Apa itu Analisis Data? Penelitian, Jenis & Contoh

Apa itu Analisis Data?

Analisis data didefinisikan sebagai proses pembersihan, transformasi, dan pemodelan data untuk menemukan informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan bisnis. Tujuan Analisis Data adalah untuk mengekstrak informasi yang berguna dari data dan mengambil keputusan berdasarkan analisis data.

Contoh sederhana dari analisis data adalah setiap kali kita mengambil keputusan dalam kehidupan sehari-hari, kita memikirkan apa yang terjadi terakhir kali atau apa yang akan terjadi dengan memilih keputusan tersebut. Ini tidak lain hanyalah menganalisis masa lalu atau masa depan kita dan mengambil keputusan berdasarkan hal tersebut. Untuk itu, kita mengumpulkan kenangan masa lalu atau impian masa depan kita. Jadi itu tidak lain hanyalah analisis data. Sekarang, hal yang sama yang dilakukan analis untuk tujuan bisnis disebut Analisis Data.

Dalam Ilmu Data Tutorial, Anda akan belajar:

Mengapa Analisis Data?

Untuk mengembangkan bisnis Anda bahkan berkembang dalam hidup Anda, terkadang yang perlu Anda lakukan hanyalah Analisis!

Jika bisnis Anda tidak berkembang, maka Anda harus melihat ke belakang dan mengakui kesalahan Anda serta membuat rencana lagi tanpa mengulangi kesalahan tersebut. Dan meskipun bisnis Anda berkembang, maka Anda harus terus berusaha agar bisnis tersebut semakin berkembang. Yang perlu Anda lakukan adalah menganalisis data bisnis dan proses bisnis Anda.

Alat Analisis Data

Alat analisis data memudahkan pengguna untuk memproses dan memanipulasi data, menganalisis hubungan dan korelasi antar kumpulan data, dan juga membantu mengidentifikasi pola dan tren interpretasi. Berikut daftar lengkapnya alat digunakan untuk analisis data dalam penelitian.

Jenis Analisis Data: Teknik dan Metode

Ada beberapa jenis Analisis Data teknik yang ada berdasarkan bisnis dan teknologi. Namun, metode Analisis Data utama adalah:

• Analisis Teks
• Analisis Statistik
• Analisis Diagnostik
• Analisis Prediktif
• Analisis Preskriptif

Analisis Teks

Analisis Teks juga disebut sebagai Data Mining. Ini adalah salah satu metode analisis data untuk menemukan pola dalam kumpulan data besar menggunakan database atau alat penambangan data. Ini digunakan untuk mengubah data mentah menjadi informasi bisnis. Alat Intelijen Bisnis hadir di pasar yang digunakan untuk mengambil keputusan bisnis strategis. Secara keseluruhan, ini menawarkan cara untuk mengekstrak dan memeriksa data serta memperoleh pola dan akhirnya interpretasi data.

Analisis Statistik

Analisis Statistik menunjukkan “Apa yang terjadi?” dengan menggunakan data masa lalu berupa dashboard. Analisis Statistik meliputi pengumpulan, analisis, interpretasi, penyajian, dan pemodelan data. Ini menganalisis sekumpulan data atau sampel data. Ada dua kategori dari jenis Analisis ini – DescriptAnalisis Ive dan Analisis Inferensial.

DescriptAnalisis ive

menganalisis data lengkap atau sampel data numerik yang diringkas. Ini menunjukkan rata-rata dan deviasi untuk data kontinu sedangkan persentase dan frekuensi untuk data kategorikal.

Analisis Inferensial

menganalisis sampel dari data lengkap. Dalam jenis Analisis ini, Anda dapat menemukan kesimpulan berbeda dari data yang sama dengan memilih sampel yang berbeda.

Analisis Diagnostik

Analisis Diagnostik menunjukkan “Mengapa itu terjadi?” dengan mencari penyebabnya dari wawasan yang terdapat pada Analisis Statistik. Analisis ini berguna untuk mengidentifikasi pola perilaku data. Jika masalah baru muncul dalam proses bisnis Anda, maka Anda dapat melihat Analisis ini untuk menemukan pola serupa dari masalah tersebut. Dan mungkin ada peluang untuk menggunakan resep serupa untuk mengatasi masalah baru.

Analisis Prediktif

Analisis Prediktif menunjukkan "apa yang mungkin terjadi" dengan menggunakan data sebelumnya. Contoh analisis data yang paling sederhana adalah seperti jika tahun lalu saya membeli dua gaun berdasarkan tabungan saya dan jika tahun ini gaji saya meningkat dua kali lipat maka saya dapat membeli empat gaun. Namun tentu saja tidak semudah itu karena Anda harus memikirkan keadaan lain seperti kemungkinan harga pakaian naik tahun ini atau mungkin alih-alih gaun Anda ingin membeli sepeda baru, atau Anda perlu membeli rumah!

Jadi di sini, Analisis ini membuat prediksi tentang hasil di masa depan berdasarkan data saat ini atau masa lalu. Peramalan hanyalah perkiraan. Akurasinya didasarkan pada seberapa banyak informasi mendetail yang Anda miliki dan seberapa banyak Anda menggalinya.

Analisis Preskriptif

Analisis Preskriptif menggabungkan wawasan dari semua Analisis sebelumnya untuk menentukan tindakan mana yang harus diambil dalam suatu masalah atau keputusan saat ini. Sebagian besar perusahaan berbasis data menggunakan Analisis Preskriptif karena Analisis prediktif dan deskriptif tidak cukup untuk meningkatkan kinerja data. Berdasarkan situasi dan masalah saat ini, mereka menganalisis data dan mengambil keputusan.

Proses Analisis Data

Proses Analisis Data tidak lain adalah mengumpulkan informasi dengan menggunakan aplikasi atau alat yang tepat yang memungkinkan Anda menjelajahi data dan menemukan pola di dalamnya. Berdasarkan informasi dan data tersebut, Anda dapat mengambil keputusan, atau Anda dapat memperoleh kesimpulan akhir.

Analisis Data terdiri dari fase-fase berikut:

• Pengumpulan Kebutuhan Data
• Pengumpulan Data
• Pembersihan Data
• Analisis Data
• Interpretasi data
• Visualisasi data

Pengumpulan Kebutuhan Data

Pertama-tama, Anda harus memikirkan mengapa Anda ingin melakukan analisis data ini? Yang Anda butuhkan hanyalah mengetahui maksud atau tujuan melakukan Analisis Data. Anda harus memutuskan jenis analisis data yang ingin Anda lakukan! Pada fase ini, Anda harus memutuskan apa yang akan dianalisis dan bagaimana mengukurnya, Anda harus memahami mengapa Anda melakukan investigasi dan tindakan apa yang harus Anda gunakan untuk melakukan Analisis ini.

Pengumpulan Data

Setelah pengumpulan kebutuhan, Anda akan mendapatkan gambaran yang jelas tentang hal-hal apa yang harus Anda ukur dan apa yang harus menjadi temuan Anda. Sekarang saatnya mengumpulkan data Anda berdasarkan kebutuhan. Setelah Anda mengumpulkan data, ingatlah bahwa data yang dikumpulkan harus diproses atau diatur untuk Analisis. Saat Anda mengumpulkan data dari berbagai sumber, Anda harus menyimpan catatan dengan tanggal pengumpulan dan sumber data.

Pembersihan Data

Sekarang data apa pun yang dikumpulkan mungkin tidak berguna atau tidak relevan dengan tujuan Analisis Anda, oleh karena itu data tersebut harus dibersihkan. Data yang dikumpulkan mungkin berisi catatan duplikat, spasi, atau kesalahan. Data harus dibersihkan dan bebas kesalahan. Fase ini harus dilakukan sebelum Analisis karena berdasarkan pembersihan data, keluaran Analisis Anda akan mendekati hasil yang diharapkan.

Analisis Data

Setelah data dikumpulkan, dibersihkan, dan diproses, data siap untuk Analisis. Saat Anda memanipulasi data, Anda mungkin menemukan bahwa Anda memiliki informasi tepat yang Anda perlukan, atau Anda mungkin perlu mengumpulkan lebih banyak data. Selama fase ini, Anda dapat menggunakan alat analisis data dan perangkat lunak yang akan membantu Anda memahami, menafsirkan, dan menarik kesimpulan berdasarkan persyaratan.

Interpretasi data

Setelah menganalisis data Anda, akhirnya tiba saatnya untuk menafsirkan hasil Anda. Anda dapat memilih cara untuk mengekspresikan atau mengomunikasikan analisis data Anda baik menggunakan kata-kata saja atau mungkin tabel atau bagan. Kemudian gunakan hasil proses analisis data Anda untuk memutuskan tindakan terbaik Anda.

Visualisasi data

Visualisasi data sangat umum dalam kehidupan Anda sehari-hari; mereka sering muncul dalam bentuk bagan dan grafik. Dengan kata lain data ditampilkan secara grafis sehingga akan memudahkan otak manusia untuk memahami dan mengolahnya. Visualisasi data sering digunakan untuk menemukan fakta dan tren yang tidak diketahui. Dengan mengamati hubungan dan membandingkan kumpulan data, Anda dapat menemukan cara untuk menemukan informasi yang bermakna.

Kesimpulan

• Analisis data berarti proses pembersihan, transformasi, dan pemodelan data untuk menemukan informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan bisnis
• Jenis Analisis Data adalah Analisis Teks, Statistik, Diagnostik, Prediktif, Preskriptif
• Analisis Data terdiri dari Pengumpulan Kebutuhan Data, Pengumpulan Data, Pembersihan Data, Analisis Data, Interpretasi Data, Visualisasi Data