Analisis Excel : Yuk Pahami Perbedaan Teknik Excel, R dan Python

Dibalik insight yang solutif untuk kebutuhan industri, seorang praktisi data pasti menggunakan teknik analisis data yang sangat tepat. Hal ini disebabkan karena seorang praktisi data tidak hanya sekedar mengumpulkan data atau bahkan menambah data tetapi dituntut untuk dapat mengubah data menjadi wawasan atau insight yang akan digunakan untuk membuat kebijakan secara terus-menerus. Kebijakan ini disusun mengikuti tren yang didapat berdasarkan teknik analisis yang sesuai. 

Dua teknik analisis data yang sering sekali kamu dengar adalah kuantitatif dan kualitatif. Teknik analisis data kuantitatif adalah teknik yang sering sekali berhubungan dengan kuantitas dan angka pasti. Contohnya, dalam dataset yang kamu miliki tercakup data penjualan produk, data pemasaran produk, click rate ratio, data penggajian dan pendapatan, hingga data yang dapat diukur secara objektif. Sementara teknik analisis data kualitatif adalah teknik yang sering kali berhubungan dengan hal yang interpretatif dan subyektif. Contohnya, data yang didapatkan dari survey pelanggan hingga wawancara dengan karyawan yang umumnya mengacu pada kualitas daripada kuantitas. 

Namun, didalam kedua teknik tersebut terdapat sub sub teknik yang dapat mempermudah kamu untuk menghindari error dalam praktik analisis data. Sehingga, analisis data yang kamu lakukan akan jauh lebih mudah, terstruktur dan hasilnya akan lebih akurat. Dalam teknik analisis data kuantitatif dikenal juga sub sub teknik analisisnya seperti Regression Analysis, Hypothesis Testing, Monte Carlo Simulation, dan lain lain. Sementara, pada teknik analisis data kualitatif dikenal pula Content Analysis, Narrative Analysis, dan lain lain. Ternyata, teknik analisis data kualitatif "kurang terstruktur" daripada teknik analisis data kuantitatif. Kali ini, DQLab akan membahas sub teknik analisis data kuantitatif yaitu Monte Carlo Simulation atau biasa dikenal dengan MCS. 

Yuk, bersama DQLab bahas Monte Carlo Simulation dan hindari risiko ketidakpastian pada keuangan bisnismu !

1. Minimalisir Finance Unpredictable Risk dengan Monte Carlo Simulation

Teknik analisis data dengan Monte Carlo Simulation atau MCS sudah banyak dilakukan oleh industri sebagai teknik asesmen risiko pada fenomena variabel acak. Biasanya fenomena variabel acak seperti ini tidak hanya dijumpai pada real case seperti risiko pemasaran, risiko kredit, hingga risiko dalam kasus operasional yang ada pada dunia perbankan. Namun, MCS juga digunakan untuk asesmen pada industri perminyakan dan pertambangan. 

Dalam industri Monte Carlo Simulation sebagai teknik yang bercirikan kuantitatif sudah diakui dalam "ISO 31000 Risk Management Standard". Monte Carlo Simulation dapat membantu kamu dalam melakukan perhitungan pengaruh banyak variabel acak yang tak terduga pada faktor tertentu. Sehingga sub teknik analisis data ini dapat memberikan bantuan dalam bidang manajemen proyek, keuangan, bahkan stok logistik dalam sebuah industri. 

Industri keuangan seperti perbankan paling banyak menggunakan MCS untuk menghitung risiko keuangan. Karena, sebagai organisasi yang memiliki proporsi dalam memberikan pinjaman keuangan kepada nasabah teknik ini sangat berguna untuk memberikan prediksi risiko finansial akibat adanya non-performing loan. Lalu bagaimana implementasinya? Jangan khawatir DQLab akan memberikan informasinya!

Baca juga : Rumus Excel yang Paling Sering Digunakan dalam Dunia Kerja

2. Menggunakan R dan Python untuk implementasi Monte Carlo Simulation 

Bahasa pemrograman R dan Python merupakan bahasa yang digunakan dalam Data Science untuk melakukan prediksi serta memunculkan insight bervisualisasi yang banyak digunakan oleh para Data Scientist. Kedua bahasa ini merupakan bahasa yang mudah digunakan untuk para pemula. Karena, sifatnya yang open source membuat bahasa ini sangat aplikatif dan memiliki sintaks yang sederhana dan mudah untuk dipahami. 

Implementasi Monte Carlo Simulation dapat dilakukan dengan kedua bahasa pemrograman ini, jika pada Python kamu dapat menggunakan beberapa kombinasi library yang tersedia seperti pandas, numpy, seaborn dan stats. Sementara pada bahasa pemrograman R, kamu cukup menggunakan library MonteCarlo. Monte Carlo Simulation menggunakan pemodelan probabilistik untuk membantu prediksi atas risiko dan ketidakpastian pada angka dan data acak. 

3. Teknik Analisis Data Monte Carlo Simulation Menyelesaikan Banyak Real Case dalam Bidang Keuangan di Industri

Setelah mendapatkan beberapa informasi menarik tentang teknik analisis data dengan Monte Carlo Simulation, perlu kamu ketahui bahwa banyak sekali real case dalam bidang keuangan di industri yang dapat diselesaikan dengan teknik ini. Berikut ini contoh real case yang bisa diatasi dengan Monte Carlo Simulation.

Permasalahan Demand Produk di Supermarket

Pada kasus ini, kamu dapat melakukan prediksi permintaan suatu produk dalam kurun waktu beberapa hari, bulan atau tahun kedepan dengan menggunakan dataset penjualan terakhir yang dimiliki oleh supermarket. Sehingga kamu dapat menentukan jumlah demand produk yang kamu jual dalam kurun waktu yang sudah kamu tentukan. Menarik bukan? Karena kamu dapat mengatasi ketidakpastian demand yang sedang bisnismu alami. 

Penilaian Risiko Finansial Pada Perbankan 

Dalam pemberian pinjaman kepada setiap nasabah, perlu dilakukan credit scoring. Hal ini akan meminimalisir non-performing loan yang akan diterima oleh bank dari peminjam. Untuk melakukan credit scoring dapat dilakukan dengan kombinasi monte carlo simulation dengan algoritma C.45, karena bertujuan untuk membuat keputusan berdasarkan prediksi yang dibuat.

Baca juga : Belajar Dasar-Dasar Microsoft Excel Bagi Pemula

4. Yuk, BELAJAR DATA SCIENCE GRATIS DI DQLAB SELAMA 1 BULAN!