Contoh Teknik Analisis Data yang Berguna Dalam Data Analytics

Analisis data sederhananya adalah proses untuk menemukan informasi yang berguna dengan mengevaluasi data. Pada prosesnya meliputi pemeriksaan, pembersihan, transformasi hingga membuat sebuah pemodelan data menggunakan tools analitik dan statistik untuk menganalisis lebih dalam. Analisis data terbagi menjadi dua yaitu menganalisis pada data kualitatif dan data kuantitatif. Pada data kualitatif merupakan sebuah data yang mencakup teks, gambar, video dan lainnya sedangkan pada data kuantitatif merupakan data yang tersturktur dan mungkin muncul sebagai database yaitu berupa baris dan kolom. Pada menganalisis kedua jenis data tersebut tentunya membutuhkan sebuah teknik yang bisa diolah menjadi data yang bermanfaat dan bisa ditindak lanjuti. Pada artikel DQLab kali ini, akan memberikan beberapa contoh dari banyaknya teknik analisis data yang biasa digunakan di kalangan praktisi data. Yuk, langsung saja simak artikel berikut ini!

1. Analisis Regresi

Pada analisis regresi sendiri digunakan untuk memperkirakan antara sekumpulan variabel. Saat prosesnya sahabat data DQLab dapat melihat apakah terdapat korelasi antara variabel dependen (dikenal sebagai variabel yang ingin diukur atau prediksi) dan variabel independen (variabel yang memungkinkan berdampak pada variabel yang tidak bebas). Tujuan teknik analisis regresi sendiri untuk mengidentifikasi pada tren dan pola, adapun juga pemanfaatan lainnya seperti membuat prediksi dan meramalkan tren di masa depan. Namun perlu diingat oleh sahabat data DQLab, analisis regresi hanya digunakan untuk menentukan adakah sebuah hubungan antara serangkaian variabel sehingga tidak memberi tahu tentang sebab-akibat. Adapun beberapa teknik dalam analisis regresi yang digunakan oleh Data Scientist yaitu Regresi linear, Regresi lasso dan Regresi Multivariat.

Baca Juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

2. Analisis Klasifikasi 

Dalam melakukan proses analisis, praktisi data seperti Data Scientist, Data Analyst atau Data Engineer akan menemukan sebuah pertanyaan œdata ini termasuk kedalam kategori apa?. Sehingga adanya alasan untuk mengklasifikasikan data ke dalam kategori tertentu. Terdapat data yang diwakili berupa angka, huruf atau gambar tertentu. Analisis klasifikasi sendiri dalam data mining untuk mengidentifikasi dan menetapkan kategori kumpulan data untuk memungkinkan proses analisis menjadi lebih akurat. Dalam pengaplikasiannya analisis klasifikasi ini digunakan untuk membuat sebuah prediksi perilaku menggunakan algoritma, mempertanyakan atau membuat keputusan agar menemukan kesimpulan akhir. Algoritma dan metode yang digunakan Data Scientist dalam filtering data antara lainnya seperti:

• Decision tree

• Regresi logistik

• Neural networks

3. Monte Carlo Simulation

Ketika membuat sebuah keputusan atau mengambil suatu tindakan tertentu, tentu adanya berbagai kemungkinan hasil yang tercapai dan hasil yang berbeda. Contoh sederhananya dalam kehidupan sehari-hari yaitu jika kita berjalan kaki, maka kemungkinan akan kehujanan, jika kita menggunakan kendaraan memungkinkan dapat terjebak kemacetan hingga datang terlambat. Sehingga adanya pertimbangan pro dan kontra dalam memutuskan sebuah keputusan yang diambil, pada simulasi Monte Carlo ini merupakan sebuah teknik komputerisasi yang digunakan untuk menghasilkan sebuah model yang mungkin dan kemudian dapat menghitung seberapa besar kemungkinan pada setiap hasil tertentu yang nantinya akan direalisasikan. Teknik analisis ini memungkinkan membantu analisis risiko pada tingkat lebih lanjut sehingga dapat memperkirakan atau memprediksi lebih baik yang mungkin terjadi di masa depan dan pembuatan keputusan yang sesuai dengan kebutuhan.

4. Analisis Time Series

Pada analisis ini adalah teknik statistik yang digunakan untuk mengidentifikasi tren dan siklus dari waktu ke waktu. Time series sendiri adalah urutan titik data yang mengukur variabel data yang sama pada titik waktu yang berbeda (misalnya seperti pendaftar perminggu atau bulanan). Dengan mengidentifikasi tren yang berhubungan dengan waktu maka dalam proses analisis bisa memperkirakan bagaimana variabel dapat berfluktuasi(naik-turun) di masa depan. Sederhananya, waktu merupakan variabel yang penting karena menunjukkan bagaimana data menyesuaikan selama titik data dan juga hasil akhir nantinya. Analisis time series biasanya membutuhkan sejumlah besar data untuk memastikan konsistensi dan keandalan seperti memastikan setiap pola atau ten yang ditemukan bukanlah suatu outliner dan dapat menjelaskan berdasarkan varian musiman. Selain itu, analisis ini dapat digunakan sebagai sebuah prediksi masa depan berdasarkan data historis.

Baca juga : Teknik Pengolahan Data Kualitatif dengan Wawancara Telepon 

5. Yuk, Tingkatkan Teknik Analisis Data Lainnya bersama DQLab!

Dalam mendapatkan sebuah wawasan data yang bermanfaat dan berguna untuk ditindak lanjuti perlunya langkah-langkah yang benar dan teliti dalam proses analisisnya. Terutama dalam penggunaan teknik analisis pada data yang, pada poin beberapa diatas hanya beberapa dari banyaknya teknik analisis lainnya. Jika kamu ingin menggunakan kesempatan meningkatkan skill analisismu, sahabat bisa bergabung bersama dengan DQLab , lho! Caranya mudah, dengan kamu sign up di DQLab.id dan belajar GRATIS dengan module yaitu œIntroduction to Data Science with Python atau œIntroduction to Data Science with R yang membantu sebagai langkah secara terstruktur untuk proses analisis data. Tunggu apalagi? Yuk, segera daftarkan sahabat data DQLab dan selamat mencoba!