[LAST DAY] MAU PUNYA SKILL DATA SCIENCE YANG AMAYZING?
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K  | Pakai Kode: AMAYZING
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 2 Jam 31 Menit 32 Detik 

Teknik Pengolahan Data Deskriptif: Kenali Pengertian, Tujuan, dan Perbedaan dengan Statistika Inferensial

Belajar Data Science di Rumah 06-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/e60c23ea5e401f1f08664bb81504cef9_x_Thumbnail800.jpg

Data menjadi hal yang memegang peranan penting dalam proses decision making atau pembuatan keputusan. Bagi sebuah perusahaan, terus berinovasi secara kreatif merupakan salah satu cara untuk dapat bertahan, mengimbangi, bahkan mengalahkan kompetitornya. Dalam proses menentukan inovasi seperti apa yang akan dikembangkan, tentunya pihak perusahaan harus memiliki dasar yang kuat. Perkembangan teknologi big data pada akhirnya membuat banyak perusahaan sadar bahwa data adalah hal yang sangat powerfull untuk dijadikan sebagai dasar pengambilan keputusan.

Sayangnya, data sama hal nya dengan minyak, jika tidak diolah dengan cara yang benar maka data tersebut hanya akan menjadi data, tidak bisa memberikan insight yang bisa dijadikan dasar pengambilan keputusan. Hal inilah yang kemudian membuat lahirnya ungkapan bahwa “data is the new oil”. Ada banyak cara yang bisa digunakan untuk mengolah data, salah satunya dengan menggunakan teknik pengolahan data deskriptif. Wah, makhluk apa lagi itu? Yuk, simak penjelasan lengkapnya!


1. Apa Itu Analisis Data?

Sebelum membahas tentang pengolahan data deskriptif lebih jauh, kita harus memahami tentang pengertian analisis data itu sendiri. Analisis data merupakan proses mengolah data mentah menjadi informasi yang dapat dimanfaatkan dalam pembuatan keputusan. Analisis Data ini terbagi menjadi dua jenis, yaitu analisis data kualitatif dan analisis data kuantitatif. 

Analisis data kualitatif adalah jenis analisis untuk data yang non numerik dan umumnya berupa bahasan konseptual dari suatu permasalahan. Contoh analisis ini adalah analisis konten, analisis naratif, dll. Sementara analisis data kuantitatif merupakan jenis analisis untuk data yang bersifat numerik yang dapat dihitung secara akurat. Analisis deskriptif merupakan salah satu contoh analisis yang termasuk ke dalam analisis kuantitatif.


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


2. Analisis Data Deskriptif

Seperti namanya, analisis deskriptif ini merupakan salah satu analisis statistik yang digunakan untuk mendeskripsikan tentang data yang akan digunakan dalam penelitian untuk membuat kesimpulan yang berlaku secara general. Hasil dari analisis data deskriptif ini adalah ringkasan dari sampel yang akan diolah, seperti rata-rata, nilai tengah, modus, dll. Selain ringkasan statistik, analisis deskriptif juga dapat menggunakan tabel, grafik, dan bentuk penyajian visual lainnya. Umumnya, analisis data deskriptif dijadikan sebagai analisis pertama untuk lebih mengenal data yang ada dan akan dilanjutkan dengan analisis lainnya.


3. Tujuan Analisis Data Deskriptif

Analisis data deskriptif akan sangat dibutuhkan agar praktisi data dapat mengenali data yang akan digunakan, yaitu mengetahui tentang informasi dasar dari variabel yang ada di dalam data serta menonjolkan variabel-variabel yang saling berhubungan. Setelah melakukan analisis data deskriptif, praktisi data akan mendapatkan insight tambahan yang tidak didapatkan dalam data mentah, apalagi jika data yang dimiliki memiliki volume yang besar. Analisis data deskriptif ini akan membantu praktisi data untuk menginterpretasikan data dengan lebih mudah. 


4. Apa Bedanya dengan Statistika Inferensial?

Selain analisis data deskriptif, analisis data inferensial juga termasuk ke dalam bagian analisis data kuantitatif. Lalu hal apa sih yang membedakan antara keduanya? Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, analisis data deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan data yang ada sehingga data tersebut dapat terangkum untuk ditarik kesimpulan. Sementara cakupan dari analisis data inferensial meliputi proses analisis pada sampel data dan digunakan untuk membuat perkiraan populasi. Intinya, analisis inferensial digunakan untuk menarik kesimpulan bagi populasi hanya berdasarkan data sampel.


Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif


5. Pahami tentang Analisis Data Deskriptif Bersama DQLab, Yuk!

Analisis data deskriptif menjadi hal wajib yang harus dikuasai jika kamu tertarik untuk bekerja di bidang data. Tidak bisa dipungkiri, proses mengenal karakteristik data pasti akan dilakukan agar praktisi data dapat menentukan metode yang akan digunakan. Untuk menambah pengetahuanmu tentang analisis data deskriptif, kamu mungkin harus mencoba modul premium DQLab yang membahas tentang EDA, yaitu “Exploratory Data Analysis with Python for Beginner”. Namun jika kamu tidak memiliki basic tentang Python sama sekali, kamu disarankan untuk mengakses free modul “Introduction to Data Science with Python”. Tunggu apa lagi, buruan sign up dan dapatkan ilmu baru sebanyak banyaknya!



Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!