Konsep Dasar Analisis Data

Di era globalisasi, kemajuan teknologi menjadi sebuah kejadian yang tidak dapat dihindari khususnya di bidang teknologi informasi. Efek samping dari kemajuan teknologi informasi adalah adanya timbunan data yang berasal dari aktivitas manusia. Sikap yang tepat untuk menghadapi fenomena ini adalah memahami cara menganalisis dan mengekstrak makna sebenarnya dari wawasan digital bisnis kami adalah salah satu pendorong utama kesuksesan.

Apa itu Analisis Data ?

Analisis data adalah proses mengumpulkan, pemodelan, dan analisis data untuk mendapatkan wawasan yang berguna untuk proses pengambilan keputusan. Secara sistematis data analysis menerapkan statistik dan teknik logika untuk mendeskripsikan dan mengevaluasi data.

Tipe-Tipe Analisis Data

1. Descriptive Analytics

Metode ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan tentang apa yang terjadi. Analisis deskriptif sangat penting dilakukan untuk menyajikan data dengan cara yang relevan. Metode ini akan membantu kita merapikan data untuk melanjutkan analisis ke tahap selanjutnya. Contoh metode deskriptif adalah dalam sebuah data populasi kostumer, sebanyak 30% adalah pengangguran.

2. Exploratory Analytics

Eksplorasi memiliki sinonim jelajah. Eksplorasi yang dimaksudkan dalam metode ini adalah menggali hubungan antara data dan variabel. Setelah data diselidiki, analisis eksplorasi memungkinkan Anda menemukan koneksi dan menghasilkan hipotesis dan solusi untuk masalah tertentu. Area aplikasi yang khas untuk analisis eksplorasi adalah data mining. Contoh metode ini adalah penerapan data mining untuk pengelompokkan penduduk miskin.

3. Diagnostic Analytics

Metode analisis ini melibatkan analis dan dan eksekutif bisnis. Dengan melakukan analisis diagnostik, kita bisa mendapatkan jawaban kontekstual menapa sebuah masalah bisa terjadi dan diberikan solusi untuk menangani masalah tersebut. Metode ini dirancang untuk memberikan jawaban langsung untuk menindaklanjuti pertanyaan tertentu. Pada intinya, metode ini digunakan untuk memberikan penjelasan mengapa sebuah masalah terjadi. Contoh metode diagnostik adalah analisis penjualan pada sebuah perusahaan.

4. Predictive Analytics

Metode ini memungkinkan kita untuk meramalkan apa yang akan terjadi di masa depan berdasarkan data-data yang ada di masa lalu. Untuk bisa melakukan metode ini, kita perlu menggabungkan hasil-hasil dari analisis deskriptif, eksplorasi, diagnostik, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan. Kita dapat menemukan tren-tren terbaru di masa depan dan kemungkinan masalah yang akan terjadi. Contoh metode ini adalah prediksi cuaca pada aplikasi smartphone.

5. Prescriptive Analytics

Metode preskriptif bekerja dengan memanfaatkan pemahaman akan hasil-hasil penelitian sebelumnya untuk menentukan tindakan terbaik yang harus diambil. Metode ini tidak hanya menghasilkan satu tindakan individu tetapi juga serangkaian tindakan lain yang saling behubungan. Contoh penerapan metode ini adalah aplikasi fitur untuk menentukan rute terbaik khusus ojek pada aplikasi ojek online.

Teknik-Teknik Analisis Data

1. Cohort Analysis

Teknik Cohort Analysis menggunakan data historis untuk memeriksa dan membandingkan segmen tertentu dari perilaku pengguna, yang kemudian dapat dikelompokkan dengan segmen lain dengan karakteristik serupa. Teknik ini akan sangat berguna untuk bidang pemasaran karena kita bisa lebih memahami kebutuhan konsumen dari data-data historis. Sebagai contoh, kita menjalankan dua jenis iklan produk pada berbagai platform sosial media perusahaan. Iklan-iklan tersebut memiliki desain dan konten yang berbeda. Kita bisa melacak kinerja iklan untuk jangka waktu tertentu dan memahami jenis konten iklan mana yang mendorong pelanggan untuk membeli dan memakai produk.

2. Regression Analysis

Analisis regresi digunakan untuk menghitung hubungan antara beberapa variabel. Terdapat dua jenis variabel yang terlibat dalam teknik analisis ini yaitu : variabel dependen dan variabel independen. Variabel dependen adalah variabel yang menjadi objek pengukuran atau prediksi sedangkan variabel independen adalah variabel yang mungkin berdampak pada variabel tak bebas. Tujuan dari analisis regresi adalah untuk membuat prediksi dan meramalkan tren masa depan. Yang perlu diingat regresi hanya digunakan untuk menentukan hubungan antar variabel tapi tidak dengan hubungan sebab akibat.

3. Time Series Analysis

Teknik analisis ini mengidentifikasi tren dan silkus dari waktu ke waktu. Dengan melihat data tren terkait deret waktu, analis dapat meramalkan bagaimana sebuah variabel dapat berfluktuasi di masa depan. Teknik ini paling umum digunakan untuk analisis pasar saham dan peramalan penjualan.

4. Cluster Analysis

Teknik ini dilakukan dengan mengelompokkan elemen-elemen data yang mirip satu sama lain. Karena tidak ada variabel target saat pengelompokkan, metode ini sering digunakan untuk menemukan pola-pola tersembunyi dalam data. Jika dilihat dari sudu pandang dunia bisnis, pemasar akan dapat menganalisis setiap pelanggan secara terpisah dan memberi mereka layanan yang sesuai dengan kepribadian mereka. Hal ini dilakukan dengan mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian, demografi, atau faktor lain yang relevan dengan perusahaan.

5. Text Analysis

Nama lain dari teknik ini adalah text mining. Teknik ini mengambil sekumpulan besar data tekstual dan mengaturnya sedemikian rupa sehingga lebih mudah untuk dikelola. Teknik ini memungkinkan kita untuk memahami maksud dan emosi yang terkandung dalam teks, misalnya positif, negatif, atau netral. Contoh dari teknik ini adalah analisis sentimen reputasi merek, produk, atau tokoh terkenal.

6. Factor Analysis

Factor Analysis adalah adalah jenis analisis data yang digunakan untuk menggambarkan variabilitas di antara variabel yang diamati dan berkorelasi dalam hal jumlah variabel tak teramati yang berpotensi lebih rendah yang disebut faktor. Tujuannya di sini adalah untuk mengungkap variabel laten independen, metode analisis yang ideal untuk merampingkan segmen data tertentu. Contohnya adalah evaluasi pelanggan terhadap suatu prosuk tertentu. Penilaian produk bisa dilakukan pada warna, ukuran, bentuk, daya tahan pakai, bahan suatu produk.

Tahap-Tahap Analisis Data

1.   Mengidentifikasi permasalahan yang sedang terjadi
2.   Mengumpulkan data
3.   Eksplorasi data yang sudah dikumpulkan
4.   Menyiapkan data untuk proses analisis
5.   Menganalisis data
6.   Mempresentasikan penemuan-penemuan baru dari data

Sekian artikel tentang konsep-konsep analisis data. Artikel selanjutnya akan membahas secara lebih mendetail tentang masing-masing tipe dan teknik dan data analisis. Ikuti akun kami di berbagai platform media sosial kami. Sampai jumpa!