FLASH PROMO 90% + 50%! BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 180K
Bebas Akses 65 Modul Data Interaktif, Mentoring, Portofolio Data, dan Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 0 Jam 24 Menit 52 Detik 

Serba Serbi Teknik Analisis Data dan Jenisnya dalam Penelitian

Belajar Data Science di Rumah 05-Maret-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/62c9ba8101f74855aa93d84c9a725989_x_Thumbnail800.jpg

Teknik analisis data sangat diperlukan di era modern ditambah dengan produksi data yang sangat melimpah namun belum termanfaatkan dengan optimal. Hal ini terjadi karena masih minimnya tenaga ahli yang mampu mengelola data tersebut dan penggunaan Internet of Things yang terus meningkat yang menjadi salah satu faktor pendorong utama produksi data khususnya data tidak terstruktur. Big data merupakan output dari produksi data yang kian meningkat drastis dengan volume yang besar dan percepatan produksinya yang tinggi. Hal ini menyebabkan perlunya teknik analisis data khusus yang bisa meng-handle big data karena perlu ada penanganan khusus sebelum big data bisa diolah.

Selain big data, hampir semua industri membutuhkan teknik analisis data, mulai dari teknik yang sederhana seperti statistik dasar hingga teknik yang sangat kompleks seperti machine learning. Pengolahan data juga tidak bisa dilakukan oleh sembarang orang karena perlu adanya pengetahuan menggunakan teknik analisis data yang tepat. Oleh karena itu, jika diperhatikan di beberapa platform job seeker, kita akan selalu menemukan profesi yang berkaitan dengan data seperti data analyst, data scientist, dan data engineer. Berbagai industri mulai sadar bahwa data dapat memperbaiki dan mengoptimalkan suatu pekerjaan. Pada artikel kali ini kita akan membahas mengapa analisis data sangat penting dan apa saja teknik analisis data yang bisa digunakan oleh industri. Jadi tunggu apa lagi? Yuk simak artikel ini sampai akhir!


1. Apa Itu Teknik Analisis Data?

Analisis data adalah proses mengumpulkan, memodelkan, dan menganalisis data untuk mendapatkan insights yang mendukung decision making. Ada banyak metode dan teknik untuk mengolah dan menganalisis data tergantung dari industri dan tujuan analisis yang ingin dicapai. Dari ratusan bahkan ribuan teknik dan metode analisis data pada penelitian, namun pada dasarnya teknik analisis data dibagi menjadi dua, yaitu metode kuantitatif dan metode kualitatif. Sebelum melakukan pengolahan dan analisis data, kita perlu memahami terlebih dahulu apa perbedaan kedua metode tersebut. Apa saja perbedaannya? Kita akan bahas di poin selanjutnya.


Baca juga : Teknik Analisis Data Deskriptif Kualitatif Menggunakan Visualisasi Data


2. Pentingnya Analisis Data

Analisis data sangat penting di berbagai aspek di setiap industri. Misalnya, di bidang consumer insight. Dengan analisis data kita bisa mendapat 360 derajat point of view dari semua aspek mengenai konsumen dan dengan demikian, kita bisa memahami bagaimana karakteristik konsumen, platform apa yang paling banyak digunakan oleh konsumen untuk mendapatkan produk atau layanan yang kita tawarkan, bagaimana gambaran demografi konsumen, serta bagaimana ketertarikan, kebiasaan, dan ciri-ciri lain dari konsumen. Pada jangka panjang, hasil analisis ini akan mendorong kesuksesan strategi marketing, membantu kita mengidentifikasi konsumen potensial yang baru, mencegah sumber daya yang terbuang baik dari SDM maupun resource yang lain, dan masih banyak kegiatan lainnya.


3. Teknik Analisis Data Kuantitatif

Analisis data kuantitatif merupakan teknik analisis data yang bekerja menggunakan variabel numerik seperti statistik, persentase, perhitungan, pengukuran, dan data lainnya. Secara umum, data kuantitatif disebut dengan data numeric. Analisis data kuantitatif membutuhkan algoritma, tools analisis matematika, dan software untuk manipulasi data untuk mendapatkan informasi yang insightful. Contohnya, seorang financial data analyst menggunakan teknik analisis data kuantitatif untuk mengolah data pasar dan membantu perusahaan untuk menentukan harga yang kompetitif untuk produk baru.

Teknik Analisis Data


4. Teknik Analisis Data Kualitatif

Data kualitatif menggambarkan informasi mengenai data non numeric. Pendekatan analisis data kualitatif memerlukan unique identifier seperti label dan variabel kategorik. Agar hasil analisis lebih akurat, sebagian data analyst yang menggunakan teknik analisis data kualitatif menggunakan data primer yang diambil dari interview, FGD, review dokumen, atau lain sebagainya karena data ini melibatkan emosi dan pemikiran setiap responden. Teknik analisis data ini bisa digunakan untuk proses data yang beragam, misalnya teknik analisis data kualitatif merupakan bagian dari proses pengembangan software. Contohnya untuk mencatat bugs pada software, mengidentifikasi error saat spelling, dan lain sebagainya.

Teknik Analisis Data


Baca Juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


5. Belajar Berbagai Teknik dan Tools Analisis Data

Di dunia data science, ada berbagai teknik analisis data kualitatif dan kuantitatif yang bisa digunakan untuk memperoleh insight dari kumpulan data set. Selain itu, untuk mengolah big data perlu tools khusus yang dapat menghandle data berukuran besar. Yuk belajar berbagai teknik dan tools analisis data bersama DQLab! Klik button di bawah ini untuk sign up dan nikmati modul gratis "Introducing to Data Science" dengan R dan Python sebagai bekal sebelum kamu memulai penelitian. Selamat belajar!


Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita


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 :