Proses menganalisis, mengevaluasi, membersihkan, memodelkan, dan mengubah data dengan memanfaatkan alat statistik atau analisis yang berbeda untuk menemukan beberapa informasi yang berguna untuk membuat kesimpulan yang bermanfaat dan memberdayakan proses pengambilan keputusan dipahami sebagai analisis data.

Alasan utama di balik data analysis adalah mengekstrak informasi penting, sehingga Anda memiliki data yang tepat untuk memecahkan masalah Anda dan menarik kesimpulan yang paling akurat.

Disini kita akan membahas dunia analisis data dan membantu Anda memahami cara menggunakan data untuk membuat keputusan yang lebih tepat guna mengoptimalkan peluang mendapatkan hasil yang menguntungkan.

Apa itu Data Analysis

Data adalah suatu bentuk informasi yang dikumpulkan yang sangat penting. Ada berbagai teknologi dan perusahaan yang digerakkan dengan bantuan data.

Ini berarti bahwa perusahaan-perusahaan ini memerlukan data untuk berfungsi.

Data adalah bahan mentah yang mereka butuhkan. Itu diproses menggunakan beberapa teknologi dan metode.

Ini mengarah pada generasi keluaran akhir, yang dapat digunakan untuk beberapa proses lain atau dikirim ke klien dalam bentuk produk akhir. Data sering digunakan untuk data analysis.

Data analysis dapat disebut sebagai proses di mana seseorang atau sistem menganalisis informasi yang masuk.

Dalam bisnis berbasis data, semuanya tergantung pada kebenaran analisis data ini. Itulah mengapa itu sangat penting.

Data penting dikumpulkan dengan menggunakan segala cara informasi. Data ini kemudian dianalisis menggunakan berbagai alat dan sumber daya.

Data analysis adalah metode kualitatif untuk meneliti data yang telah dikumpulkan.

Definisi teknis analisis data mengatakan bahwa itu adalah aplikasi sistematis dari teknik logis dan statistik untuk menyingkat, menggambarkan, menggambarkan, mengevaluasi, dan rekap data. Bidang data analysis sangat penting dan merupakan bagian integral dari banyak proses.

Sarana Pengumpulan Data yang digunakan dalam Data Analysis

Data dapat dikumpulkan dengan berbagai cara dan sarana. Bagian terpenting dari pengumpulan data adalah keaslian dan kebenaran yang dibutuhkan.

Data terkadang bisa menjadi ambigu atau menyesatkan. Data tersebut harus dihilangkan, dan sumber-sumber tersebut harus dihindari. Berikut adalah daftar dari beberapa sumber data.

1. Pengamatan

Mengamati orang adalah kunci dari banyak informasi dan data. Cara dasar pengamatan adalah mengamati orang, mendengar mereka berbicara, dan mengartikan arti dari tindakan dan reaksi mereka.

Ini adalah cara yang bagus untuk mengumpulkan informasi maksimum, tetapi cara melakukan ini harus etis. Seharusnya tidak ada pelanggaran privasi dan keamanan saat melakukannya.

2. Survei

Survei mencakup serangkaian pertanyaan yang digunakan untuk memahami data. Pertanyaan-pertanyaan ini perlu dijawab oleh orang-orang yang bersangkutan atau sistem yang sedang dipertimbangkan.

Jawaban yang diperoleh berfungsi sebagai dataset. Ini adalah kumpulan data yang dapat digunakan lebih lanjut untuk analisis terperinci.

3. Wawancara

Jenis pengumpulan data ini umumnya digunakan untuk mengekstrak data dari sumber-sumber hidup orang yang membutuhkan wawancara data, baik satu orang atau sekelompok orang. Jawaban yang dicari dalam wawancara ini merupakan data yang dibutuhkan. Seseorang dapat menggunakan data ini untuk diproses lebih lanjut.

Langkah-Langkah Data Analysis

Data Analysis dapat dicapai dengan menggunakan langkah-langkah yang didefinisikan dan dijelaskan dalam beberapa studi dan penelitian.

1. Tentukan tujuan Anda

Motif di balik analisis data harus didefinisikan dengan jelas. Untuk mendapatkan hasil terbaik dari beberapa data analysis, tujuannya harus jelas.

Untuk memperjelas niat, Anda dapat mengajukan berbagai pertanyaan. Jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini akan membantu menentukan tujuan dengan lebih baik.

2. Tentukan pertanyaan

Setelah tujuan Anda didefinisikan dengan jelas, Anda perlu mengajukan pertanyaan ke kumpulan data Anda.

