Implementasi Contoh Analisis Data Paling Populer

Sebelum membahas implementasi dari contoh analisis data kita ulas sedikit mengenai analisis data. Analisis data adalah proses pengumpulan, pemodelan, dan menganalisis data untuk mengekstraksi wawasan yang mendukung pengambilan keputusan. Ada beberapa metode dan teknik untuk melakukan analisis tergantung pada industri dan tujuan analisis datanya. Data mining merupakan salah satu cabang ilmu yang akan mempelajari tentang seluk beluk analisis data dan teknik-tekniknya dengan menerapkan berbagai algoritma pada kumpulan data kompleks untuk mengungkap pola yang kemudian digunakan untuk mengutip data yang dapat digunakan dari kumpulan data tersebut. Sementara untuk penerapan statistik seperti analisis prediktif menggunakan data untuk mengukur peristiwa yang mungkin dan akan terjadi nanti.

Pada artikel ini, kita akan melihat bagaimana ilmu data telah mengubah dunia saat ini. Kita akan melihat bagaimana hal itu telah merevolusi cara kita memandang data. Ada banyak contoh penerapan analisis data dalam kehidupan sehari-hari, dan berikut 4 yang paling populer versi DQLab. Mari kita jelajahi bersama-sama.

1. Website recommendation. 

Ketika kamu membuka platform e-commerce pasti kamu terbiasa dengan saran tentang produk serupa bukan ?  Mereka tidak hanya membantu Anda menemukan produk yang relevan dari miliaran produk yang tersedia bersama mereka, tetapi juga menambahkan banyak hal pada pengalaman pengguna. Banyak perusahaan telah dengan bersemangat menggunakan sistem ini untuk mempromosikan produk mereka sesuai dengan minat pengguna dan relevansi informasi. Raksasa internet seperti Amazon, Twitter, Google Play, Netflix, Linkedin, imdb, dan banyak lagi menggunakan sistem ini untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Rekomendasi dibuat berdasarkan hasil pencarian sebelumnya untuk pengguna.

Baca juga : Analisis Data Adalah: Mengenal Pengertian, Jenis, Dan Prosedur Analisis Data

2. Medical Image Analysis

Selain dari industri e-commerce, penerapan data science juga populer di industri kesehatan. Salah satu penerapan yang populer di industri kesehatan adalah medical image analysis, dengan sistem tersebut data science digunakan untuk mendeteksi tumor, stenosis arteri, CT scan dengan cara menerapkan metode MapReduce agar dapat menemukan parameter optimal untuk tugas- tugas seperti klasifikasi kondisi paru-paru dengan menerapkan metode machine learning atau deep learning. Sebelumnya, dokter dan pemeriksa medis harus mencari petunjuk dalam citra medis secara manual. Namun, dengan kemajuan teknologi komputasi dan lonjakan data, dimungkinkan untuk membuat mesin yang dapat secara otomatis mendeteksi kekurangan pada citra. Sehingga terciptalah sebuah sistem otomatis untuk mendeteksi citra. Seorang data scientist dapat membuat alat pengenalan gambar yang kuat, yang memungkinkan dokter dan pemeriksa medis memiliki pemahaman mendalam tentang citra medis yang kompleks.

3. Fraud and Risk Detection

Selain di bidang kesehatan data science juga merambah industri finance atau keuangan, yaitu penerapannya digunakan untuk fraud and risk detection. Sama seperti bank yang memiliki analisis resiko otomatis, industri keuangan juga menggunakan data science untuk tugas ini. Industri keuangan mengotomatiskan analisis risiko untuk menjalankan keputusan strategis bagi perusahaan. Dengan menggunakan machine learning, mereka mengidentifikasi, memantau, dan memprioritaskan risiko. Algoritma machine learning ini meningkatkan efisiensi biaya dan keberlanjutan model melalui data training pelanggan yang tersedia secara masif. Demikian pula, lembaga keuangan menggunakan pembelajaran mesin untuk analitik prediktif. Ini memungkinkan perusahaan untuk memprediksi nilai umur pelanggan dan pergerakan pasar saham mereka. Selain itu, hal tersebut juga membantu mereka dalam mendorong produk perbankannya berdasarkan daya beli nasabah.

4. Customer Segmentation

Customer segmentation erat kaitannya dengan pemasaran atau marketing. Sebagai contoh kasus jika kamu bekerja disebuah restoran burger dan kamu kedapatan melayani 3 orang konsumen, dimana ketiga pelanggan tersebut memesan 3 paket burger yang sama lalu kamu menyajikannya. Setelah mereka selesai makan kamu membersihkan meja mereka dan kamu melihat di piring sang anak tersisa selada yang tidak dimakan, dan di piring si ibu tersisa beberapa porong kentang, sementara di piring sang ayah habis semua. Hal ini membuktikan bahwa setiap orang memiliki selera yang berbeda, kemudian kamu pun membuat sebuah menu baru dan ternyata menu baru kamu lebih banyak dibeli. Contoh kasus ini bisa disebut dengan customer segmentation, dimana kamu memetakan karakteristik pelanggan kamu berdasarkan usia, profesi, tempat tinggal dan lainnya, untuk menentukan bagaimana cara menangani kelompok tertentu.

Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu

5. Yuk, Kepoin Materi Tentang Analisis Data Lainnya Di DQLab!

Belajar metode statistik merupakan langkah awal yang tepat untuk memulai karir sebagai seorang data scientist. Jika, kebetulan kamu pemula yang ingin belajar seputar dasar statistik dengan pemrograman python atau R tetapi bingung harus mulai belajar dari mana. Sudah coba belajar otodidak, malah overdosis informasi?Jangan khawatir yuk, buruan bergabung bersama DQLab. Kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. 

Dengan materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan! 

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita