[LAST DAY] MAU PUNYA SKILL DATA SCIENCE YANG AMAYZING?
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K  | Pakai Kode: AMAYZING
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 1 Jam 20 Menit 51 Detik 

Yuk, Ketahui Implementasi Analisis Data di Era Digital Melalui 3 Contoh ini!

Belajar Data Science di Rumah 13-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/4a619ef9484c2d43e70705d61eafd936_x_Thumbnail800.png

Bagaimana analisis data diimplementasikan untuk berbagai kebutuhan di era digital seperti sekarang? Ada berbagai contoh analisis data di berbagai lini industri. Sebelum mengetahui hal tersebut, kita perlu mengetahui terlebih dahulu definisi dari analisis data. Analisis data merupakan proses pengolahan data menjadi informasi yang dapat digunakan untuk berbagai hal seperti pemecahan masalah, analisa bisnis hingga prediksi masa depan bisnis. Ternyata, melakukan analisis data tidak boleh sembarang dalam menggunakan metodenya. Mengapa? Karena pemilihan metode analisis data yang tidak tepat bisa mengakibatkan proses analisis yang salah sasaran atau menghasilkan informasi yang tidak sesuai. Kesalahan dalam memilih jenis dan metode analisis data juga dapat menyebabkan proses pengolahan data menjadi lebih lama.


Di era digital seperti sekarang, mayoritas bisnis maupun perusahaan sudah bergantung pada data dalam pelaksanaan kerja mereka. Oleh karena itu, melalui artikel ini DQLab akan mengajak sahabat data untuk melihat beberapa contoh implementasi analisis data khususnya di era digital seperti sekarang. Yuk, langsung simak 3 contoh dibawah ini!


1. Fraud & Risk Detection

Industri finance atau keuangan menjadi salah satu lini yang wajib menggunakan analisis data dalam pelaksanaannya. Salah satunya penerapan analisis data pada industri ini untuk fraud and risk detection. Analisis ini dilakukan menggunakan data science agar secara otomatis melakukan analisis resiko. Tujuannya, menjalankan keputusan strategis perusahaan, mengidentifikasi, memantau dan memprioritaskan resiko dengan menggunakan machine learning. Algoritma tersebut dapat membantu meningkatkan efisiensi biaya serta keberlanjutan model pelanggan. Selain itu, lembaga keuangan juga melakukan analitik prediktif yang dilakukan dengan menggunakan pembelajaran mesin. Perusahaan dapat melakukan prediksi mengenai umur, pergerakan pasar saham hingga prediksi lainnya melalui analitik prediktif tersebut. 


Baca juga : Analisis Data Adalah: Mengenal Pengertian, Jenis, Dan Prosedur Analisis Data


2. Customer Segmentation

Contoh implementasi analisis data di era digital yang kedua adalah customer segmentation atau segmentasi pelanggan. Istilah ini sangat erat dengan bagian marketing suatu perusahaan maupun bisnis. Contoh analisis data pada customer segmentation, ketika kamu bekerja di sebuah coffee shop dan pada saat itu melayani 5 orang konsumen, kemudian membeli produk kopi yang sama, yaitu caramel macchiato. Namun pelanggan pertama meminta kopi tersebut yang less sugar, pelanggan kedua meminta extra caramel dan sebagainya. Hal ini membuktikan bahwa setiap orang memiliki selera yang berbeda, kemudian kamu pun membuat sebuah menu baru dan ternyata menu baru kamu lebih banyak dibeli. Contoh kasus ini bisa disebut dengan customer segmentation, dimana kamu memetakan karakteristik pelanggan kamu berdasarkan usia, profesi, tempat tinggal dan lainnya, untuk menentukan bagaimana cara menangani kelompok tertentu.


3. Website Recommendation

Di era serba digital seperti sekarang, tentu kamu familiar dengan layanan atau aplikasi seperti Twitter, Netflix, Linkedin, Google play, hingga beragam e-commerce, bukan?

Seringkali jika kamu menggunakan layanan atau aplikasi tersebut, akan muncul rekomendasi-rekomendasi baru berdasarkan hasil pencarian kamu sebelumnya. Selain menemukan jutaan produk yang relevan, layanan tersebut juga bisa menambahkan banyak hal pada halaman pengguna. Rekomendasi yang dibuat berdasarkan sistem untuk meningkatkan pengalaman pengguna ini, menjadi salah satu bentuk promosi produk sesuai dengan minat serta relevansi informasi pengguna. Jangan salah, hal ini juga dilakukan dengan menggunakan analisis data lho!


Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu


4. Ingin Belajar Data Science Tanpa Latar Belakang STEM Sebelumnya? DQLab Jawabannya!


Ada modul GRATIS seperti “Introduction to Data Science” atau “Introduction Data Science With Python or R” yang bisa kamu akses secara GRATIS dengan cara sign up di DQLab.id

Selain itu kamu juga bisa akses Module Platinum dan mendapatkan berbagai penawaran eksklusif yang tentunya membantu kamu untuk siap menghadapi dunia digital. 

Belajar Data Science tidak terbatas untuk mereka yang memiliki background STEM saja. Semua orang bisa mempelajari Data Science dengan mudah, praktis dan fun bersama DQLab. Yuk, tunggu apa lagi? Belajar Data Science lebih mudah dan praktis bersama DQLab!

Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!