Teknik Analisis Data yang Banyak Digunakan Oleh Data Analyst

Sebelum mulai mengadakan penelitian, tentu kamu harus tahu dulu teknik analisis data agar bisa mendapat kesimpulan penelitian yang tepat. Jika kamu masih bingung dengan teknik-teknik analisis data, kamu bisa baca artikel berikut yang akan merangkum deretan teknik analisis data yang umum dipakai di riset dan penelitian. Jangan lupa baca sampai akhir, ya!

Apa Itu Analisis Data?

Analisis data adalah proses inspeksi, transformasi, dan memodelkan data untuk mendapatkan intisari, pandangan baru, dan dukungan untuk memperkaya ilmu pengetahuan atau dalam pengambilan keputusan.

Saat ini analisis data sudah menjadi kebutuhan penting karena semua aspek membutuhkan dukungan data yang valid agar tidak salah mengambil keputusan yang berpengaruh pada masa depan.

Proses analisis data dikerjakan oleh data analyst atau data scientist. Peran mereka mencakup pembedahan data set dalam volume besar, mencari pola tersembunyi, dan menerjemahkan angka numerik menjadi informasi yang dapat diproses agar tercapai keputusan bisnis.

Dalam menganalisis data, seorang data analyst dan data scientist akan mengumpulkan data secara konstan (volume), mempertimbangkan kecepatan pemrosesan data (velocity), kompleksitas data yang diperoleh dari berbagai sumber (variety), dan memastikan kebenaran dan kualitas data (veracity).

Baca juga: Pahami Profesi Data Analyst, Tanggung Jawab, Serta Besaran Gajinya!

Mengapa Analisis Data Sangat Penting?

Analisis data sangatlah penting, terutama jika berhubungan dengan bisnis. Melalui hasil penafsiran data, sebuah perusahaan dapat memanfaatkannya sebagai pertimbangan sebelum mengambil keputusan, mengoptimalkan proses produksi, mitigasi kerugian, meningkatkan kinerja karyawan, serta dapat melihat peluang agar unggul di kompetisi. Supaya lebih jelas, berikut ini manfaat dari analisis data.

1. Sebagai Informasi untuk Bahan Pertimbangan Sebelum Mengambil Keputusan

Informasi hasil pengolahan dan analisis data diibaratkan seperti kompas yang memandu perusahaan dalam mengambil keputusan berdasarkan bukti nyata di lapangan.

Pengambilan keputusan yang didasari oleh data punya peluang lebih besar mencapai kesuksesan. Sebab, perusahaan dapat mengoptimalkan sumber daya, memilih strategi yang tepat, serta bisa membaca keadaan pasar.

2. Meningkatkan Pemahaman

Dengan mengolah dan menganalisis data mentah, data analyst dan data scientist dapat memberikan informasi yang mudah dicerna dan dipahami oleh orang awam.

Hasil analisis data akan memberikan pemahaman mendalam tentang informasi di berbagai aspek bisnis, seperti perilaku konsumen, tren pasar, dan proses konsumen dalam membeli atau memakai sebuah produk.

Tentunya hal ini sangat menguntungkan perusahaan, mereka akan mendapatkan wawasan baru, membaca dinamika pasar, serta menekan operasional.

3. Dapat Mempertahankan Bisnis di Tengah Kompetisi Pasar

Perusahaan bisa memanfaatkan informasi hasil analisis data untuk mengidentifikasi peluang hingga risiko ancaman pada bisnis. Biasanya data analyst dan data scientist akan memaparkan data yang sudah mereka tafsirkan mengenai tren pasar, perilaku konsumen, dan strategi pemasaran kompetitor.

Petinggi perusahaan pun dapat meresponnya dengan mengubah strategi bisnis dan membuat inovasi supaya bisa beradaptasi dengan zaman. Dengan begitu perusahaan akan selangkah lebih maju dalam persaingan.

Baca juga: Rekomendasi Tools Mudah Untuk Membuat Visualisasi Data!

Teknik Analisis Data

Dalam menganalisis data, biasanya data analyst dan data scientist menggunakan beberapa metode. Yuk, pelajari metode-metode analisis data yang umum digunakan dengan menyimak penjelasan berikut!

