Yuk Kenali Komponen-Komponen dalam Analisis Data

Analisis data adalah proses pembersihan, transformasi, dan pemodelan data untuk menemukan informasi yang berguna dalam proses pengambilan keputusan. Tujuan dari analisis data adalah untuk mengekstrak informasi yang berguna dari data dan mengambil keputusan berdasarkan analisis data. Contoh sederhana dari analisis data adalah setiap kali kita mengambil keputusan dalam kehidupan sehari-hari. Dalam membuat keputusan, kita akan memikirkan kejadian yang telah terjadi di masa lalu sebagai bahan pertimbangan untuk mengambil keputusan saat ini. Kejadian ini merupakan proses analisis masa lalu atau masa depan dan membuat keputusan berdasarkan proses analisis tersebut. Dari contoh tersebut, kita dapat menyimpulkan bahwa analisis data tidak akan pernah lepas dari kehidupan manusia.

Analisis data dapat dikatakan sebagai proses dimana seseorang atau sistem menganalisis informasi yang masuk. Saat ini, hampir semua sektor industri membutuhkan data sebagai sarana informasi yang terpercaya. Data ini dapat dianalisis menggunakan berbagai tools dan metode, tergantung dari tujuan yang ingin dicapai. Dalam proses analisis data, banyak komponen yang harus diperhatikan seperti alat yang akan digunakan, metode yang akan digunakan, dan langkah-langkah dalam analisis data. Pada artikel kali ini DQLab akan menjelaskan komponen penting dalam analisis data. So, simak artikel ini sampai selesai ya!

1. Alat Analisis Data

alat analisis data adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan software atau aplikasi yang digunakan data analyst untuk mengembangkan dan melakukan proses analisis yang membantu perusahaan atau organisasi untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik, mengurangi biaya, dan meningkatkan margin keuntungan. Analisis data tidak hanya menggunakan software instan, tetapi bisa menggunakan teknik komputasi, khususnya untuk data besar atau sering dikenal dengan big data. Teknik komputasi berisi berbagai teknik statistik untuk memanipulasi, mengeksplorasi, dan menghasilkan wawasan. Ada beberapa bahasa pemrograman yang sering digunakan oleh profesional data, salah satunya adalah bahasa pemrograman R.

R adalah salah satu alat analisis data paling populer yang biasanya disebut sebagai bahasa yang dirancang oleh ahli statistik. R mulai dikembangkan pada tahun 1995 dan merupakan salah satu alat yang paling banyak digunakan untuk analisis statistik dan data science. Bahasa pemrograman ini bersifat open source dan dapat bekerja pada berbagai platform seperti windows dan macOS. Alat analisis data ini menawarkan lebih dari 10000 packages yang mendukung segala jenis analisis statistika, seperti analisis regresi, konjoin, clustering, dan lain sebagainya. Selain itu, R juga memiliki library untuk visualisasi data yang powerful dan menarik. Kelebihan R adalah dapat dipahami oleh seseorang yang tidak memiliki keterampilan pemrograman yang tinggi dan dapat melakukan operasi matematika kompleks hanya dengan satu perintah.

Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!

2. Jenis-Jenis Teknik Analisis Data

Berdasarkan bisnis dan teknologi, ada beberapa jenis teknik analisis data. Namun, metode analisis data yang utama adalah text analysis (analisis teks), analisis statistika, analisis diagnostik, analisis prediktif, dan analisis perspektif. Analisis text dikenal juga dengan data mining. Teknik ini adalah salah satu teknik analisis data yang bertujuan untuk menemukan pola dalam kumpulan big data menggunakan database atau alat data mining. Data mining digunakan untuk mengubah data mentah menjadi informasi bisnis yang berguna bagi perusahaan. Teknik analisis data ini dikombinasikan dengan alat business intelligence untuk mengekstrak informasi yang digunakan untuk mengambil keputusan strategis bisnis.

Analisis statistik akan menunjukkan "apa yang terjadi" dengan menggunakan data historis berupa dashboard. Analisis statistik meliputi pengumpulan, analisis, interpretasi, penyajian, dan pemodelan data. Analisis statistik dikategorikan menjadi dua yaitu analisis deskriptif dan analisis inferensial. Analisis deskriptif adalah proses menganalisis data secara lengkap atau sampel data numerik yang diringkas. Metode ini menunjukkan mean atau deviasi untuk data kontinu dan persentase atau frekuensi untuk data kategorik. Lain halnya dengan analisis deskriptif, dalam analisis inferensial, kita dapat menemukan kesimpulan yang berbeda jika data sampel yang kita gunakan berbeda.

Jika analisis statistik menunjukkan "apa yang terjadi", analisis diagnostik lebih menjelaskan "mengapa itu terjadi" dengan menemukan penyebab dari insight yang ditemukan dalam analisis statistik. Analisis ini digunakan untuk mengidentifikasi pola perilaku data. Jika muncul masalah baru dalam suatu bisnis, maka ahli data akan menggunakan analisis ini untuk menemukan pola yang sama dari masalh tersebut yang mungkin memiliki solusi yang hampir mirip.

Analisis prediktif menunjukkan "apa yang mungkin terjadi" berdasarkan data sebelumnya. Teknik ini membuat prediksi masa depan berdasarkan data saat ini atau data masa lalu. Peramalan yang dimaksud adalah perkiraan, akurasinya tidak mungkin 100% dan biasanya tergantung pada seberapa banyak informasi rinci yang kita miliki dan seberapa dalam kita mengeksplorasi data tersebut.

Analisis preskriptif merupakan analisis yang menggabungkan insight dari semua analisis sebelumnya untuk menentukan tindakan mana yang harus diambil dalam menyelesaikan suatu permasalahan atau pengambilan keputusan. Sebagian besar perusahaan berbasis data menggunakan analisis preskriptif karena analisis prediktif dan deskriptif tidak cukup untuk meningkatkan kinerja data.

3. Proses Analisis Data

Proses analisis data adalah proses pengumpulan informasi dengan aplikasi atau alat yang tepat untuk mengeksplorasi data dan menemukan pola di dalamnya. Berdasarkan informasi dan data itu, kita bisa membuat keputusan atau kesimpulan akhir. Tahapan analisis data adalah pengumpulan data, pembersihan data, analisis data, interpretasi data, dan visualisasi data. Dalam proses pengumpulan data, data yang dikumpulkan adalah data yang memenuhi persyaratan untuk mencapai tujuan dan sesuai dengan metode yang akan digunakan. Data dapat dikumpulkan dari berbagai sumber dan jangan lupa catat tanggal pengumpulan dan dari mana data itu berasal.

Setelah data berhasil dikumpulkan, proses selanjutnya adalah pembersihan data. Proses ini bertujuan untuk menghapus data yang tidak berguna atau tidak relevan dengan tujuan analisis. Data yang dihapus bisa berupa data duplikat, spasi, atau error. Proses ini termasuk proses krusial karena akan mempengaruhi hasil analisis. Semakin baik kualitas data, maka hasil analisisnya juga akan semakin akurat. Setelah data berhasil dibersihkan dari error, missing value, data duplikat, dan lain sebagainya, maka data siap untuk masuk ke proses analisis. Pada proses ini, kita dapat menggunakan alat atau software analisis data yang akan membantu kita dalam memahami, menafsirkan, dan mengambil kesimpulan berdasarkan persyaratan.

Setelah data dianalisis, maka fase selanjutnya adalah interpretasi data. Interpretasi ini sangat fleksibel, kita bisa menggunakan kata-kata atau tabel dan grafik. Interpretasi data ini digunakan untuk memutuskan tindakan terbaik yang bisa kita ambil. Proses terakhir adalah visualisasi data. Visualisasi ini sangat umum dan sangat sering digunakan, biasanya menggunakan bagan atau grafik. Visualisasi data ini bertujuan untuk memudahkan otak manusia dalam memahami dan mengelola informasi yang disajikan.

Analisis data digunakan di banyak ilmu, salah satunya adalah data science. Data science merupakan ilmu yang saat ini paling banyak dicari, khususnya pada era revolusi industri 4.0. Di era ini, semua industri membutuhkan data untuk proses pengambilan keputusan yang lebih baik. Semakin tingginya produksi data, maka data science juga akan semakin banyak dibutuhkan. Data science merupakan ilmu yang unik karena bisa dipelajari oleh siapapun. Selain itu, peluang kerja dan salary yang didapatkan pun terbilang fantastis. Tak heran jika saat ini, mulai banyak orang yang menekuni data science secara serius.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

4. Yuk, TEMUKAN SUMBER DATA UNTUK BANGUN PORTFOLIO GRATIS DI DQLAB SELAMA 1 BULAN!

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita