Top Teknik Analisis Data untuk Pemula

Halo Sahabat DQ, gimana sudah sejauh mana mempelajari teknik analisis data untuk data analyst? Semoga selalu konsisten dan ceria ya dalam belajar data. Penggunaan data sebagai salah satu media yang digunakan bagi data analyst untuk mendukung keputusan ternyata memiliki banyak teknik analisis nya lho. Proses ini biasanya dirangkum dalam beberapa frameworks pengolahan data seperti OSEMN, CRISP-DM, KDD dan masih banyak yang lainnya.

Framework tersebut berisi tahapan tahapan seperti collecting atau melakukan koleksi data, cleaning, transformasi, dan pemodelan data untuk mengungkap informasi yang relevan untuk pengambilan keputusan perusahaan dicirikan sebagai analisis data. Tujuan analisis data adalah untuk mengekstrak informasi yang berarti dari data dan membuat keputusan berdasarkan pengetahuan itu.

Upaya ini adalah salah satu sistematisasi pendekatan berbentuk statistik dan logis untuk menentukan tingkat data, memodulasi struktur data, representasi data, menampilkan visualisasi dalam bentuk gambar, tabel, dan grafik, hingga melakukan penilaian kecenderungan statistik, data probabilitas, untuk menarik kesimpulan yang berarti.

Sebagai contoh ketika Sahabat DQ membuat keputusan dalam kehidupan kita sehari-hari, pasti sahabat DQ akan berfikir berpikir tentang apa yang terjadi terakhir kali atau apa yang akan terjadi jika kita membuat pilihan spesifik tersebut. Menganalisis data data historis atau masa depan dan membuat penilaian berdasarkan beberapa hal tersebut.

Nah, penasaran dengan teknik analisis data yang dilakukan di banyak bidang bagi data analyst? Yuk simak selengkapnya sekarang yah!

1. Analisis Regresi

Keterkaitan antar kumpulan variabel diestimasi menggunakan Analisis Regresi. Pemodelan hubungan antara variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen adalah bagaimana pendekatan ini bekerja. Linear, multiple, logistic, ridge, non-linear, life data, dan model regresi lainnya ada.

Saat Sahabat DQ melakukan Analisis Regresi, Sahabat DQ sedang mencari hubungan antara variabel dependen (variabel atau hasil yang ingin Sahabat DQ evaluasi atau antisipasi) dan sejumlah variabel independen (faktor yang mungkin berdampak pada variabel dependen). Tujuan dari Analisis Regresi adalah untuk mengetahui bagaimana satu atau lebih faktor dapat mempengaruhi variabel yang diandalkan untuk melihat pola dan tren.

Sahabat DQ dapat memprediksi kemungkinan hasil dan membuat keputusan bisnis yang lebih baik di masa depan dengan mengetahui hubungan setiap variabel dan bagaimana hal itu berkembang di masa lalu.

Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Factor Analysis atau Analisis faktor

Factor Analysis, sering dikenal sebagai "dimension reduction" adalah bentuk analisis data yang menggambarkan variabilitas di antara variabel terkait dalam hal sejumlah kecil variabel yang tidak teramati yang disebut faktor. Metode ini membantu dalam menentukan apakah sekelompok variabel memiliki hubungan atau tidak.

Elemen atau variabel lain yang menentukan pola dalam hubungan antara variabel awal terungkap sebagai hasil dari prosedur ini. Analisis faktor berkembang menjadi teknik pengelompokan dan klasifikasi yang efektif. Ini didasarkan pada gagasan bahwa beberapa variabel yang berbeda dan dapat diamati terkait satu sama lain karena semuanya terkait dengan konsep dasar yang sama.

Ini tidak hanya membantu memadatkan kumpulan data yang sangat besar menjadi sampel yang lebih sederhana dan lebih mudah dipahami, tetapi juga membantu dalam penemuan tren tersembunyi

3. Time Series Analysis atau Peramalan

Tahapan analisis ini akan menghasilkan deret waktu yang memiliki nilai yang disimpan sekumpulan data terstruktur. Pendekatan statistik untuk mengidentifikasi pola dan siklus sepanjang waktu adalah analisis deret waktu. Kumpulan titik data yang mengukur variabel yang sama pada periode waktu yang berbeda dikenal sebagai data deret waktu (misalnya, angka penjualan mingguan atau pendaftaran email bulanan).

Analis dapat mengantisipasi bagaimana variabel minat akan berubah di masa depan dengan melihat pola terkait waktu. Kemampuan untuk membuat ramalan yang akurat tentang masa depan sangat berharga dalam dunia bisnis.

Analisis dan peramalan deret waktu digunakan secara luas di sejumlah sektor, dengan analisis pasar saham, peramalan ekonomi, dan peramalan penjualan menjadi yang paling populer. Bergantung pada data yang sedang Sahabat DQ kerjakan dan hasil yang ingin Sahabat DQ ramalkan, ada beberapa jenis model deret waktu yang berbeda.

Baca Juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Cohort Analysis untuk Retention Rate

Cohort Analysis merupakan metode yang sangat membantu team data untuk mengetahui seberapa penting variabel yang diteliti. Pendekatan analisis data seperti ini memeriksa dan membandingkan bagian tertentu dari aktivitas pengguna, yang kemudian dapat dikelompokkan dengan orang lain yang memiliki sifat serupa, menggunakan data masa lalu.

Penelitian dengan teknik analisis ini sangat layak untuk memperoleh banyak wawasan tentang permintaan pelanggan atau pemahaman yang kuat tentang kelompok sasaran yang lebih besar dengan menggunakan pendekatan penambangan data ini.

Analisis kohort mungkin cukup berharga dalam pemasaran karena memungkinkan Sahabat DQ menilai dampak upaya Sahabat DQ pada segmen konsumen tertentu. Google Analytics adalah tempat yang baik untuk memulai saat menggunakan pendekatan Cohort Analysis. Dalam artikel bermanfaat ini, Sahabat DQ dapat mempelajari lebih lanjut tentang kelebihan dan kekurangan penggunaan kohort di GA.

FAQ:

1. Apa teknik analisis data yang paling cocok untuk pemula?

Jika kamu baru mulai, teknik seperti Analisis Deskriptif (mean, median, modus), Visualisasi Data (grafik batang, diagram lingkaran), dan Analisis Korelasi sederhana bisa menjadi langkah awal yang mudah dipahami.

2. Apakah pemula perlu memahami coding untuk menganalisis data?

Tidak selalu. Kamu bisa menggunakan alat seperti Excel atau Google Sheets untuk analisis dasar. Namun, belajar dasar-dasar Python atau SQL akan sangat membantu jika ingin lebih mendalami analisis data.

3. Bagaimana cara memilih teknik analisis data yang tepat?

Pilih teknik berdasarkan tujuan analisismu. Jika ingin memahami tren, gunakan analisis tren. Jika ingin melihat hubungan antar variabel, gunakan analisis korelasi atau regresi sederhana.

Jika kamu ingin mempercepat karirmu di dunia data, bergabunglah dengan Bootcamp Data Analyst with SQL and Python di DQLab! Di sini, kamu akan mendapatkan pelatihan intensif yang siap membawamu ke level berikutnya. Jangan lewatkan kesempatan ini, daftarkan dirimu sekarang! DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan. Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id dan nikmati belajar data science!

Penulis: Reyvan Maulid