Simak Teknik Analisis Data yang Sering Digunakan oleh Para Data Scientist

Analisis data sendiri memiliki beragam jenis cara untuk menganalisis data. Pertumbuhan teknologi semakin hari semakin pesat, begitu pula dengan data. Pertumbuhan data banyak menciptakan peluang,baik itu dari produsen ataupun konsumen. Pernahkah Kamu mencari barang di google lalu barang tersebut langsung secara œkebetulan langsung muncul dalam iklan pop up saat Kamu sudah tidak mencari barang tersebut? Pastinya pernah dong, itu dinamakan dengan Ads Personalization yang dimana iklan tersebut mengambil data saat Kamu berselancar di internet atau memakai aplikasi yang tentunya pengambilan data tersebut telah Kamu setujui melalui terms and condition yang Kamu isi saat mau menginstall aplikasi tersebut.

Banyak sekali peluang yang dapat diciptakan oleh data, maka dari itulah muncul Data Science. Data Science sendiri adalah ilmu yang menggabungkan matematika, statistika dengan ilmu komputer dengan tujuan menganalisis data dari suatu himpunan data berskala kecil ataupun besar dengan mengaplikasikan algoritma tertentu dan untuk memprediksi data yang akurat. Intinya Data Science merupakan ilmu yang dapat membantu untuk memprediksi data dalam pengambilan keputusan. Contohnya saja ads personalization diatas.

Ads personalization ini tentunya membutuhkan analisis data yang tepat sehingga dapat bekerja dengan optimal. Analisis data adalah proses pengolahan data dengan tujuan untuk menemukan informasi yang berguna yang dapat dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan untuk solusi suatu permasalahan. Proses analisis ini meliputi kegiatan pengelompokkan data berdasarkan karakteristiknya, melakukan pembersihan data, mentransformasi data, membuat model data untuk menemukan informasi penting dari data tersebut. Tak lupa data yang sudah melalui proses tersebut harus disajikan dalam bentuk yang menarik dan mudah dipahami oleh orang lain biasanya dalam bentuk grafik atau plot. Dalam artikel ini DQLab akan menjabarkan teknik-teknik apa saja yang paling sering digunakan oleh praktisi data dalam menganalisis data.

1. Analisis Regresi

Analisis Regresi Sederhana adalah sebuah metode pendekatan untuk pemodelan hubungan antara satu variabel dependen dan satu variabel independen. Dalam model regresi, variabel independen menerangkan variabel dependen nya. Dalam analisis regresi sederhana, hubungan antara variabel bersifat linier, dimana perubahan pada variabel X akan diikuti oleh perubahan pada variabel Y secara tetap. Sementara pada hubungan non linier, perubahaan variabel X tidak diikuti dengan perubahaan variabel y secara proporsional. seperti pada model kuadratik, perubahan x diikuti oleh kuadrat dari variabel x. Hubungan demikian tidak bersifat linier.

Tujuan teknik analisis regresi sendiri untuk mengidentifikasi pada tren dan pola, adapun juga pemanfaatan lainnya seperti membuat prediksi dan meramalkan tren di masa depan. Namun perlu diingat oleh sahabat data DQLab, analisis regresi hanya digunakan untuk menentukan adakah sebuah hubungan antara serangkaian variabel sehingga tidak memberi tahu tentang sebab-akibat. Adapun beberapa teknik dalam analisis regresi yang digunakan oleh Data Scientist yaitu Regresi linear, Regresi lasso dan Regresi Multivariat.

Baca Juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

2.  Analisis Time Series

Time series atau runtun waktu adalah himpunan observasi terurut dalam waktu (Wei, 1994). Metode time series adalah metode peramalan dengan menggunakan analisa plot hubungan antara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel waktu. Time series analysis dapat diterapkan di bidang ekonomi, bisnis, industri, teknik, dan ilmu-ilmu sosial.

Pada analisis ini adalah teknik statistik yang digunakan untuk mengidentifikasi tren dan siklus dari waktu ke waktu. Time series sendiri adalah urutan titik data yang mengukur variabel data yang sama pada titik waktu yang berbeda (misalnya seperti pendaftar per minggu atau bulanan). Dengan mengidentifikasi tren yang berhubungan dengan waktu maka dalam proses analisis bisa memperkirakan bagaimana variabel dapat berfluktuasi(naik-turun) di masa depan.

3. Teknik Analisis Monte Carlo Simulation

Monte Carlo Simulation atau disingkat MCS adalah salah satu teknik asesmen risiko kuantitatif yang dapat digunakan oleh berbagai organisasi dalam proses manajemen risiko mereka, terutama dalam tahapan analisis risiko dan/atau evaluasi risiko yang memiliki fenomena variabel acak (random variable). Analisis dan evaluasi risiko dengan fenomena variabel acak tidak hanya hanya terjadi untuk peristiwa-peristiwa risiko pasar (market risk), risiko kredit (credit risk), dan risiko operasional (operational risk) dalam dunia perbankan, tetapi juga untuk risiko operasional di berbagai industri lain misalnya industri minyak dan gas (oil and gas) dan pertambangan (mining).

Contoh sederhananya dalam kehidupan sehari-hari yaitu jika kita berjalan kaki, maka kemungkinan akan kehujanan, jika kita menggunakan kendaraan memungkinkan dapat terjebak kemacetan hingga datang terlambat. Sehingga adanya pertimbangan pro dan kontra dalam memutuskan sebuah keputusan yang diambil, pada simulasi Monte Carlo ini merupakan sebuah teknik komputerisasi yang digunakan untuk menghasilkan sebuah model yang mungkin dan kemudian dapat menghitung seberapa besar kemungkinan pada setiap hasil tertentu yang nantinya akan direalisasikan. 

Teknik analisis ini memungkinkan membantu analisis risiko pada tingkat lebih lanjut sehingga dapat memperkirakan atau memprediksi lebih baik yang mungkin terjadi di masa depan dan pembuatan keputusan yang sesuai dengan kebutuhan.

Baca juga : Teknik Pengolahan Data Kualitatif dengan Wawancara Telepon 

4. Pelajari Teknik-teknik Analisis Data Lainnya Bersama DQLab!

DQLab merupakan pusat belajar Data Science yang menawarkan kursus online bagi Kamu yang ingin mulai belajar Data Science. DQLab sendiri telah melahirkan praktisi data yang  mahir dalam dibidangnya. Bersama DQLab Kamu akan belajar secara terstruktur dengan studi kasus dan data yang sesuai dengan yang berada di lapangan. DQLab juga menyediakan forum untuk sharing dengan 95,000++ member DQLab, maupun dengan ahli praktisi pakar data.

Jadi apalagi yang kamu tunggu, ayo bergabung di DQLab! Kamu bisa belajar data science dari nol hingga bisa bergabung di perusahaan besar. Dengan bergabung sekarang kamu bisa mendapat module GRATIS œIntroduction to Data Science loh!