Jawaban yang Anda cari harus dicapai melalui analisis data yang ingin Anda lakukan.

Dataset perlu menjawab semua pertanyaan ini, dan hanya yang dijelaskan yang dapat diselesaikan dengan data analysis lebih lanjut.

3. Pengumpulan data

Ini adalah langkah penting. Anda perlu mengumpulkan semua informasi penting yang diperlukan untuk analisis data.

Data yang dikumpulkan harus dapat menjawab semua pertanyaan yang telah ditentukan. Jika mereka menjawab semua pertanyaan ini, pengumpulan data dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut.

4. Data Scrubbing

Data yang dikumpulkan dalam langkah-langkah yang diberikan di atas sebagian besar dalam bentuk mentah. Beberapa detail tidak diperlukan sementara ada beberapa data yang tidak perlu.

Bagian-bagian yang tidak perlu ini dapat dihilangkan melalui proses yang disebut data scrubbing. Dalam data scrubbing, data yang tersedia diubah menjadi bentuk yang kompatibel dengan alat data analysis.

5. Data analysis yang tersedia

Pada langkah ini, data yang tersedia dianalisis. Berbagai alat digunakan untuk menganalisis data ini.

Beberapa perangkat berorientasi dengan teknologi terbaru, sementara beberapa metode dasar untuk dijalankan.

Hasil dari langkah ini adalah blok data yang dianalisis dengan baik yang dapat digunakan untuk tujuan prediksi dan kesimpulan.

6. Hasil interpretasi

Hasil data analysis perlu dipelajari dengan baik. Ini memungkinkan interpretasi data secara langsung.

Hasil analisis data dapat digunakan untuk menarik kesimpulan dan membuat prediksi. Dataset saat ini dan analisisnya digunakan untuk membuat prediksi masa depan.

Ini membantu Anda tetap siap untuk perkembangan dan perubahan baru di masa depan.

Teknik Kunci yang terlibat dalam Data Analysis

Data analysis dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai teknik. Kebanyakan dari mereka sangat berguna dan mudah untuk diimplementasikan.

1. Tetapkan pertanyaan Anda dan jelaskan tujuan Anda

Jika Anda memiliki tujuan yang jelas dan terdefinisi dengan baik, Anda perlu mengajukan pertanyaan yang tepat. Jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini membentuk teknik yang sangat baik untuk menganalisis data Anda yang tersedia. Langkah ini adalah dasar dari banyak teknik data analysis tingkat lanjut.

2. Tetapkan KPI

KPI adalah singkatan dari ‘Indikator Kinerja Utama’. Ini adalah area kritis yang perlu Anda fokuskan untuk meningkatkan kinerja Anda. KPI sangat penting dalam analisis data kualitatif dan kuantitatif. Ini membantu Anda mengukur dan melacak kemajuan data Anda.

3. Kolaborasikan kebutuhan Anda

Anda perlu berkolaborasi dengan kebutuhan Anda dengan teknik analisis data Anda. Untuk ini, Anda harus mengadakan pertemuan dengan semua pemangku kepentingan dan merencanakan proses data analysis. Ini memberikan gambaran yang lebih baik tentang tujuan strategis dan persyaratan fungsional.

4. Hilangkan data yang tidak perlu

Data yang tidak berguna perlu dihilangkan untuk fokus pada informasi utama. Anda dapat menggunakan KPI (Indikator Kinerja Utama) untuk menyoroti data yang penting dan diperlukan. Ketika data yang dihilangkan dihapus, data yang tersisa disempurnakan dan lebih akurat.

5. Merancang roadmap untuk pengelolaan data:

Roadmap adalah rencana untuk melaksanakan aktivitas individu. Bahkan dalam pengelolaan data, terdapat langkah-langkah untuk menyimpan, mengelola, dan menangani data. Peta jalan data tata kelola membantu penganalisis merancang teknik analisis data yang lebih berkelanjutan dan efektif.

6. Mengintegrasikan teknologi

Banyak teknologi yang muncul membantu orang dalam menganalisis data dengan cara terbaik. Beberapa teknik analisis data yang mendasari termasuk bahasa pemrograman Python dan R. Juga, ada alat sederhana seperti Microsoft Excel, yang membantu dalam analisis data. Teknologi tersebut dapat diintegrasikan untuk membentuk penganalisis data yang baik.

7. Visualisasi data

Visualisasi data adalah proses mengekstrak metrik dan menampilkannya kepada orang-orang dalam bentuk grafik, diagram lingkaran, dan tabel. Ini memberi Anda wawasan tentang data dan membantu bisnis.

