Tutorial 4 Teknik Analisis Data Dasar untuk Pemula Data

Analisis data kini menjadi keterampilan penting di berbagai bidang, mulai dari bisnis, kesehatan, hingga pendidikan. Menurut laporan World Economic Forum (2023), profesi data analyst termasuk dalam 10 pekerjaan dengan pertumbuhan tercepat di dunia.

Namun, sebelum masuk ke teknik lanjutan, ada baiknya kamu memahami empat teknik analisis data dasar yang wajib dikuasai. Artikel ini akan membahasnya secara praktis agar bisa langsung kamu terapkan.

1. Pengumpulan Data

Pengumpulan data adalah tahap pertama dalam analisis. Kualitas hasil analisis sangat dipengaruhi oleh kualitas data yang dikumpulkan. Data bisa berasal dari berbagai sumber, seperti survei, database perusahaan, open data pemerintah, hingga API.

Sebagai contoh, menurut Harvard Business Review (2019), 47% data yang digunakan perusahaan seringkali tidak lengkap atau salah format, sehingga menimbulkan kesalahan pengambilan keputusan. Oleh karena itu, tahap ini penting untuk memastikan data yang kamu kumpulkan relevan, representatif, dan sesuai tujuan analisis.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Pembersihan Data

Setelah data terkumpul, tahap berikutnya adalah data cleaning atau pembersihan data. Ini meliputi menghapus duplikasi, menangani missing values, mengoreksi inkonsistensi format, dan mendeteksi outlier.

Sebuah studi oleh IBM (2021) memperkirakan bahwa analis data menghabiskan 60–70% waktunya hanya untuk membersihkan dan menyiapkan data. Hal ini menunjukkan betapa krusialnya tahap ini untuk memastikan keakuratan hasil analisis.

3. Pengolahan Data

Pada tahap ini, data yang sudah bersih diolah agar lebih mudah dianalisis. Teknik pengolahan bisa berupa pengelompokan (grouping), perhitungan statistik sederhana (mean, median, modus), hingga pembuatan variabel baru.

Misalnya, e-commerce sering menggunakan pengolahan data untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan frekuensi belanja. Dengan pengolahan sederhana, perusahaan bisa mengetahui bahwa 20% pelanggan paling aktif menyumbang lebih dari 80% pendapatan (Pareto principle), insight ini sangat penting untuk strategi bisnis.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Interpretasi Hasil

Tahap terakhir adalah menginterpretasikan hasil analisis agar bisa digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan. Data yang sudah diproses perlu disajikan dalam bentuk yang mudah dipahami, misalnya grafik, dashboard, atau laporan.

Menurut survei Dresner Advisory Services (2020), 63% perusahaan menyatakan bahwa kemampuan visualisasi data berperan besar dalam mempercepat proses pengambilan keputusan strategis. Tanpa interpretasi yang tepat, data hanya menjadi angka tanpa makna.

Empat teknik dasar analisis data, pengumpulan, pembersihan, pengolahan, dan interpretasi hasil, adalah fondasi penting sebelum kamu melangkah ke tahap analisis yang lebih kompleks. Dengan menguasai teknik ini, kamu sudah melakukan cara yang tepat untuk menjadi data analyst yang andal.

Kalau kamu ingin belajar lebih terarah dengan praktik nyata, kamu bisa bergabung di Bootcamp Data Analyst with Python and SQL dari DQLab. Di sini kamu akan berlatih langsung menggunakan data nyata, membangun portofolio, dan dipandu oleh mentor profesional.

FAQ:

1. Apakah analisis data hanya bisa dilakukan dengan Python atau SQL?

Tidak. Analisis data bisa dilakukan dengan berbagai tools, mulai dari Excel, Google Sheets, hingga software statistik seperti SPSS. Namun, Python dan SQL menjadi pilihan populer karena fleksibel, scalable, dan digunakan luas di industri.

2. Apakah pemula harus menguasai statistik sebelum belajar analisis data?

Tidak harus mendalam di awal, tapi pemahaman dasar seperti mean, median, modus, standar deviasi, dan korelasi sangat membantu. Dasar statistik ini akan membuatmu lebih mudah memahami pola data dan hasil analisis.