Belajar Data Analyst, Terapkan Flowchart Analisa Data untuk mengukur Performa Perusahaan dengan SQL
Tetap produktif dengan belajar Data Analyst di rumah aja! Sebagai seorang Data Analyst kamu dituntut untuk menganalisa data dan memahami bisnis agar insight yang dihasilkan sesuai dengan kebutuhan perusahaan.
Kunci utama lainnya untuk menjadi seorang Data Analyst adalah mampu bercerita atau story telling mengenai data tersebut. Dari project "Measuring Retail Store Sales Performance with SQL" yang disusun oleh Nelda Ampulembang Parenta, Senior Data Analyst Logisly, kita kini mengetahui peran Data Analyst lainnya yaitu bagaimana seorang Data Analyst mengukur performa suatu perusahaan menggunakan SQL.
Apa saja ya tahapannya? Yuk, kita simak bersama!
1. Overall Analysis
Untuk memonitor keseluruhan data, ini merupakan salah satu langkah awal yang harus dilalui seorang Data Analyst. Overall analysis dapat dikategorikan menjadi dua bagian, yaitu analysis berdasarkan sales dan analisis berdasarkan customer.
"Pada step ini overall analysis berguna untuk memonitor semua data yang dimiliki dan key metrics yang digunakan." Tutup Nelda.
2. Sub Category
Hal pertama yang harus dilakukan seorang Data Analysis adalah menganalisa performa awal dan dibandingkan dengan performa sebelumnya. Dengan demikian kita akan mengetahui produk apa saja yang masuk dalam kategori top performance dan low performance.
"Dari situ kita bisa lihat, sales yang mempunyai growth atau perkembangan yang positif dan sales yang mempunyai perkembangan yang negatif." Ungkap Nelda.
3. Burn Rate Analysis
Pada proses ini, kita bisa menganalisa growth atau perkembangan yang negatif. Sudah melakukan promosi dan campaign secara efektif namun belum ada peningkatan sales? Dengan Burn Rate Analysis kita dapat membedah permasalahan tersebut
"Sederhananya adalah, dengan Burn Rate Analysis kamu dapat mengetahui efektivitas dari campaign yang kamu lakukan. Apakah berjalan dengan baik atau sebaliknya." Tambahnya.
4. Target Promotion
Dengan target promotion, kita dapat mengklasifikasikan customer-customer dengan menggunakan data-data yang sudah diolah dari step-step sebelumnya contohnya dari sales atau dari burn ratenya.
"Jadi dapat meningkatkan sales nya dengan keadaan burn rate nya tetap rendah."
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
5. Terapkan ilmunya dengan DQLab Project
Penasaran bagaimana proses di atas dapat diterapkan dengan studi kasus nyata? Bangun portofoliomu untuk siap berkarir jadi Data Analyst. Akses project 'Measuring Retail Store Sales Performance with SQL' di sini
Tertarik berkarir di bidang data? Yuk, bergabung di DQLab! Kamu bisa membangun portofolio datamu dengan belajar data science di DQLab. Untuk kamu yang ingin mulai belajar data science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.
6. Jangan Lewatkan Kesempatan Akses Quiz Basic Analytics Bersama DQLab!
Tahukah kamu? Menganalisis data statistik dapat kamu pelajari bersama DQLab loh! Sign up sekarang di DQLab.id dan nikmati quiz GRATIS "Basic Analytics" untuk menikmati pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Kamu bisa membangun portofolio datamu dengan belajar data science di DQLab.
Bagaimana cara mengikuti quiznya? simak caranya dibawah ini :
1. Klik button dibawah untuk signup di DQLab.id
2. Masuk ke Academy.dqlab.id
3. Pilih menu "Quiz"
4. Ikuti Quiz Basic Analytics yang tersedia
5. Selamat mencoba sahabat data DQLab!