Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

4 Teknik Analisis Data Dalam Bisnis

Belajar Data Science di Rumah 17-April-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/dcf611855571a927eeb534cb9ac2d703_x_Thumbnail800.jpg

Di era digital, bisnis membutuhkan analisis data yang mengintegrasikan teknik analisis data terbaik dan manajemen data untuk mendapatkan informasi berharga yang kita butuhkan secara cepat dan mudah diakses, salah satunya adalah insight mengenai market dan customers yang sangat berharga bagi kesuksesan bisnis. Dengan adanya data, perusahaan dapat melihat secara langsung bagaimana kondisi lapangan berdasarkan fakta yang terkandung dalam data. Dengan adanya analisis data, perencanaan strategi yang lebih efektif dan efisien akan memaksimalkan sumber daya yang dimiliki perusahaan dengan biaya yang lebih rendah. Selain itu, dengan adanya data pelanggan, perusahaan dapat mengetahui bagaimana kebiasaan pelanggannya sehingga bisa menyediakan produk dan layanan yang memang dibutuhkan oleh pelanggan.


Teknik analisis data terbaik bagi setiap perusahaan pasti berbeda-beda, tergantung dari level perkembangan dan tujuan yang hendak dicapai. Saat ini sudah banyak perusahaan yang menggabungkan analisis data dengan machine learning untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan membantu mereka menggambarkan bagaimana trend pasar dan peluang yang bisa diambil. Dalam dunia bisnis, ada 4 teknik analisis data utama yang digunakan. Apa saja teknik tersebut? Yuk kita simak artikel ini sampai akhir!


1. Analisis Prediktif

Analisis prediktif merupakan jenis teknik analisis data yang paling biasa digunakan. Bisnis menggunakan analisis prediktif untuk mengidentifikasi trend, korelasi, dan penyebab suatu fenomena terjadi. Kategori analisis prediktif dibagi menjadi dua, yaitu model prediktif dan model statistik dan keduanya sangat penting. Contohnya, iklan kaos di Facebook bisa mengaplikasikan analisis prediktif untuk menjelaskan seberapa dekat conversion rate berkorelasi dengan lokasi geografi audience, income, dan interest. Dari sini analisis prediktif dapat digunakan untuk menganalisis target audience.

Teknik Analisis Data


Baca juga : 4 Cara Implementasi Teknik Analisis Data untuk Bangun Insight 


2. Analisis Preskriptif

Analisis preskriptif adalah kombinasi antara artificial intelligence dengan big data untuk membantu memprediksi outcome dan mengidentifikasi aksi apa yang harus diambil. Teknik analisis ini dapat dibagi menjadi dua, yaitu optimization dan random testing. Dengan bantuan machine learning, analisi ini dapat digunakan untuk membantu menjawab pertanyaan mengenai bagaimana kita mencobanya dan apa aksi terbaik yang bisa dikerjakan dan kita bisa menguji variabel yang benar bahkan memberikan saran agar outcome lebih positif.


3. Analisis Diagnostik

Jika tidak digunakan untuk menganalisis atau memprediksi masa depan, maka teknik analisis juga bisa digunakan untuk mencari tahu alasan atau penyebab suatu fenomena terjadi. Analisis ini disebut dengan analisis diagnostik. Teknik analisis ini dibagi menjadi dua, yaitu discover and alert dan query and drill down. Query and drill down digunakan untuk mendapatkan informasi yang lebih detail dari suatu laporan, sedangkan discover and alerts digunakan untuk memberikan informasi mengenai isu yang bisa saja terjadi.

Teknik Analisis Data


4. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif merupakan tulang punggung dari sebuah laporan. Tanpa analisis ini, tools business intelligence dan dashboard tidak akan bisa terbentuk. Analisis ini berguna untuk menjawab pertanyaan dasar mengenai berapa banyak, kapan, dimana, dan apa terkait suatu produk atau layanan. Analisis deskriptif juga merupakan analisis yang paling sederhana dan banyak digunakan pada laporan.


Baca Juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


5. Belajar Teknik dan Tools Analisis Data dengan Modul DQLab

Setelah mengetahui 4 jenis teknik analisis data di atas, apakah kamu tertarik untuk mempelajari lebih dalam serta mempelajari bagaimana cara menggunakan tools analisis data yang banyak digunakan di dunia bisnis? Yuk belajar dengan modul DQLab! 

Modul DQLab dilengkapi dengan live code editor sehingga kita bisa praktik langsung menggunakan data yang mencerminkan data real di dunia industri tanpa harus menginstall aplikasi tambahan. Yuk buruan klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses modul dan ebook gratis yang bisa diakses 24 Jam! Selamat belajar!

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login