Ragam Teknik Analisis Data yang Sering Digunakan Data Analyst
Teknik analisis data adalah proses menganalisis data mentah untuk menarik insights yang berarti dan bisa ditindaklanjuti. Insight ini kemudian digunakan untuk menentukan tindakan terbaik. Misalnya, kapan waktu terbaik untuk meluncurkan kampanye pemasaran atau apakah struktur tim saat ini sudah efektif.
Selain itu, teknik analisis data juga bisa digunakan untuk menganalisis pelanggan potensial, seperti segmen pelanggan mana yang paling mungkin membeli produk baru. Kesimpulannya, analisis data adalah pendorong penting dari setiap strategi bisnis yang sukses
Saat ini, banyak perusahaan dengan berbagai macam latar belakang industri membutuhkan profesi Data Analyst untuk berperan dalam analisis data perusahaan. Tentunya sebagai seorang Data Analyst, hasil temuan yang telah dianalisis menjadi dasar dalam pengambilan keputusan perusahaan untuk keberlanjutan suatu bisnis.
Dengan banyaknya kebutuhan yang tersedia untuk menduduki posisi Data Analyst, tentunya kamu juga butuh persiapan. Banyak diantaranya bertanya-tanya, tools apa saja sih yang sering digunakan oleh Data Analyst? Hal ini menjadi sebuah dasar pertimbangan untuk menentukan software yang tepat demi hasil yang terbaik.
Pada artikel kali ini kita akan membahas teknik analisis data dari segi tools yang bisa kita gunakan untuk mengolah data. Jadi tunggu apa lagi? Yuk simak artikel ini sampai akhir!
1. Pengertian Teknik Analisis Data dan Jenis-Jenisnya
Teknik analisis data merupakan salah satu langkah dalam pengolahan data. Tahapan ini penting dilakukan untuk mendapatkan informasi yang ada di balik data. Untuk mencapai tujuan tersebut maka perlu diterapkan teknik analisis data dengan syarat-syarat tertentu seperti jenis data yang digunakan, kasus serta tujuan analisis.
Beberapa teknik analisis data yang sering digunakan yaitu sebagai berikut:
Teknik analisis data kualitatif, digunakan ketika dalam penelitian memerlukan pendekatan data yang bersifat subyektif. Dikatakan bersifat subyektif karena penelitian mengandung pemahaman masing-masing individu. Selain itu, karena data yang bersifat naratif, metode analisis kualitatif memerlukan kemampuan interpretasi data yang baik oleh peneliti.
Teknik analisis data kuantitatif, digunakan untuk penelitian yang mengandung objektivitas. Teknik ini menggunakan perhitungan matematika dan statistika untuk mendapatkan hasil yang akurat. Teknik analisis kuantitatif yaitu antara lain analisis deskriptif dan analisis inferensial.
Baca juga: Tutorial Teknik Analisis Data untuk Pengambilan Keputusan
2. Python, Tools Mudah untuk Analisis Data
Python sering digunakan oleh praktisi data seperti Data Analyst untuk memproses suatu kumpulan data. Dalam proses tersebut termasuk pengumpulan data, cleaning data, data manipulation, analisis data, hingga penyajian data. Analisis data merupakan tugas utama praktisi data.
Python menyediakan berbagai library yang mempermudah pekerjaan tersebut. Ada Pandas untuk akses dan manipulasi data, Numpy untuk analisis data numerik, Scipy untuk perhitungan ilmiah, Scikit-Learn untuk analisis data kompleks, dan lain sebagainya. Library yang akan digunakan sebelumnya kita install terlebih dulu dengan perintah pip di command prompt.
Setelah berhasil diinstall, kita tinggal memanggil library yang kita butuhkan saat melakukan coding. Selain memiliki banyak library yang mendukung, Python juga dikenal sebagai bahasa pemrograman yang mudah dipelajari bahkan oleh pemula. Sehingga Python menjadi bahasa pemrograman yang direkomendasikan untuk pemula yang baru belajar Data Science.
3. R untuk Memproses Data Statistik
R adalah bahasa pemrograman open source yang dikembangkan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman pada tahun 1993. Tools ini bisa kamu download dan gunakan secara gratis. Bahasa R diciptakan untuk memudahkan pengolahan data khususnya data statistik.
