Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Yuk Intip 3 Teknik Analisis Data Kuantitatif yang Paling Bermanfaat di Tahun 2021

Belajar Data Science di Rumah 14-Maret-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/4caa671b1c41150dcbd4d52b6dfb9ecc_x_Thumbnail800.png

Analisis data adalah proses menganalisis raw data (data mentah) untuk memperoleh insight yang bermanfaat bagi perusahaan atau organisasi. Insight ini diperlukan oleh stakeholder sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan. Beberapa informasi yang bisa diperoleh dari analisis data adalah untuk mengetahui waktu terbaik untuk merilis kampanye atau iklan pemasaran, apakah kinerja suatu tim sudah efektif, dan menganalisis segmentasi pelanggan agar pemasaran dapat tepat sasaran. Secara umum, data dibagi menjadi dua jenis, yaitu data kualitatif dan data kuantitatif. Kedua jenis data ini memiliki sifat dan fungsi masing-masing. Data kuantitatif adalah semua data yang dapat dikuru, terdiri dari besaran dan angka tertentu. Beberapa contoh data kuantitatif adalah jumlah penjualan, rasio keberhasilan penjualan, jumlah pengunjung situs website, dan persentase peningkatan pendapatan. Metode untuk menganalisis data jenis ini menitikberatkan pada analisis statistik, matematis, atau numerik dari sekumpulan data. 

Data kualitatif merupakan data yang tidak dapat diukur secara objektif sehingga biasanya lebih mudah untuk diinterpretasikan secara subyektif. Beberapa contoh data kualitatif adalah komentar yang diunggah oleh user di media sosial, ulasan produk, status yang diunggah user, dan lain sebagainya. Analisis data kualitatif fokus untuk memahami data yang tidak terstruktur seperti teks tertulis, transkrip percakapan lisan, dan lain sebagainya. Dalam dunia bisnis, kedua data ini sangat penting, namun, pada artikel kali ini DQLab hanya akan membahas metode kuantitatif yang sangat bermanfaat di tahun 2021. Penasaran? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Analisis Regresi

Analisis regresi merupakan metode yang digunakan untuk memperkirakan hubungan antara sekumpulan variabel. Semua jenis analisis regresi digunakan untuk melihat apakah ada korelasi antara variabel dependen dan sejumlah variabel independen. Tujuan metode ini adalah untuk memperkirakan bagaimana satu atau lebih variabel dapat mempengaruhi variabel dependen untuk mengidentifikasi trend dan pola. Metode analisis ini berguna untuk memprediksi dan meramal trend di masa depan. Saat ini ada banyak jenis analisis regresi dengan model yang berbeda-beda tergantung dari jenis data variabel dependennya. Misalnya, variabel dependen dengan jenis data kontinu dan variabel dependen dengan jenis data kategorik akan dianalisis dengan metode regresi yang berbeda. Model yang dihasilkan pun akan berbeda.

Baca juga : Data Analisis : 2 Jenis Metode yang Penting Untuk Kamu Tahu dalam Analisis Data

2. Simulasi Monte Carlo

Dalam proses pengambilan keputusan, ada berbagai kemungkinan hasil yang berbeda-beda. Contohnya, jika seorang siswa pergi ke sekolah naik bus, maka ada kemungkinan dia akan terlambat karena terjebak macet. Namun, jika ia pergi ke sekolah dengan berjalan kaki, ada kemungkinan dia akan kehujanan. Simulasi monte carlo atau dikenal juga dengan metode monte carlo adalah teknik komputerisasi yang digunakan untuk menghasilkan model probabilitas beserta distribusi probabilitasnya. Pada dasarnya metode ini mempertimbangkan berbagai kemungkinan hasil lalu menghitung seberapa besar kemungkinan setiap hasil dapat terwujud. Metode ini digunakan oleh data analyst untuk melakukan analisis risiko tingkat lanjut, sehingga mereka dapat meramalkan kemungkinan yang akan terjadi di masa mendatang dengan mengambil keputusan yang sesuai. Metode monte carlo adalah salah satu teknik paling populer untuk menghitung pengaruh variabel yang tidak dapat diprediksi pada variabel output tertentu sehingga sangat ideal untuk menganalisis risiko yang mungkin terjadi.

3. Analisis Faktor

Analisis faktor adalah teknik yang digunakan untuk mereduksi sejumlah variabel besar menjadi beberapa variabel faktor yang lebih kecil. Cara kerja metode ini adalah menggabungkan beberapa variabel yang diduga memiliki korelasi. Metode ini tidak hanya berfungsi untuk memadatkan kumpulan big data menjadi sampel yang lebih kecil dan lebih mudah diolah, tapi juga membantu data analyst untuk menemukan pola tersembunyi. Contoh penggunaan metode analisis faktor adalah menemukan item survei yang berkorelasi kuat. Jadi, jika ada korelasi positif yang kuat antara beberapa hasil survei, maka jawaban-jawaban survei ini bisa digabungkan dalam satu variabel. Dengan begitu, data yang awalnya memiliki puluhan bahkan ratusan variabel akan lebih ringkas. Variabel-variabel ini kemudian akan dianalisis lebih lanjut.

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!       


Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.


Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!