Memahami Pengertian, Manfaat, Dan Contoh Analisis Data Untuk Menjadi Data Analyst Yang Handal

Analisis data adalah salah satu skill yang wajib dikuasai oleh Data Analyst. Data yanag digunakan bisa berasal dari mana saja yang dikumpulkan sesuai dengan masalah yang hendak diselesaikan. Data bisa berupa data numerik atau non numerik. Memahami data, menentukan metode yang tepat untuk mengolah data, menemukan insight pada data, dan memvisualisasikannya dengan menarik serta mudah dipahami adalah tugas seorang Data Analyst. 

Dalam melakukan analisis data, terdapat beberapa tahapan yang harus dilakukan salah satunya mengolah data dimana hasilnya akan ditafsirkan dan dapat dijadikan sebagai informasi. Selain itu ada juga metode-metode yang bisa digunakan dalam mengolah dan menganalisis data. Namun sebelum itu, ada baiknya benar-benar memahami pengertian, manfaat, dan contoh analisis data. Yuk simak dibawah ini.

1. Data Analysis vs Data Analytics

Data analysis dan Data analytics sering dianggap sama. Namun secara teknis keduanya berbeda. Data analysis adalah proses pengolahan data yang mencakup memeriksa data, membersihkan data, mengubah data, dan membuat model yang sesuai sehingga hasil dari proses tersebut didefinisikan dan menemukan informasinya sebagai dasar pengambilan keputusan dari masalah dalam bisnis yang hendak diselesaikan. Data analysis memproses data di masa lalu. Beberapa metodenya yaitu analisis inferensial, analisis deskriptif, analisis prediktif, dan sebagainya. Sedangkan Data analytics adalah proses memeriksa data yang telah dikumpulkan untuk mendapatkan informasi dan meningkatkan performa bisnis, sistem, atau software. Data analytics mengeksplorasi potensi masa depan dengan mencari pola sehingga mengetahui apa saja yang dapat dilakukan di masa depan.

Baca juga : Macam-macam Metode yang Ada Pada Pengolahan Data Statistik

2. Apa Saja Manfaat Data Analysis?

Dilihat dari tujuannya, data analysis bertujuan untuk menginterpretasikan data dalam bentuk yang mudah dipahami untuk menemukan atau menarik kesimpulan dari data yang biasanya didasari pengujian hipotesis. Berangkat dari sana, bisa kita lihat beberapa manfaat yang bisa didapatkan dengan melakukan data analysis yaitu hasil dari pengukuran data yang jelas, memungkinkan dalam melakukan identifikasi pada data-data yang penting, hasil yang digambarkan dalam bentuk visual menjadi lebih mudah dipahami sehingga penarikan kesimpulan lebih cepat, mengidentifikasi masalah dalam bisnis yang memerlukan pengambilan keputusan atau tindakan, mencegah kerugian dalam bisnis perbankan, dan sebagainya. 

3. Contoh Pengaplikasian Data Analysis

Dalam melakukan proses Data analysis, banyak contoh yang bisa dipelajari bisa berdasarkan metode, jenis data, dan lainnya. Misalnya melakukan analisis pada aktivitas perbankan atau nasabah yang melakukan kredit untuk menghindari kerugian dengan menerapkan fraud detection. Contoh lain misalnya melakukan analisis data penjualan, mana barang yang sering dibeli atau tren mode apa yang paling disukai bisa berdasarkan pelanggan, wilayah promosi, dan lainnya. Dari data tersebut akan menghasilkan informasi yang dapat membantu pelaku bisnis dalam menerapkan strategi promosi baru agar penjualan meningkat sehingga perusahaan terhindar dari kerugian.

Baca juga : Metode Pengolahan Data dengan Machine Learning untuk Perbaikan Forecasting Bisnismu

4. Yuk, BELAJAR DATA SCIENCE GRATIS DI DQLAB SELAMA 1 BULAN!

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya