Teknik Analisis Data : Tujuan, Langkah dan Contoh

Sebelum mengetahui contoh teknik analisis data, analisis data sendiri adalah proses pengumpulan, pemodelan, dan menganalisis data untuk mengekstraksi wawasan yang mendukung pengambilan keputusan. Ada beberapa metode dan teknik untuk melakukan analisis tergantung pada industri dan tujuan analisis datanya. Data mining merupakan salah satu cabang ilmu yang akan mempelajari tentang seluk beluk analisis data dan teknik-tekniknya dengan menerapkan berbagai algoritma pada kumpulan data kompleks untuk mengungkap pola yang kemudian digunakan untuk mengutip data yang dapat digunakan dari kumpulan data tersebut.

Pada artikel ini, kita akan melihat bagaimana ilmu data telah mengubah dunia saat ini. Kita akan melihat bagaimana hal itu telah merevolusi cara kita memandang data. Mari kita belajar bersama-sama mulai dari tujuan, langkah hingga contoh teknik analisis data bersama DQLab!

1. Tujuan Teknik Analisis Data

Teknik analisis data tentu memiliki tujuan yang akan dicapai dalam penggunaannya pada suatu penelitian. Analisis data merupakan tahapan yang penting dalam penelitian. Teknik analisis data ini sangat erat kaitannya atau tergantung dengan desain penelitian dan masalah yang telah ditentukan sebelumnya. Dapat dikatakan bahwa teknik analisis data hanya dapat dilakukan ketika poin-poin penelitian sudah terpenuhi, misalnya pengumpulan data yang tepat yang disesuaikan dengan permasalahan pada penelitian tertentu.

Tujuan teknik analisis data adalah untuk menentukan atau mendapatkan simpulan secara keseluruhan yang berasal dari data-data penelitian yang telah dikumpulkan oleh peneliti. Selain itu, teknik analisis data bertujuan untuk mendeskripsikan dan menjelaskan mengenai data-data penelitian, sehingga dapat dipahami oleh orang lain.

Baca juga : Belajar Teknik Analisis Data? Ikuti Tips Mudah Versi DQLab

2. Langkah Teknik Analisis Data

Teknik analisis data dalam penerapannya harus memperhatikan langkah-langkah. Langkah-langkah yang harus diperhatikan dalam teknik analisis data ialah, pengolahan data, penganalisisan data, dan penafsiran data. Dimana pada tahap pengolahan data terdiri dari beberapa komponen antara lain, editing, pengkodean, dan tabulasi. Kemudian terdapat langkah untuk penganalisisan data bertujuan untuk menyederhanakan, mengklasifikasikan dan memudahkan data tersebut dipahami. Langkah terakhir yaitu penafsiran hasil analisis yaitu, penarikan kesimpulan dengan menyesuaikan antara hipotesis dengan hasil penelitian yang telah ditemukan.

3. Model Teknik Analisis Data

Terdapat dua model dalam teknik analisis data suatu penelitian antara lain sebagai berikut:

1. Model Induktif : analisis data yang prosesnya berlangsung dari fakta-fakta (data) ke teori. Penggunaan analisis dengan cara induktif ini karena untuk menghindari manipulasi data-data penelitian.

2. Model Deduktif : analisis data yang berkebalikan dengan model induktif, yaitu prosesnya berlangsung dari teori-teori baru ke fakta-fakta (data penelitian)

4. Web Crawling Sebagai Contoh Teknik Analisis Data

Salah satu contoh teknik analisis data yang bisa kamu gunakan dalam penelitian kamu adalah web crawling. Web crawling adalah teknik pengumpulan data yang digunakan untuk mengindeks informasi pada halaman menggunakan URL (Uniform Resource Locator) dengan menyertakan API (Application Programming Interface) untuk melakukan penambangan dataset yang lebih besar. Data yang dapat kamu kumpulkan dapat berupa text, audio, video, dan gambar. Kamu dapat memulai dengan melakukan penambangan data pada API yang bersifat open source seperti yang disediakan oleh Twitter. Untuk melakukan crawling data di Twitter kamu dapat menggunakan library scrapy ataupun tweepy pada python.

Baca juga : Serba Sebi Teknik Analisis Data Deskriptif Kualitatif

5. Upgrade Skill Analisis Data di Awal Tahun 2022 Bersama DQLab, Yuk!

Belajar python merupakan langkah awal yang tepat untuk memulai karir sebagai seorang data scientist sehingga skill analisis data dan pengolahan data kamu semakin terasah dengan modul dan materi terupdate yang ditawarkan DQLab. Jika, kebetulan kamu pemula yang ingin belajar seputar dasar statistik dengan pemrograman python atau R tetapi bingung harus mulai belajar dari mana. Sudah coba belajar otodidak, malah overdosis informasi?Jangan khawatir yuk, buruan bergabung bersama DQLab. Kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. 

Dengan materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan! 

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita

Tags