Kenali 4 Teknik Analisis Data Berbasis Matematika & Statistika
Era informasi modern kita mengarah pada pertumbuhan dunia data mining yang dinamis dan berkembang sangat tinggi. Tidak diragukan lagi, hal itu memerlukan berbagai jenis metode, teknik, dan alat analisis data yang memadai dan efektif yang dapat merespons kebutuhan penelitian bisnis yang terus meningkat. Faktanya, data mining tidak memiliki metode analisis data sendiri. Setelah proses data mining selesai, kita harus menggunakan metodologi dan teknik dari bidang ilmu terkait lainnya.
Ilmu matematika dan statistik memiliki banyak hal yang bisa diadopsi untuk manajemen dan analisis data mining. Faktanya, sebagian besar teknik data mining adalah alat analisis data statistik. Beberapa metode dan teknik sudah terkenal dan sangat efektif. Apa saja teknik tersebut? Yuk simak bersama artikel ini hingga akhir!
1. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif adalah teknik analisis data yang berkaitan dengan data historis atau data masa lalu. Teknik statistik ini melakukan persis seperti namanya "Describe" dimana kita akan melihat data dan menganalisis peristiwa atau situasi masa lalu untuk mendapatkan informasi untuk mendekati masa depan.
Analisis deskriptif akan menganalisis data historis untuk memahami alasan di balik kegagalan atau kesuksesan masa lalu. Dengan analisis ini kita bisa mengevaluasi kesalahan dan mengembangkan strategi yang berhasil di masa lalu.
Baca juga: Tutorial Implementasi Teknik Analisis Data di Bidang Marketing
2. Analisis Regresi
Analisis regresi adalah teknik analisis data dimana kita membuat pemodelan hubungan antara variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen. Dalam data mining, teknik ini digunakan untuk memprediksi nilai atau mengingat kumpulan data tertentu. Misalnya, regresi dapat digunakan untuk memprediksi harga suatu produk, dengan mempertimbangkan variabel lain.
Regresi adalah salah satu jenis metode analisis data paling populer yang digunakan dalam bisnis, pemasaran berbasis data, peramalan keuangan, dan lain sebagainya. Ada banyak sekali jenis model regresi, seperti model regresi linier, regresi berganda, regresi logistik, regresi non linier, dan banyak lagi lainnya.
3. Analisis Faktor
Analisis faktor adalah teknik analisis data berbasis regresi yang digunakan untuk menemukan struktur yang mendasari dalam satu set variabel. Teknik analisis ini bekerja dengan menemukan faktor (variabel) independen baru yang menggambarkan pola dan model hubungan di antara variabel dependen asli.
Analisis faktor adalah tools yang sangat populer untuk meneliti hubungan variabel untuk topik yang kompleks seperti skala psikologis dan status sosial ekonomi.
4. Analisis Time Series
Hampir di setiap bidang ilmiah, pengukuran dilakukan dari waktu ke waktu. Pengamatan ini mengarah pada kumpulan data terorganisir yang dikenal sebagai deret waktu atau time series. Contoh time series yang banyak dikenal adalah nilai harian dari indeks pasar saham.
Analisis time series adalah proses pemodelan titik data yang bergantung pada waktu. Tujuannya adalah untuk menarik semua informasi yang berarti seperti statistik, aturan, dan pola yang terbentuk dari data. Setelah informasi berarti tersebut didapatkan, informasi ini digunakan untuk membuat dan memodelkan prakiraan yang mampu memprediksi kondisi di masa depan.
Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif
Ingin belajar teknik analisis data lainnya? Yuk belajar tools daan bahasa pemrograman untuk analisis data bersama DQLab menggunakan live code editor. Dengan live code editor ini, kita tidak perlu menginstall tools tambahan karena kita bisa menulis script code langsung di modul DQLab.
Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses FREE MODUL ‘Introduction to Data Science’ dengan R dan Python untuk menikmati experience unik menggunakan live code editor DQLab secara langsung.
Penulis: Galuh Nurvinda K