4 Teknik Terpopuler dalam Data Analytics, Pemula Catat!

Analisis data adalah, secara sederhana merupakan serangkaian proses menemukan informasi yang berguna dengan mengevaluasi data. Hal ini dilakukan melalui proses pemeriksaan, pembersihan, transformasi, dan pemodelan data menggunakan alat analitik dan statistik, yang akan kita jelajahi secara lebih rinci dalam artikel ini.

Mengapa analisis data penting? Menganalisis data secara efektif membantu organisasi membuat keputusan bisnis. Saat ini, data dikumpulkan oleh bisnis secara konstan: melalui survei, pelacakan online, analisis pemasaran online, pengumpulan data langganan dan pendaftaran, pemantauan media sosial, di antara metode lainnya.

Data kuantitatif adalah segala sesuatu yang dapat diukur, terdiri dari jumlah dan angka tertentu. Beberapa contoh data kuantitatif meliputi angka penjualan, rasio klik-tayang email, jumlah pengunjung situs web, dan persentase peningkatan pendapatan. 

Teknik analisis data kuantitatif berfokus pada analisis statistik, matematis, atau numerik dari kumpulan data (biasanya besar). Ini termasuk manipulasi data statistik menggunakan teknik komputasi dan algoritma. Teknik analisis kuantitatif sering digunakan untuk menjelaskan fenomena tertentu atau untuk membuat prediksi.

Data kualitatif tidak dapat diukur secara objektif, dan oleh karena itu terbuka untuk interpretasi yang lebih subjektif. Beberapa contoh data kualitatif termasuk komentar yang ditinggalkan sebagai tanggapan atas pertanyaan survei, hal-hal yang dikatakan orang selama wawancara, tweet dan posting media sosial lainnya, dan teks yang disertakan dalam ulasan produk. 

Dengan analisis data kualitatif, fokusnya adalah untuk memahami data yang tidak terstruktur (seperti teks tertulis, atau transkrip percakapan lisan). Seringkali, analisis kualitatif akan mengorganisasikan data ke dalam tema-tema—suatu proses yang, untungnya, dapat di otomatisasi.

Mau tau teknik analisis masa kini yang banyak digunakan praktisi data? Simak disini yah!

1. Analisis regresi

Analisis regresi digunakan untuk memperkirakan hubungan antara sekumpulan variabel. Saat melakukan semua jenis analisis regresi, Sahabat DQ ingin melihat apakah ada korelasi antara variabel dependen (yaitu variabel atau hasil yang ingin Sahabat DQ ukur atau prediksi) dan sejumlah variabel independen (faktor yang mungkin berdampak pada variabel tak bebas). 

Tujuan dari analisis regresi adalah untuk memperkirakan bagaimana satu atau lebih variabel dapat mempengaruhi variabel dependen, untuk mengidentifikasi tren dan pola. Ini sangat berguna untuk membuat prediksi dan meramalkan tren masa depan.

Baca juga: Implementasi Framework OSEMN dalam Data Science

2. Simulasi Monte Carlo

Saat membuat keputusan atau mengambil tindakan tertentu, ada berbagai kemungkinan hasil yang berbeda. Jika Sahabat DQ naik bus, Sahabat DQ mungkin terjebak macet. Jika Sahabat DQ berjalan, Sahabat DQ mungkin terjebak dalam hujan atau menabrak tetangga yang cerewet, yang berpotensi menunda perjalanan Sahabat DQ.

Dalam kehidupan sehari-hari, kita cenderung menimbang secara singkat pro dan kontra sebelum memutuskan tindakan mana yang akan diambil; namun, ketika taruhannya tinggi, penting untuk menghitung, selengkap dan seakurat mungkin, semua potensi risiko dan imbalan.

Simulasi Monte Carlo, atau dikenal sebagai metode Monte Carlo, adalah teknik komputerisasi yang digunakan untuk menghasilkan model hasil yang mungkin dan distribusi probabilitasnya. Ini pada dasarnya mempertimbangkan berbagai hasil yang mungkin dan kemudian menghitung seberapa besar kemungkinan bahwa setiap hasil tertentu akan direalisasikan.

Metode Monte Carlo digunakan oleh analis data untuk melakukan analisis risiko tingkat lanjut, memungkinkan mereka untuk memperkirakan dengan lebih baik apa yang mungkin terjadi di masa depan dan membuat keputusan yang sesuai.

3. Factor Analysis

Analisis faktor adalah teknik yang digunakan untuk mereduksi sejumlah besar variabel menjadi sejumlah kecil faktor. Ini bekerja atas dasar bahwa beberapa variabel yang terpisah dan dapat diamati berkorelasi satu sama lain karena semuanya terkait dengan konstruksi yang mendasarinya. 

Ini berguna tidak hanya karena memadatkan kumpulan data besar menjadi sampel yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola, tetapi juga karena membantu mengungkap pola tersembunyi. Ini memungkinkan Sahabat DQ menjelajahi konsep yang tidak dapat diukur atau diamati dengan mudah—seperti kekayaan, kebahagiaan, kebugaran, atau, untuk contoh yang lebih relevan dengan bisnis, loyalitas dan kepuasan pelanggan.

4. Analisis klaster

Analisis klaster adalah teknik eksplorasi yang berusaha mengidentifikasi struktur dalam kumpulan data. Tujuan dari analisis klaster adalah untuk mengurutkan titik data yang berbeda ke dalam kelompok (atau klaster) yang homogen secara internal dan heterogen secara eksternal. 

Ini berarti bahwa titik-titik data dalam suatu cluster mirip satu sama lain, dan berbeda dengan titik data di cluster lain. Clustering digunakan untuk mendapatkan wawasan tentang bagaimana data didistribusikan dalam kumpulan data yang diberikan, atau sebagai langkah pra-pemrosesan untuk algoritma lain.

Ada banyak aplikasi analisis klaster dunia nyata. Dalam pemasaran, analisis klaster biasanya digunakan untuk mengelompokkan basis pelanggan yang besar ke dalam segmen yang berbeda, memungkinkan pendekatan yang lebih bertarget untuk periklanan dan komunikasi. 

Perusahaan asuransi mungkin menggunakan analisis klaster untuk menyelidiki mengapa lokasi tertentu dikaitkan dengan jumlah klaim asuransi yang tinggi.

Aplikasi umum lainnya adalah dalam geologi, di mana para ahli akan menggunakan analisis klaster untuk mengevaluasi kota mana yang paling berisiko terhadap gempa bumi (dan dengan demikian mencoba mengurangi risiko dengan tindakan perlindungan).

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

Belajar memulai karir sebagai praktisi data science dengan menggunakan Python, R dan SQL sederhana dengan sign up dan login melalui DQLab Academy! Yuk nikmati kemudahan belajar tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil buat portfolio dengan modul DQLab! 

Signup sekarang atau isi form dibawah ini ya Sahabat DQ!