Teknik Analisis Data Populer 2022 yang Sering Diimplementasikan

Analisis data adalah proses menganalisis data mentah untuk menarik insights yang berarti dan bisa ditindaklanjuti. Insight ini kemudian digunakan untuk menentukan tindakan terbaik. Misalnya, kapan waktu terbaik untuk meluncurkan kampanye pemasaran atau apakah struktur tim saat ini sudah efektif. 

Selain itu, analisis data juga bisa digunakan untuk menganalisis pelanggan potensial, seperti segmen pelanggan mana yang paling mungkin membeli produk baru. Kesimpulannya, analisis data adalah pendorong penting dari setiap strategi bisnis yang sukses. Tapi bagaimana sebenarnya data analyst mengubah data mentah menjadi sesuatu yang berguna? Ada berbagai metode dan teknik yang digunakan data analyst tergantung pada jenis data yang digunakan dan insights yang ingin digali dan ungkap.

Analisis data secara sederhana didefinisikan sebagai proses menemukan informasi yang berguna dengan mengevaluasi data. Hal ini dilakukan melalui proses pemeriksaan, pembersihan, transformasi, dan pemodelan data menggunakan tools analisis dan statistik, yang akan kita perdalam secara lebih rinci dalam artikel ini. 

Analisis data secara efektif membantu perusahaan atau organisasi untuk membuat keputusan bisnis. Dari sekian banyak metode analisis yang ada, ada beberapa metode analisis yang sangat berguna di era teknologi seperti saat ini. Penasaran apa saja? Yuk kita simak bersama!

1. Analisis Regresi

Analisis regresi digunakan untuk memperkirakan hubungan antara sekumpulan variabel. Tujuan utama teknik analisis data ini adalah untuk melihat apakah ada korelasi antara variabel dependen, yaitu variabel atau hasil yang ingin kita ukur atau prediksi dan sejumlah variabel independen, yaitu faktor yang mungkin berdampak pada variabel dependen. 

Tujuan dari analisis regresi adalah untuk memperkirakan bagaimana satu atau lebih variabel dapat mempengaruhi variabel terikat, untuk mengidentifikasi tren dan pola. Metode ini sangat berguna untuk membuat prediksi dan meramalkan tren masa depan.

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

2. Simulasi Monte Carlo

Simulasi Monte Carlo, atau dikenal sebagai metode Monte Carlo, adalah teknik komputerisasi yang digunakan untuk menghasilkan model yang berbasis pada distribusi probabilitasnya. Teknik ini pada dasarnya mempertimbangkan berbagai kemungkinan hasil dan kemudian menghitung seberapa besar kemungkinan setiap hasil tertentu akan direalisasikan. 

Metode Monte Carlo digunakan oleh data analyst untuk melakukan analisis risiko tingkat lanjut, misalnya untuk memperkirakan kemungkinan yang mungkin terjadi di masa depan dengan lebih baik dan membuat keputusan yang sesuai.

3. Analisis Faktor

Analisis faktor adalah teknik yang digunakan untuk mereduksi sejumlah besar variabel menjadi sejumlah kecil faktor. Metode ini bekerja dengan cara memisahkan beberapa data menjadi lebih kecil dan dapat diamati berkorelasi satu sama lain karena semuanya terkait dengan konstruksi yang mendasarinya. 

Analisis faktor ini berguna tidak hanya karena memadatkan kumpulan data besar menjadi sampel yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola, tetapi juga karena membantu mengungkap pola tersembunyi. Dengan metode ini, data analyst dapat "menjelajahi" konsep yang tidak dapat diukur atau diamati dengan mudah, seperti kekayaan, kebahagiaan, kebugaran, atau loyalitas dan kepuasan pelanggan dalam bidang bisnis.

4. Analisis Cluster

Analisis cluster adalah teknik eksplorasi yang berguna untuk mengidentifikasi struktur dalam kumpulan data. Tujuan dari analisis klaster adalah untuk menyortir titik data yang berbeda ke dalam kelompok atau cluster yang homogen secara internal dan heterogen secara eksternal. Artinya, titik-titik data dalam suatu cluster mirip satu sama lain, dan berbeda dengan titik data di cluster lain. 

Clustering digunakan untuk mendapatkan insight tentang bagaimana data didistribusikan dalam kumpulan data yang diberikan, atau sebagai langkah pra-pemrosesan untuk algoritma lain.

Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif

Di era big data, teknik analisis data membutuhkan support tools yang powerful karena volume data yang terlalu besar tidak bisa "di-handle" oleh tools analisis data konvensional. Yuk belajar dan perdalam bahasa pemrograman dan teknik analisis data dengan modul dari DQLab! 

Modul DQLab disusun mulai untuk pemula yang awam dengan data hingga untuk advanced sehingga kamu tidak perlu khawatir apabila belum mahir mengenai data. Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses modul GRATIS "Introduction to Data Science" menggunakan bahasa pemrograman R dan Python, khususnya bagi kamu yang masih pemula di bidang data. Selamat belajar!

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita