BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 4 Jam 21 Menit 1 Detik

Teknik Pengolahan Data Analytics oleh Praktisi Data

Belajar Data Science di Rumah 17-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/127e877cd8922601ebbc03b52306b027_x_Thumbnail800.jpg

Di zaman yang kaya akan sumber data, memahami cara menganalisis dan mengekstrak makna sebenarnya dari digital bisnis adalah salah satu pendorong utama kesuksesan bisnis sahabat data. Terlepas dari volume data yang sangat besar yang dibuat setiap hari, hanya 0,5% yang benar-benar dianalisis dan digunakan untuk penemuan, peningkatan, dan kecerdasan data. Meskipun itu mungkin tidak tampak banyak, mengingat jumlah informasi digital yang kita miliki di ujung jari kita, setengah persen masih merupakan jumlah data yang sangat besar. Dengan begitu banyak data dan sedikit waktu, mengetahui cara mengumpulkan, menyusun, mengatur, dan memahami semua informasi yang berpotensi meningkatkan bisnis ini dapat menjadi solusinya.


Analisis data didefinisikan sebagai proses pembersihan, transformasi, dan pemodelan data untuk menemukan informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan bisnis. Tujuan Analisis Data adalah untuk mengekstrak informasi yang berguna dari data dan mengambil keputusan berdasarkan analisis data. Contoh sederhana dari analisis data adalah setiap kali kita mengambil keputusan dalam kehidupan kita sehari-hari adalah dengan memikirkan apa yang terjadi terakhir kali atau apa yang akan terjadi dengan memilih keputusan tersebut. Ini tidak lain adalah menganalisis masa lalu atau masa depan kita dan membuat keputusan berdasarkan itu. Untuk itu, kami mengumpulkan kenangan masa lalu atau impian masa depan kami. Jadi itu tidak lain adalah analisis data. Sekarang hal yang sama dilakukan analis untuk tujuan bisnis, disebut Analisis Data.


Lalu apa saja metode data analisis yang banyak terlupakan, berikut step stepnya 


1. Analisis deskriptif - Apa yang terjadi?

Metode analisis adalah titik awal untuk setiap proses analitik, dan bertujuan untuk menjawab pertanyaan tentang apa yang terjadi? Ini dilakukan dengan memesan, memanipulasi, dan mengelola data mentah dari berbagai sumber untuk mengubahnya menjadi wawasan berharga bagi bisnis sahabat data. melakukan analisis deskriptif sangat penting, karena memungkinkan kami untuk menyajikan data kami dengan cara yang berarti. Meskipun relevan untuk bahwa analisis ini sendiri tidak akan memungkinkan sahabat data untuk memprediksi hasil di masa depan atau memberi tahu sahabat data tentang pertanyaan seperti mengapa sesuatu, tetapi ini akan membuat data sahabat data terorganisir dan siap untuk melakukan analisis lebih lanjut.


Baca juga : Teknik Pengolahan Data Kualitatif: Ketahui Macam-Macam Metode Pengumpulan Data


2. Analisis eksplorasi - Cara mengeksplorasi hubungan data.

Seperti namanya, tujuan utama dari analisis eksplorasi adalah untuk mengeksplorasi. Sebelum itu, masih belum ada gagasan tentang hubungan antara data dan variabel. Setelah data diselidiki, analisis eksplorasi memungkinkan sahabat data menemukan koneksi dan menghasilkan hipotesis dan solusi untuk masalah tertentu. Area aplikasi khas untuk analisis eksplorasi adalah penambangan data.


3. Analisis diagnostik - Mengapa itu terjadi?

Salah satu jenis analisis data yang paling kuat. Analisis data diagnostik memberdayakan analis dan eksekutif bisnis dengan membantu mereka memperoleh pemahaman kontekstual yang kuat tentang mengapa sesuatu terjadi. Jika sahabat data tahu mengapa sesuatu terjadi serta bagaimana hal itu terjadi, sahabat data akan dapat menentukan cara yang tepat untuk mengatasi masalah atau tantangan tersebut. Dirancang untuk memberikan jawaban langsung dan dapat ditindaklanjuti untuk pertanyaan spesifik, ini adalah salah satu metode paling penting di dunia dalam penelitian, di antara fungsi organisasi utama lainnya seperti analitik ritel.


4. Analisis prediktif - Apa yang akan terjadi?

Metode prediktif memungkinkan sahabat data melihat ke masa depan untuk menjawab pertanyaan: apa yang akan terjadi? Untuk melakukan ini, ia menggunakan hasil analisis deskriptif, eksplorasi, dan diagnostik yang disebutkan sebelumnya, selain pembelajaran mesin (ML) dan kecerdasan buatan (AI). Seperti ini, sahabat data dapat mengungkap tren masa depan, potensi masalah atau inefisiensi, koneksi, dan korban dalam data sahabat data.


Dengan analisis prediktif, sahabat data dapat membuka dan mengembangkan inisiatif yang tidak hanya akan meningkatkan berbagai proses operasional sahabat data, tetapi juga membantu sahabat data mendapatkan keunggulan yang sangat penting dalam persaingan. Jika sahabat data memahami mengapa tren, pola, atau peristiwa terjadi melalui data, sahabat data akan dapat mengembangkan proyeksi informasi tentang bagaimana hal-hal dapat terungkap di area bisnis tertentu.


5. Analisis preskriptif - Bagaimana hal itu akan terjadi?

Salah satu jenis metode analisis data yang paling efektif dalam penelitian. Teknik data preskriptif menyeberang dari analisis prediktif dalam cara yang berputar di sekitar menggunakan pola atau tren untuk mengembangkan strategi bisnis yang responsif dan praktis. Dengan menelusuri analisis preskriptif, sahabat data akan memainkan peran aktif dalam proses konsumsi data dengan mengambil kumpulan data visual yang tertata dengan baik dan menggunakannya sebagai solusi ampuh untuk masalah yang muncul di sejumlah area bisnis utama, termasuk pemasaran, penjualan, pengalaman pelanggan, SDM, pemenuhan, keuangan, analitik logistik, dan lainnya.


Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif


6. Belajar Data Analis From 0 To Hero!

Hi Sahabat Data, ada track data analis yang melatih kamu dalam menentukan langkah langkah melakukan analisa data dengan tepat bersama DQLab . Belajar mengolah data dengan data industri dengan mudah dan anti ribet. Mulai dari pengenalan hingga pengolahan data tingkat advanced. Yuk kapan lagi belajar anti ribet dengan live code editor dan mudah dimengerti. Lakukan registrasi sekarang!

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login