Library yang disediakan sangat banyak dan mampu membuat proses analisis statistik lebih mudah. Tidak hanya digunakan di bidang akademik, tetapi banyak perusahaan besar yang juga menggunakan R dalam analisis data seperti Uber, Google, Facebook, Airbnb, dan perusahaan besar lainnya.
Selain itu komunitas R juga luas sehingga sahabat DQ bisa semakin mudah belajar R. Sahabat DQ bisa menemukan komunitas R di berbagai media sosial seperti Instagram dan Twitter. Bahkan ada juga loh komunitas R khusus wanita yaitu RLadies. Jadi, sahabat DQ yang wanita jangan ragu lagi belajar pemrograman karena ternyata banyak juga programmer wanita di Indonesia.
Nah, selain library yang mendukung untuk analisis data statistik, Bahasa R juga dapat diandalkan untuk memvisualisasikan data dengan berbagai macam grafik yang bisa di kustomisasi serta dapat digunakan untuk membangun Machine Learning.
4. Excel, Tools Dasar bagi Data Analyst
Sahabat DQ pasti sudah tidak asing dengan Excel. Software ini banyak digunakan untuk keperluan perusahaan hingga personal. Excel memiliki berbagai fitur menarik, diantaranya untuk melakukan perhitungan matematika, membuat grafik, membuat tabel dan makro, menyimpan dan menyajikan data secara rapi, dan lain sebagainya.
Spreadsheet seperti Excel menggunakan kumpulan cell yang disusun menjadi baris dan kolom untuk mengelola dan manipulasi data. Sahabat DQ juga bisa melakukan analisis data dengan Excel.
Bagaimana caranya? Sahabat DQ bisa menambahkan fitur analisis dengan Analysis Toolpak. Langkah-langkahnya di bawah ini:
Klik menu File di Excel
Pilih menu Option
Setelah muncul Excel Option Box, klik menu Add-Ins
Pilih Analysis Toolpak kemudian klik Go
Pada dialog box, centang Analysis Toolpak lalu klik OK
Jika berhasil diinstal, kamu akan menemukan fitur Data Analysis di menu Data
Mudah, kan? Sekarang sahabat DQ bisa menggunakan fitur Data Analysis untuk melakukan analisis data dengan berbagai macam metodenya seperti ANOVA, statistik deskriptif, korelasi, dan lain sebagainya.
5. Tableau untuk Visualisasi Data Menarik
Tableau merupakan tools yang sangat populer dan wajib bagi seorang Data Analyst. Karena pada dasarnya data dalam jumlah yang banyak akan sulit dimengerti oleh orang awam. Maka dari itu, data tersebut harus diolah dan dirangkum agar mudah dimengerti.
Tableau merupakan tools yang bisa kamu manfaatkan untuk visualisasi data. Tools ini dapat mempermudah dalam pembuatan analisis visual interaktif dalam bentuk dashboard.
Fitur yang disediakan oleh Tableau meliputi dashboard and scorecards, ad hoc analysis dan queries, penemuan data, pemrosesan analitik online, pencarian BI, dan lainnya. Keunggulan Tableau lainnya yaitu tools yang user friendly dimana orang yang tidak memahami pemrograman dan business intelligence sekalipun dapat memahami bagaimana menggunakan Tableau.
Tersedia beberapa pilihan user Tableau yaitu public, student, dan business. Apa bedanya? Tableau public adalah versi gratis Tableau dengan fitur terbatas. Tableau students mirip dengan versi public, hanya saja bedanya kita bisa menggunakan versi students dengan memasukkan student license untuk penggunaan gratis selama setahun.
Versi terakhir yaitu business desktop. Nah, versi ini adalah versi Tableau dengan fitur lengkap. Dengan versi business, kita bisa terhubung dengan lebih dari lima puluh data sources melalui box connectors.
Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif
Belajar analisis data merupakan salah satu langkah untuk mempelajari hal apapun di ranah data. Melakukan analisis data tentunya bukan hal yang mudah. Dibutuhkan ketekunan dan ketelitian dalam melakukan setiap tahapannya.
Agar skill analisis data Sahabat DQ semakin terasah, salah satu caranya adalah dengan meng-upgrade skillmu bersama DQLab!
Nikmati pengalaman belajar Data Science yang menarik dan cobain berlangganan bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Yuk Sign Up sekarang di DQLab.id!
Penulis: Salsabila MR
Editor: Annisa Widya Davita