Data Science dalam Analisis Deskriptif: Kombinasi Jitu Insight Data Powerful
Di tengah dunia digital yang bergerak super cepat, data keberadaannya berlimpah dimana-mana, berharga, tapi belum tentu langsung berguna. Seperti minyak mentah, data butuh diolah agar bisa menghasilkan sesuatu yang berdampak. Nah, disinilah Data Science masuk sebagai “penyuling” yang menjadikan data mentah jadi insight yang bernyawa, terutama lewat analisis deskriptif. Kombinasi ini nggak cuma soal angka dan grafik, tapi juga tentang bagaimana cerita di balik data bisa jadi bahan bakar keputusan yang cerdas.
Kali ini MinQ akan mengajak Sahabat DQ untuk menyelami salah satu cara analisis data dalam data science! Mari langsung kita kupas selengkapnya!
1. Memahami Analisis Deskriptif dalam Data Science
Analisis deskriptif adalah teknik dalam Data Science yang bertujuan untuk menggambarkan, menyajikan, dan merangkum data menjadi informasi yang mudah dipahami. Ibarat kamu lagi buka Spotify Wrapped, itu sebenarnya contoh nyata dari analisis deskriptif: kamu bisa tahu lagu paling sering diputar, genre favorit, hingga jam paling sering mendengarkan musik.
Dalam konteks profesional, analisis ini bisa membantu perusahaan memahami tren pelanggan, mengevaluasi performa kampanye marketing, atau menilai produktivitas tim.
Mengapa penting? Karena semua keputusan strategis harus punya dasar yang kuat. Analisis deskriptif menyajikan fakta dari data yang ada, menjadi fondasi sebelum masuk ke analisis yang lebih kompleks seperti prediktif atau preskriptif. Tanpa analisis ini, perusahaan ibarat menerka-nerka arah tanpa peta.
2. Mengapa Analisis Deskriptif Tetap Penting di Era Data?
Pernah merasa overwhelmed dengan banyaknya data yang tersedia? Kamu tidak sendiri. Itulah sebabnya analisis deskriptif menjadi jembatan yang sangat relevan. Ia menyaring kebisingan dari data mentah dan mengubahnya menjadi informasi yang bisa dimengerti dan dimanfaatkan. Misalnya, dalam dunia bisnis, laporan penjualan bulanan adalah bentuk paling dasar dari analisis deskriptif yang bisa menunjukkan performa penjualan secara umum.
Bukan cuma di bisnis, dalam kehidupan sehari-hari pun kita sering menggunakan analisis deskriptif, bahkan tanpa sadar. Saat kamu merekap pengeluaran bulanan, menghitung jumlah jam belajar, atau melihat statistik followers di media sosial, kamu sedang melakukan analisis deskriptif versi mini.
Dalam dunia profesional, analisis ini sangat vital dalam reporting, pengambilan keputusan, hingga evaluasi hasil. Tanpa pemahaman yang tepat, insight yang muncul bisa bias atau malah misleading. Jadi, meskipun kelihatannya simpel, analisis deskriptif punya efek domino yang besar dalam ekosistem data.
Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian
3. Bagaimana Langkah Melakukan Analisis Deskriptif dengan Data Science?
Langkah melakukan analisis data pada dasarnya hampir sama pada berbagai metode yang ada. Namun ada beberapa langkah penting yang wajib untuk dilakukan, khususnya untuk melakukan analisis deskriptif. Berikut langkah-langkah tersebut:
Eksplorasi data untuk memahami struktur, mengenali jenis data (numerik, kategorikal, waktu), serta mendeteksi nilai hilang atau anomali. Tools seperti Python (Pandas, Matplotlib), Excel, hingga Tableau sangat membantu dalam proses ini.
Pembersihan data dilakukan dengan menghapus duplikat, memperbaiki kesalahan entri, dan memastikan data konsisten. Tanpa data yang bersih, hasil analisis bisa menyesatkan.
Penyajian statistik deskriptif dimulai setelah data rapi. Penggunaan metrik seperti mean, median, modus, dan standar deviasi membantu merangkum data dalam bentuk yang mudah dipahami.
Visualisasi data adalah tahapan krusial. Grafik batang, pie chart, histogram, atau heatmap bukan hanya mempercantik tampilan tapi juga menyampaikan cerita data secara intuitif.
Presentasi yang menarik dan mudah dibaca menentukan seberapa besar insight dapat ditangkap audiens. Data yang bercerita akan lebih mudah menggugah aksi daripada angka yang kaku
.
Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa
4. Hal yang Perlu Diperhatikan dalam Analisis Deskriptif
Salah satu hal penting yang sering dilupakan dalam analisis deskriptif adalah konteks. Misalnya, mengetahui bahwa penjualan meningkat 10% bulan ini tidak cukup informatif tanpa tahu apa yang terjadi di bulan sebelumnya atau tren tahunan.
Konsistensi format data, pemilihan metrik yang tepat, dan keberpihakan dalam interpretasi data (bias) juga perlu diwaspadai. Jangan sampai data dimanipulasi untuk mendukung asumsi tertentu. Transparansi dan objektivitas adalah nilai utama dalam Data Science.
Selain itu, jangan lupakan etika penggunaan data. Terutama ketika bekerja dengan data pribadi, pastikan kamu memahami regulasi seperti GDPR atau UU Perlindungan Data Pribadi. Keamanan data bukan hanya soal teknis, tapi juga soal kepercayaan.
FAQ
Q: Apakah analisis deskriptif hanya bisa dilakukan oleh Data Scientist?
A: Tidak. Siapa pun bisa melakukan analisis deskriptif, bahkan dengan tools sederhana seperti Excel atau Google Sheets. Tapi, Data Scientist biasanya melakukan analisis ini dalam skala dan kompleksitas yang lebih besar.
Q: Apa perbedaan antara analisis deskriptif dan analisis prediktif?
A: Analisis deskriptif fokus pada "apa yang telah terjadi" berdasarkan data historis. Sementara analisis prediktif mencoba memprediksi "apa yang akan terjadi" di masa depan menggunakan teknik statistik lanjutan dan machine learning.
Q: Bisakah analisis deskriptif digunakan untuk presentasi bisnis?
A: Sangat bisa! Bahkan, analisis ini adalah dasar dari hampir semua laporan bisnis. Data yang disajikan dengan jelas dan menarik akan lebih mudah dipahami oleh stakeholder.
Tertarik untuk menjadi profesional dibidang Data Science khususnya untuk dalam industri digital di tahun 2025 ini? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu tidak punya background IT, lho! Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.
Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa join Beasiswa Belajar Data Science Gratis 1 Bulan sekarang juga!
Penulis: Lisya Zuliasyari