3 Jenis Analisis Data yang Wajib Dipelajari oleh Data Scientist!

Data Science merupakan ilmu yang sedang naik pamor di tahun 2021 ini. Perkembangan teknologi yang terus semakin canggih yang membuat penggiat Data Science banyak dicari oleh perusahaan-perusahaan. Bukan hanya untuk mengolah data, ilmu ini juga dapat memberikan dasar yang bagus untuk menciptakan strategi-strategi bisnis yang sesuai dengan keadaan yang ada di lapangan. Analisis data menjadi suatu teknik yang sering digunakan untuk mendapatkan informasi dengan cara mengolah data kotor ataupun bersih menggunakan suatu teknik agar mendapat hasil yang maksimal.

Data analytics adalah ilmu untuk menggali wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari koleksi data besar (big data) untuk membantu orang atau organisasi membuat keputusan yang lebih baik. Analisis data menggunakan teknik dari pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, statistik, dan pemrosesan bahasa alami untuk menemukan pola dalam data dan memanfaatkan alat-alat dari visualisasi data dan interaksi komputer manusia untuk membuat pola-pola ini dapat dimengerti oleh pengguna. Berdasarkan hasilnya data analytics terbagi menjadi tiga jenis yaitu descriptive analytics, predictive analytics, dan prescriptive analytics.

1. Descriptive Analytics

Analisis ini merujuk pada proses data analytics untuk mendapatkan gambaran umum dari data yang sudah dikumpulkan. Ini adalah model yang akan membantu untuk memahami apa yang terjadi dan mengapa. Contoh dari descriptive analytics adalah Google Analytics. Pada Google Analytics hanya bisa melihat informasi sederhana seperti ada berapa jumlah visitor per satuan waktu, halaman mana saja yang paling sering dikunjungi. Analisis deskriptif tidak menampilkan prediksi halaman apa yang akan dikunjungi pengunjung berikutnya atau kenapa seorang pengunjung mengunjungi suatu halaman..

Umumnya, data yang dianalisis menggunakan metode ini berupa angka atau matematis terapan. Namun, sebelumnya data tersebut sudah disaring melalui PivotTable atau Power Pivot. Beberapa contoh informasi yang disajikan, antara lain stok barang, jumlah penjualan, biaya operasional, serta rata-rata produksi.

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

2. Predictive Analytics

Metode data analytics ini adalah  yang memberikan hasil prediksi tentang sesuatu yang akan datang dengan peningkatan daya komputasi dengan kemampuan menjalankan ratusan atau ribuan model dengan cepat dan adopsi teknik prediktif seperti support vector machines, neural networks dan random forests. Model-model ini menggunakan data masa lalu dan algoritma prediksi untuk membantu dalam menentukan probabilitas dari apa yang akan terjadi berikutnya. Contohnya adalah sistem rekomendasi yang dipakai di situs e-commerce. Dari data pengunjung dan pembelian, maka bisa diperkirakan barang apa saja yang pengunjung sekiranya tertarik untuk membeli. Pada analytics jenis ini mulai diperlukan machine learning untuk menafsirkan data yang telah dikumpulkan sehingga tidak bisa langsung melakukan operasi penjumlahan atau rata-rata seperti pada descriptive analytics.

Metode predictive dapat diterapkan setelah memperoleh diagnosa berdasarkan deskripsi informasi. Cara ini bertujuan untuk memprediksi hal-hal yang akan terjadi di masa depan. Dengan demikian, Anda bisa mengantisipasi berbagai resiko dalam bisnis.

3. Prescriptive Analytics

Metode ini menggunakan proses analytics yang menghasilkan jawaban atas pertanyaan kenapa sesuatu akan terjadi serta memberikan saran terhadap kondisi yang kemungkinan akan terjadi dimasa yang akan datang. Kunci untuk prescriptive analytics adalah mampu menggunakan data besar, data kontekstual dan banyak daya komputasi untuk menghasilkan jawaban secara real time. Karena kemampuannya inilah prescriptive analytics sangat diperlukan oleh top-level manajemen dalam mengambil keputusan. Dalam prosesnya cukup sulit untuk membuat sistem yang menggunakan analytics preskriptif mengingat algoritmanya harus benar-benar dapat melihat yang tak terlihat dari hasil analytics Selain itu juga mempertimbangkan semua opsi untuk pengambilan keputusan. Untuk mencapai hal ini machine learning sudah pasti menjadi hal yang mutlak digunakan.

Metode prescriptive memaparkan tentang tindakan yang harus dilakukan usai mengetahui risiko bisnis. Analisis ini diterapkan untuk mencapai tujuan perusahaan, menjawab tantangan di masa depan, serta meraih kesuksesan. Analisis prescriptive bisa diimplementasikan ketika memilih jenis produk yang mesti dikembangkan. Tentunya, produk tersebut ditentukan berdasarkan identifikasi potensi pemasaran, laporan penjualan, serta minat konsumen.

Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu

4. Belajar Data Science Lebih Dalam Bersama DQLab!

Data Analytics merupakan tugas yang paling krusial dalam Data Science karna merupakan gerbang utama dari menggunakan ilmu data science. DQLab merupakan pusat belajar Data Science yang menawarkan kursus online bagi Kamu yang ingin mulai belajar Data Science. DQLab sendiri telah melahirkan praktisi data yang  mahir dalam dibidangnya. Bersama DQLab Kamu akan belajar secara terstruktur dengan studi kasus dan data yang sesuai dengan yang berada di lapangan. DQLab juga menyediakan forum untuk sharing dengan 95,000++ member DQLab, maupun dengan ahli praktisi pakar data.

DQLab menawarkan cara belajar yang terstruktur, berbasis proyek, dan cocok untuk pemula yang baru memulai belajar Data Science. DQLab menggunakan 4 konsep belajar.

• Pahami

  Konsep dasar Data Science

• Latihan

  Terapkan teori-teori yang telah dipelajari melalui Live Code Editor.

• Terapkan

  Bangun portofolio data dengan studi kasus yang sudah di approve oleh pakar data

• Bangun Relasi

  DQLab menyediakan sesi seminar yang diisi oleh Praktisi Industri yang berpengalaman dan bisa menjalin relasi dengan Data Scientist lainya.

Bergabung sekarang dan dapatkan module secara GRATIS dan masih banyak benefit lainnya jika belajar di DQLab.