1. Analisis Regresi

Metode analisis regresi dapat digunakan ketika ingin menghitung korelasi sekumpulan variabel data. Selain itu, metode analisis regresi juga turut dipakai untuk mencari relasi antara variabel dependen (variabel yang sudah diprediksi) dengan variabel independen (faktor yang terdampak pada variabel tidak bebas).

Metode satu ini bertujuan memprediksi sejumlah variabel bisa berdampak dengan variabel terikat untuk mencari pola dan tren. Data analyst akan menggunakan metode ini untuk memprediksi tren pasar di masa depan.

2. Simulasi Monte Carlo

Ketika stakeholder perusahaan membuat keputusan atau bertindak akan suatu berpotensi menimbulkan dampak yang berbeda. Tentunya masing-masing pertimbangan memiliki kelebihan dan kekurangan. Maka dari itu, stakeholder membutuhkan referensi data sebagai bahan pertimbangan yang valid. Terlebih jika tindakan tersebut berisiko tinggi, stakeholder butuh pertimbangan data seakurat mungkin.

Nah, untuk bisa mengukur faktor risiko, data analyst menggunakan metode monte carlo atau sering disebut simulasi monte carlo. Metode ini memungkinkan data analyst menghitung distribusi probabilitas sehingga dapat memperkirakan sejumlah kemungkinan dan memprediksi tingkat keberhasilan setiap keputusan.

Umumnya metode monte carlo baru digunakan ketika data analyst menghitung keputusan berisiko tinggi. Dengan begitu mereka dapat menghasilkan prediksi yang akurat terkait segala kemungkinan yang terjadi di masa depan.

3. Analisis Faktor

Metode analisis faktor adalah metode yang dipakai untuk mempersempit serangkaian variabel ke dalam jumlah kelompok yang lebih kecil. Metode analisis faktor mempertimbangkan beberapa variabel terpisah yang saling berhubungan terkait dengan konstruksi yang mendasarinya.

Tujuan dari analisis faktor adalah untuk memadatkan data dalam volume besar menjadi beberapa sampel data saja agar memudahkan proses analisis dan mencari pola data. Dengan begitu data analyst dapat mengamati dan mengukur variabel data lebih cermat dan akurat.

4. Analisis Cohort

Analisis cohort adalah teknik analisis yang metodenya membuat kategori konsumen berdasarkan kesamaan karakteristik dalam suatu periode tertentu, contohnya dilihat dari tanggal pembelian produk.

Setelah membagi konsumen menjadi beberapa kategori, data analyst akan melacak perilaku konsumen dari waktu ke waktu untuk mengobservasi tren dan pola.

5. Analisis Kluster

Metode analisis kluster merupakan metode analisis dengan teknik eksplorasi untuk mengidentifikasi struktur dari data-data yang terkumpul. Data analyst menggunakan metode ini jika ingin mengurutkan titik data yang berbeda ke dalam kelompok data secara internal pada data homogen dan secara eksternal pada data heterogen.

Itu artinya titik data pada suatu kelompok data memiliki nilai yang hampir sama satu sama lain, tapi di sisi lain berbeda dengan titik data di kelompok yang lain.

Analisis kluster juga sering digunakan saat data analyst ingin mencari informasi mengenai distribusi data pada kelompok data tertentu atau sebagai langkah awal dalam mencari algoritma data.

Baca juga: Data Scientist, Profesi Bergaji Besar yang Dibutuhkan Semua Industri

Itu dia rangkuman tentang teknik analisis data yang wajib dipelajari. Kalau kamu punya mimpi bekerja sebagai data analyst profesional, wajib ikut kelas IT Specialist: Data Analytics Certification yang akan memberikan kamu konsep dasar dan tools analisis data yang sering digunakan di industri.

Selalu persiapkan dirimu agar siap bersaing di industri kerja dengan bergabung di program-program sertifikasi MyEduSolve. Untuk lihat program menarik lainnya, klik di sini.

Sumber:

The 7 Most Useful Data Analysis Methods and Techniques https://careerfoundry.com/en/blog/data-analytics/data-analysis-techniques/ (Diakses Juni 2024)

What Is Data Analysis: A Comprehensive Guide https://www.simplilearn.com/data-analysis-methods-process-types-article (Diakses Juni 2024)

15 Data Analysis Techniques & Methods https://www.polymersearch.com/data-analysis-guide/15-data-analysis-techniques-methods (Diakses Juni 2024)