Visualisasi data dapat digunakan untuk membuat karyawan perusahaan Anda terinformasi dengan baik dan lebih cerdas mengenai data.

8. Lakukan analisis statistik

Melakukan analisis statistik adalah salah satu teknik yang paling berguna untuk data analysis. Ia bekerja dengan berfokus pada berbagai aspek seperti Cluster, Regression, Cohort, Neural Networks, dll. Dengan cara ini, ia menawarkan proses analisis data Anda ke arah yang logis. Mari kita lihat sekilas semua aspek analisis statistik ini.

Dalam Cluster, pengelompokan sekumpulan elemen dilakukan sedemikian rupa sehingga elemen-elemen serupa dikelompokkan dengan membentuk sebuah cluster.
Di Cohort, Anda akan memiliki subkumpulan analitik perilaku yang digunakan untuk mengambil wawasan dari kumpulan kumpulan data yang diberikan. Dalam hal ini, masing-masing elemen akan dipecah menjadi grup terkait, dan karenanya Anda akan memiliki banyak info tentang preferensi konsumen.
Aspek ketiga adalah regresi, dan ini berkisar pada serangkaian proses statistik tetap yang bekerja untuk membuat hubungan di antara variabel-variabel tertentu untuk mengukur pemahaman yang lebih dalam tentang tren kontemporer.
Aspek keempat dari analisis statistik adalah faktor, dan digunakan untuk menggambarkan variabilitas di antara variabel-variabel berkorelasi yang berbeda dalam hal jumlah variabel yang tidak teramati yang berpotensi lebih rendah. Hal ini digunakan untuk mengungkap variabel laten yang independen.
Aspek selanjutnya dari data analysis statistik adalah jaringan saraf yang berputar di sekitar pembelajaran mesin yang digunakan untuk memprediksi hasil dari variabel tertentu.
Aspek keenam dari analisis data statistik adalah pemodelan data, yang digunakan sebagai istilah umum untuk wawasan dan metrik rekayasa untuk nilai, konteks, dan arah. Ketika datang untuk menganalisis data, ini adalah salah satu aspek terpenting dari analisis statistik.
Aspek terakhir dari analisis statistik adalah analisis prediktif yang cukup berguna dalam membantu Anda menemukan tren yang tak ternilai. Analitik prediktif digunakan untuk membuka dan mengembangkan berbagai inisiatif yang dapat meningkatkan prosedur operasional Anda, plus juga memberdayakan Anda untuk memiliki keunggulan dalam persaingan.

Jenis Data Analysis

Ada beberapa tipe dasar analisis data, seperti yang diberikan di bawah ini. Anda dapat memutuskan mana yang akan diambil berdasarkan kebutuhan dan sumber daya yang tersedia.

1. Analisis diagnostik

Jenis analisis data ini digunakan untuk mendiagnosis situasi tertentu. Analisis diagnostik adalah cara untuk menentukan bagaimana sesuatu telah terjadi. Dunia bisnis membutuhkan diagnosis yang tepat dari setiap kasus untuk memastikan keuntungan dari setiap situasi tertentu.

2. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif adalah jenis analisis yang memungkinkan Anda mengetahui apa yang telah terjadi dalam data. Jawaban atas ‘apa’ dapat ditemukan melalui KPI, penjualan, pendapatan, dan prospek.

Analisis data ini memberikan semua informasi yang diperlukan tentang kumpulan data.

3. Analisis prediktif

Tujuan paling penting dari analisis data adalah memprediksi kejadian di masa depan. Grafik, diagram lingkaran, atau segala bentuk visualisasi data banyak digunakan dalam analisis prediktif.

Hasil laporan sebelumnya digunakan untuk memprediksi pergantian peristiwa di masa yang akan datang. Jika masa depan dapat diprediksi dengan benar, Anda dapat menyusun rencana untuk memaksimalkan keuntungan dan mengurangi risiko.

4. Analisis preskriptif

Setelah analisis deskriptif, analisis diagnostik, dan analisis prediktif selesai, Anda dapat melakukan analisis preskriptif. Dalam analisis prediktif, Anda biasanya memprediksi kejadian di masa depan.

Pada tahap ini, Anda dapat meresepkan langkah-langkah yang diperlukan untuk mengurangi risiko. Anda juga dapat menyarankan metode untuk meningkatkan kualitas produk atau layanan dan meningkatkan keuntungan.

Data Analysis: Jenis dan Teknik Menganalisis Data