Pahami Perbedaan dari Tiap Jenis Analisis Data untuk Mulai Belajar Data Science

Pebisnis dan organisasi yang paling sukses adalah mereka yang terus menerus belajar dan beradaptasi. Tidak peduli industri apa yang kamu jalani, penting untuk memahami apa yang telah terjadi di masa lalu, apa yang terjadi sekarang, dan untuk mengantisipasi apa yang mungkin terjadi di masa depan. Jadi bagaimana perusahaan melakukan itu? Jawabannya adalah dengan analisis data. Sebagian besar perusahaan mengumpulkan data sepanjang waktu tetapi, dalam bentuk mentahnya, data ini tidak benar-benar berarti apa-apa. Itu yang kamu lakukan dengan data yang diperhitungkan. Analisis data adalah proses menganalisis data mentah untuk menarik poa, tren dan wawasan yang dapat memberitahumu sesuatu yang bermakna tentang bidang bisnis tertentu. Wawasan ini kemudian digunakan untuk membuat keputusan yang cerdas dan digerakkan oleh data.

Analisis data kerap didefinisikan sebagai proses cleaning, transforming, dan memodelkan data untuk menemukan informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan bisnis. Yang mana, tujuan analisis data adalah untuk mengekstraksi informasi yang berguna dari data dan mengambil keputusan berdasarkan data. Sederhananya, analisis data adalah proses pengumpulan dan pengorganisasian data untuk menarik kesimpulan yang bermanfaat darinya. Pada artikel ini, selain membahas tentang pengertian analisis data tapi juga akan membahas tentang jenis-jenis analisis data. Jadi, baca tarus artikel ini sampai selesai ya!

1. Analisis Preskriptif

Jenis analisis data terakhir yang paling dicari adalah analisis data preskriptif. Yang menggabungkan dari semua analisis sebelumnya untuk menentukan tindakan untuk mengambil masalah atau keputusan saat ini. Analisis perspektif memanfaatkan teknologi canggih dan praktik data. Ini adalah komitmen organisasi yang besar dan perusahaan harus yakin bahwa mereka siap dan bersedia untuk melakukan upaya dan sumber daya. AI (Artificial Intelligence) adalah contoh sempurna dari analisis preskriptif. Sistem AI mengkonsumsi sejumlah besar data untuk terus belajar dan menggunakan informasi ini untuk membuat keputusan berdasarkan informasi. Sistem AI dirancang dengan baik mampu mengkomunikasikan keputusan ini dan bahkan menempatkan keputusan itu beraksi. Proses bisnis dapat dilakukan dan dioptimalkan setiap hari tanpa perlu sumber daya manusia.

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

2. Analisis Prediktif

Analisis prediktif berupaya menjawab pertanyaan œapa yang mungkin terjadi. Jenis analisis ini memanfaatkan data sebelumnya untuk membuat prediksi tentang hasil masa depan. Jenis analisis prediktif adalah langkah lain dari analisis deskriptif dan diagnostik. Analisis prediktif menggunakan data yang telah kamu ringkas untuk membuat prediksi logis dari hasil peristiwa. Analisis ini bergantung pada pemodelan statistik yang membutuhkan teknologi tambahan dan sumber daya manusia untuk diperkirakan. Penting juga untuk memahami bahwa peramalan hanyalah perkiraan, dan keakuratan prediksi bergantung pada kualitas data terperinci.

3. Analisis Diagnostik

Selanjutnya dalam kompleksitas analisis data adalah analisis diagnostik. Jika, pada analisis deskriptif dapat menjawab pertanyaan tentang œapa yang terjadi. Pada analisis diagnostik dapat menjawab tentang œmengapa itu terjadi. Analisis diagnostik mengambil wawasan yang ditemukan dari analisis deskriptif untuk menemukan penyebab dari hasil tersebut. Organisasi memanfaatkan jenis analisis diagnostik karena dapat menciptakan lebih banyak koneksi antara data dan mengidentifikasi pola perilaku. Aspek penting dari analisis diagnostik adalah menciptakan informasi terperinci. Ketika masalah baru muncul, ada kemungkinan kamu telah mengumpulkan data tertentu yang berkaitan dengan masalah tersebut. Dengan ketersediaan data yang kamu inginkan, maka kamu harus membuat semua saling berhubungan.

4. Analisis Deskriptif

Ini adalah paling umum dari semua bentuk. Dalam bisnis ini, menyediakan analis pandangan metrik dan langkah-langkah utama dalam bisnis. Contoh-contoh ini bisa berupa pertanyaan laba rugi bulanan. Demikian pula, seorang analis dapat memiliki data pada populasi besar pelanggan. Memahami informasi demografi pada pelanggan mereka akan dikategorikan sebagai œdeskriptif analitik. Memanfaatkan alat visualisasi yang efektif meningkatkan pesan analisis deskriptif. Analisis deskriptif menjawab pertanyaan tentang œapa yang terjadi dengan merangkum data-data dari masa lalu, biasanya dalam bentuk dashboard. 

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