Teknik Pengolahan Data Deskriptif, Yuk Kenalan Lebih Dalam

Dewasa ini, big data dan data science memang tengah menjadi bahan perbincangan. Keduanya cenderung diteliti secara luas dan ini membuat data ini diproses dan dipelajari dengan pengawasan. Salah satu teknik untuk menganalisis data ini adalah analisis data deskriptif. Meninjau tentang teknik pengolahan data deskriptif penting kamu lakukan agar kamu dapat memahami benar-benar mengenai teknik pengolahan data yang satu ini. Data perlu dianalisis untuk memberikan wawasan hebat dan tren berpengaruh yang memungkinkan batch konten berikutnya dibuat sesuai dengan keinginan atau kesukaan populasi umum.

Dengan menerapkan teknik pengolahan data yang tepat maka akan semakin banyak informasi dapat diurutkan dan akan membantu kita untuk mendapatkan pandangan yang lebih jelas dan memiliki pemahaman yang lebih baik tentang itu. Hal ini dapat meningkatkan produktivitas yang lebih baik dan lebih banyak keuntungan untuk berbagai bidang terutama bidang bisnis. Untuk selengkapnya, mari kita simak bersama-sama tentang pengertian hingga contoh teknik pengolahan data berikut ini!

1. Apa itu Teknik Pengolahan Data Deskriptif

Konversi data mentah menjadi bentuk yang akan memudahkan untuk memahami dan menafsirkan, mengatur ulang, dan memanipulasi data untuk memberikan informasi yang disediakan.  Pengolahan data deskriptif adalah cara untuk menganalisis data yang dapat membantu menggambarkan, menunjukan atau merangkum titik data dalam cara konstruktif sehingga pola mungkin muncul yang memenuhi setiap kondisi data. Dengan begitu, kamu dapat mengidentifikasi kesamaan antara variabel ,sehingga membuat kamu siap untuk melakukan analisis statistik lebih lanjut. Sebab, analisis deskriptif dapat memberi kesimpulan dari distribusi data kamu, dan membantu kamu mendeteksi kesalahan ketik dan outlier.

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

2. Implementasi Teknik Pengolahan Data Deskriptif

Teknik deskriptif sering termasuk membangun tabel kuartil dan mean, metode dispersi seperti varians atau standar deviasi dan tabulasi silang atau crosstab yang dapat melakukan banyak hipotesis yang berbeda. Hipotesis ini sering menyoroti perbedaan di antara subkelompok. Langkah seperti pemisahan, diskriminasi dan ketimpangan dipelajari menggunakan teknik deskriptif khusus. Diskriminasi diukur dengan bantuan studi audit atau metode dekomposisi. Dengan pengukuran yang akurat dari langkah-langkah yang berbeda lintas ruang dan waktu adalah prasyarat untuk memahami proses ini

3. Jenis Pengolahan Data Deskriptif

Pengolahan data deskriptif memiliki empat jenis kategori meliputi, pengukuran frekuensi, kecenderungan sentral, kecenderungan sentral, dispersi atau variasi dan posisi. Dalam data deskriptif penting untuk mengetahui seberapa sering peristiwa atau respon tertentu kemungkinan terjadi. Ini adalah tujuan utama dari ukuran frekuensi untuk membuat seperti hitungan atau persen. Selain itu dalam pengolahan data deskriptif juga penting untuk mengetahui kecenderungan atau respon pusat. Kecenderungan sentral diukur dengan penggunaan tiga, rata-rata, median dan modus. Analisis deskriptif juga melibatkan, mengidentifikasi posisi nilai tunggal atau responnya dalam kaitannya dengan orang lain. Tindakan seperti persentil dan kuartil menjadi sangat berguna dalam bidang ini.

4. Kelebihan Pengolahan Data Deskriptif

Tingginya tingkat objektivitas dan netralitas para peneliti adalah salah satu keunggulan utama analisis deskriptif. Alasan mengapa peneliti harus ekstra waspada adalah karena analisis deskriptif menunjukkan karakteristik yang berbeda dari data yang diekstraksi dan jika data tidak cocok dengan tren maka akan menyebabkan dumping utama data. Analisis deskriptif dianggap lebih luas daripada metode kuantitatif lainnya, lebih baik terutama untuk mengumpulkan informasi yang menggambarkan suatu relasi, selain itu juga kelebihan dari pengolahan data deskriptif dianggap lebih berguna untuk mengidentifikasi variabel dan hipotesis yang baru yang dapat dianalisis lebih lanjut melalui studi eksperimental dan inferensial sehingga memberi peneliti fleksibilitas untuk menggunakan data kuantitatif dan kualitatif untuk menemukan sifat-sifat populasi.

Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif

5. Yuk, Belajar Teknik Pengolahan Data dengan Modul DQLab!

Bersama DQLab kamu akan disediakan sumber data primer dan sekunder sehingga kamu bisa langsung mengasah skill tanpa perlu mencari sumber data untuk berlatih atau membangun portfolio kamu. Selain itu, belajar kamu jadi lebih terarah dan kamu juga dapat terhindar dari overdosis informasi, selain itu kamu tidak perlu bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. 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.id ! 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