apalagi kasus yang ada di dalam project data analyst ini juga penting karena rekruter akan melihat alur berpikir kita dalam menyelesaikan masalah dan tools apa saja yang digunakan dalam proses analisis.
Kira-kira dari kalian apakah sudah kepikiran hunting project untuk portofolio data analyst belum? Kalau kamu ingin menjadi seorang data analyst dan bingung untuk cari masalah atau kasus yang diangkat dalam portofolio data, nggak usah khawatir. Kali ini DQLab akan berikan sederetan inspirasi project yang bisa kamu gunakan dalam portofolio data analyst. Penasaran kan? Yuk simak terus artikelnya dibawah ini dan baca sampai habis ya.
1. Ukraine vs Russia: Twitter Sentiment Analysis
Pembicaraan mengenai invasi Rusia dan Ukraina sangatlah viral khususnya di media sosial Twitter. Banyak kicauan soal peristiwa ini dan menimbulkan persepsi yang beraneka ragam. Invansi Rusia terhadap Ukraina merupakan suatu peristiwa yang akhir-akhir ini menjadi perbincangan dikalangan masyarakat dunia, dimana peristiwa ini pada awalnya sudah terjadi sejak tahun 2014 dan kembali memanas pada 24 Februari 2022 yang menyebabkan banyaknya korban jiwa terutama berdampak terhadap masyarakat sipil yang ada disana.
Berbagai pertentangan terjadi dimedia sosial khususnya di twitter dan juga invansi tersebut dinilai oleh Perserikatan Bangsa-Bangsa (PBB) merupakan suatu pelanggaran HAM. Penganalisaannya menggunakan teknik tweet, penganalisaan teks, dikarenakan berhubungan dengan sentiment analisis yang terfokus pada pengelompokkan emosi.
Mengutip dari penelitian yang dilakukan oleh Aditya dan Wibowo tahun 2022 menyatakan bahwa berdasarkan hasil evaluasi penerapan analisis opini publik mengenai perang Rusia dan Ukraina menggunakan metode Naïve Bayes menghasilkan angka 78.261%, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut, Berdasarkan 230 data tweet, sentiment masyarakat terhadap perang Rusia dan Ukraina ada pada angka 78.261% dan mendapatkan hasil recall 62.5% dan presisi 93.75%, Fase utama dari penelitian ini meliputi Crawling, Preprocessing, labeling, modeling, data sharing, dan klasifikasi Naive Bayes. Langkah-langkah Preprocessing yang tepat sangat penting untuk mencapai hasil yang optimal untuk langkah selanjutnya, Aplikasi akan menjadi lebih baik jika jumlah data latih seimbang antara setiap labelnya.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Web Scraping
Dengan menggunakan web scraping ini kalian bisa mendapatkan leads, bisa mencari informasi suatu perusahaan, dan juga optimasi harga produk atau layanan. Kendala yang akan kalian hadapi adalah metode ini dapat membuat data yang sudah didapat tidak terlalu rapi karena kalian akan menemui teks-teks yang tidak diinginkan seperti tag html, maka dari itu kalian harus merapikan lagi hasil web scraping kalian.
Dengan menggunakan web scraping ini kalian bisa mendapatkan leads, bisa mencari informasi suatu perusahaan, dan juga optimasi harga produk atau layanan. Kendala yang akan kalian hadapi adalah metode ini dapat membuat data yang sudah didapat tidak terlalu rapi karena kalian akan menemui teks-teks yang tidak diinginkan seperti tag html, maka dari itu kalian harus merapikan lagi hasil web scraping kalian.
3. Instagram Reach Analysis
Instagram merupakan salah satu platform media sosial dengan jangkauan audiens yang luas. Terpantau di Indonesia sendiri media sosial Instagram justru memiliki pengguna sekitar 82 juta orang. Namun, semakin banyak jumlah pengguna Instagram juga berimplikasi terhadap semakin tingginya kompetisi dalam menarik perhatian audience di platform tersebut.
Maka dari itu, memantau jumlah impressions dan reach dari konten di Instagram menjadi salah satu kunci untuk mengukur kesuksesan strategi Instagram marketing dalam digital marketing. Berbeda dengan impressions yang mengukur jumlah tayang keseluruhan sebuah konten atau postingan, reach hanya mengukur jumlah tayang unik dari konten Anda. Dengan kata lain, jumlah reach Instagram merupakan total orang yang melihat konten Anda.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
4. Netflix Data Analysis
Siapa yang tidak kenal dengan Netflix? Pastinya kalian sudah familiar dengan layanan streaming yang satu ini. Netflix adalah salah satu layanan streaming yang menawarkan berbagai acara TV, film, anime, film dokumenter dan masih banyak sekali yang lainnya. Kamu bisa nonton sepuasnya kapanpun kamu mau tanpa adanya satu hambatan iklan apapun. Jangan khawatir bahwa akan selalu ada tontonan baru dan acara TV serta film baru yang ditambahkan setiap minggu.
Namun belakangan ini, tersiar kabar bahwa Netflix mengalami penurunan jumlah pelanggan berbayarnya (paid membership). Aplikasi berbasis layanan streaming asal negeri Paman Sam ditinggal 970 ribu pelanggannya pada kuartal II 2022. angka tersebut lebih baik dibandingkan proyeksi Netflix yang memperkirakan akan kehilangan 2 juta pelanggan. Kini, jumlah pelanggan Netflix tercatat 220,67 juta di kuartal kedua tahun ini.
Kamu bisa mengambil topik tentang Netflix sebagai bahan untuk project data analyst. Adapun beberapa hal yang bisa dikulik dari Netflix antara lain:
Memahami konten apa yang tersedia dalam aplikasi layanan streaming Netflix
Memahami kesamaan antara konten sejenis dalam aplikasi layanan streaming Netflix
Memahami jaringan antara aktor dan sutradara dalam serial Netflix yang dipilih
Konten rekomendasi apa yang cocok untuk disajikan dalam serial Netflix
Analisis sentimen dari konten yang tersedia dalam Netflix
Untuk menganalisis informasi tersebut maka kamu bisa mengakses dataset dari Flixable yang merupakan mesin pihak ketiga yang tersedia di Netflix. Kamu bisa akses dataset beserta project lengkapnya disini. Berdasarkan hasil analisis bahwa keseluruhan konten yang tersedia di Netflix memiliki sentimen positif jika dibandingkan dengan responden yang memiliki sentimen negatif dan netral.
Yuk, bulatkan tekad kamu mulai berkarir atau switch karir di bidang data analyst sekarang juga. Nggak usah overthinking karena tidak memiliki background pendidikan yang linier dengan itu. Kamu bisa mulai bangun portfolio datamu yang outstanding dengan Modul Data Analyst Career Track bersama DQLab dan nikmati modul-modul dari dasar hingga tingkat mahir. Caranya dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Pilih menu Learn
Pilih menu Career Track
Lalu Pilih menu Data Analyst
Yuk sama-sama kita bikin portfolio data bersama DQLab!
Penulis: Reyvan Maulid