PROMO SPESIAL 12.12
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 120K!
0 Hari 1 Jam 6 Menit 53 Detik

Tutorial 4 Teknik Analisis Data Dasar untuk Pemula Data

Belajar Data Science di Rumah 10-Agustus-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/54a0e68a716671659aa1d5cb7e81e999_x_Thumbnail800.jpg

Teknik analisis data merupakan hal yang harus dikuasai oleh praktisi data. Perkembangan teknologi yang cukup pesat menjadikan data sebagai hal yang sangat berharga. Bahkan sempat ada yang mengatakan bahwa data adalah new oil.


Layaknya minyak bumi lainnya yang harus diolah terlebih dahulu agar bisa berharga, data juga demikian. Melalui pengolahan data, kita bisa mengungkap insight dan pola yang tersedia di dalam data. 


Tapi sebenarnya insight ini dibutuhkan untuk apa sih? Tentu saja banyak sekali hal yang bisa kita lakukan dengan menemukan insight yang ada dalam data. Misalnya saja sebagai dasar pengambilan keputusan, menentukan inovasi yang tepat, membuat pekerjaan menjadi lebih efisien, dan masih banyak lagi.


Dalam artikel ini, kita akan membahas cara pengimplentasian teknik analisis data agar bisa mendapatkan insight data yang menarik melalui beberapa tahapan. Penasaran apa saja tahapan tersebut? Yuk, simak pembahasannya!


1. Pengumpulan Data

Tahapan pengumpulan data merupakan tahapan awal yang harus dilalui jika ingin melakukan analisis data. Meskipun terlihat sepele, namun praktisi data harus berhati-hati dalam memilih data di tahap ini. Pasalnya, data yang dipilih akan mempengaruhi hasil pengolahan data.


Beberapa hal yang harus dipastikan adalah apakah data yang dipilih dapat menjawab permasalahan yang ada, kemudian kita juga harus memastikan bahwa data tersebut memang tersedia. Jika kita melakukan kesalahan di tahapan ini, kemungkinan terburuknya adalah mengulang proses analisis data dari awal dengan data yang tepat.


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


2. Pembersihan Data

Data yang telah dikumpulkan tidak serta merta bisa digunakan. Tidak jarang data yang ada masih berupa data mentah, dimana masih memuat banyak hal yang tidak dibutuhkan. Hal ini akan mengganggu proses analisis data.


Sehingga tahapan selanjutnya yang harus dilakukan adalah membersihkan data. Pembersihan data ini akan meliputi proses penyamaan format, menghilangkan bagian yang tidak penting atau signifikan, serta melakukan kalkulasi untuk membuat data baru jika dibutuhkan. Ketika tahapan ini selesai dikerjakan, barulah data siap untuk diolah.


3. Pengolahan

Setelah mendapatkan data yang bersih dan sesuai dengan kebutuhan, maka kita akan masuk ke tahapan inti yaitu melakukan pengolahan data. Pada proses pengolahan data, kita akan mengubah data menjadi informasi yang bermanfaat.


Untuk bisa mengumpulkan informasi yang dibutuhkan, maka kita harus memilih metode pengolahan data yang tepat. Apa sih parameter yang membuat metode pengolahan data ini bisa dikatakan tepat? Kita harus memperhatikan apakah metode pengolahan tersebut sesuai dengan data yang kita miliki serta tujuan yang ingin dicapai.


Hingga saat ini belum ada metode pengolahan yang cocok untuk semua jenis data, sehingga praktisi data dituntut untuk teliti dalam memilih metode yang akan digunakan.


4. Interpretasi

Interpretasi data merupakan tahapan akhir dari proses analisis data. Dari proses pengolahan data akan didapatkan informasi-informasi atau yang dikenal dengan insight. Praktisi data harus menyampaikan hasil temuannya kepada para pemangku kebijakan.


Karena dari insight yang didapatkan itu lah, para stakeholder bisa mempertimbangkan keputusan yang harus dibuat. Biasanya proses interpretasi data akan identik dengan presentasi sehingga dibutuhkan kemampuan public speaking dan komunikasi yang bagus.


Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif


Belajar untuk mengolah data bisa dilakukan oleh siapa saja, meskipun tidak berasal dari background pendidikan STEM (Science Technology, Engineering, & Math). Mengingat kemampuan mengolah data menjadi salah satu kemampuan yang harus kamu kuasai di era perkembangan teknologi digital saat ini. Dengan memiliki kemampuan ini, kamu akan dibutuhkan oleh semua industri. 


Salah satu cara yang bisa kamu lakukan untuk belajar proses pengolahan data jika kamu sudah lulus dari background pendidikan non IT adalah dengan mengambil kursus. Salah satu lembaga kursus yang harus kamu coba adalah DQLab. Tenang saja, DQLab akan membantumu untuk belajar analisis data dari tahap dasar. 


Tunggu apalagi? Yuk langsung bergabung dengan cara signup di DQLab kemudian nikmati pembelajaran modul gratis “Introduction to Data Science with Python” atau “Introduction to Data Science with R”.


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login