Teknik Analisis Data yang Wajib Dikuasai Calon Praktisi Data

Analisis data adalah teknik yang biasanya melibatkan beberapa kegiatan seperti pengumpulan, pembersihan, dan pengorganisasian data. Proses ini biasanya memerlukan software atau tools analisis data yang diperlukan untuk menyiapkan data untuk tujuan bisnis. Analisis data juga dikenal sebagai analitik data yang digambarkan sebagai ilmu menganalisis data mentah untuk menarik kesimpulan berdasarkan data.

Menurut Accenture, 175 zettabytes data akan ada pada tahun 2025. Sayangnya akan terjadi kesenjangan nilai data dengan sumber daya manusia yang bisa mengelola data tersebut sehingga tidak semua data bisa dimanfaatkan dan diambil valuenya untuk berbagai industri. 

Accenture melaporkan bahwa hanya 32% perusahaan yang saat ini dapat mengekstrak nilai bisnis dari data yang mereka miliki. Untuk memaksimalkan peluang dari data, perusahaan atau organisasi harus menggunakan teknik analisis data yang tepat. Apa saja teknik analisis data tersebut? Yuk kita simak bersama!

1. Analisis Clustering

Clustering adalah teknik sederhana untuk mengklasifikasikan data ke dalam kelompok atau kategori yang dikenal sebagai cluster. Analisis clustering mengidentifikasi struktur dalam kumpulan data yang diberikan.

Dengan demikian, kita akan mendapatkan beberapa grup dengan masing-masing grup secara berisi data yang homogen sementara anggota grup yang berbeda akan bersifat heterogen. Analisis clustering dapat dibagi menjadi berbagai jenis, namun dua yang paling umum adalah hierarki dan k-means.

Dua teknik ini dapat digunakan untuk menganalisis berbagai jenis data, baik data kualitatif maupun kuantitatif.

Baca juga: Tutorial Implementasi Teknik Analisis Data di Bidang Marketing

2. Analisis Faktor

Analisis faktor adalah teknik memadatkan kumpulan data besar dengan banyak variabel menjadi lebih sedikit variabel. Misalnya, dalam satu set 50 variabel, mungkin ada beberapa yang berkorelasi pada beberapa basis. Hubungan ini bersifat laten atau tersembunyi.

Analisis faktor bisa memunculkan korelasi ini sebagai faktor sehingga variabel yang berkorelasi dapat digabungkan atau dihapus sehingga bisa mengurangi jumlah variabel. Selain itu, kita dapat memperoleh wawasan tentang pola yang tidak tampak. Teknik analisis data ini dapat digunakan untuk menganalisis data kualitatif dan kuantitatif.

3. Analisis Regresi

Ketika kita berbicara tentang menganalisis data numerik, analisis regresi adalah teknik yang paling umum bahkan sering kali menjadi top of mind.

Pada dasarnya, teknik analisis data ini digunakan untuk menentukan hubungan antara variabel dependen (utama) dan beberapa variabel independen (faktor yang mempengaruhi variabel dependen). Dengan analisis regresi kita dapat mempelajari tren saat ini dan membangun strategi untuk masa depan.

4. Analisis Time Series

Seorang praktisi data sering kali diminta untuk menganalisis data untuk periode tertentu guna memahami tren di waktu tertentu. Misalnya, pendapatan mingguan, langganan pelanggan bulanan, pendaftaran, dan lain sebagainya.

Analisis time series bertujuan untuk memperkirakan trend dan siklus di masa mendatang. Data untuk analisis ini dapat didasarkan pada interval yang teratur seperti harian, mingguan, bulanan, musiman atau tidak teratur seperti tren dan variasi.

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

Yuk mulai perkuat skill analisis datamu dengan bahasa pemrograman R dan Python bersama DQLab! Modul DQLab tidak hanya berisi teori, tetapi juga praktik langsung menulis script code sehingga kita bisa belajar teori sekaligus praktik langsung menggunakan data yang mencerminkan data real di dunia industri.

Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses MODUL GRATIS ‘Introduction to Data Science’ dengan R dan Python sebagai awalan mempelajari live code editor DQLab. Kapan lagi belajar coding tanpa install tools tambahan?

Penulis: Galuh Nurvinda K