Apa itu Analisis Data? Penelitian, Jenis & Contoh

Oleh: Evelyn Clarke Evelyn Clarke
Hours Updated

⚡ Ringkasan Cerdas

Analisis data adalah proses membersihkan, mengubah, dan memodelkan data sehingga suatu organisasi dapat memanfaatkannya.tracMengumpulkan informasi yang berguna dan menindaklanjutinya. Lima teknik dan struktur alur kerja enam fase menyusun pekerjaan tersebut.

  • 🔘 Definisi: Membersihkan, mengubah, dan memodelkan data mentah menjadi informasi yang mendukung pengambilan keputusan bisnis.
  • ☑️ Lima teknik: Analisis tekstual, statistik, diagnostik, prediktif, dan preskriptif menjawab pertanyaan-pertanyaan yang semakin sulit.
  • ✅ Tangga pertanyaan: Setiap teknik berawal dari apa yang terjadi, mengapa, apa yang mungkin terjadi, hingga apa yang harus dilakukan.
  • 🧪 Enam fase: Pengumpulan, pengumpulan, pembersihan, analisis, interpretasi, dan visualisasi persyaratan dijalankan secara berurutan.
  • ️ Perkakas: Lembar kerja, SQL, Python, R, dan platform business intelligence mencakup sebagian besar beban kerja analisis.
  • ⚠️ Kualitas data: Data duplikat, kolom kosong, dan spasi yang tidak perlu akan mengganggu setiap hasil yang dihasilkan di tahap selanjutnya.
Baca Selengkapnya

Apa itu Analisis Data?

Apa itu Analisis Data?

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

Contoh sederhana analisis data terjadi setiap kali kita membuat keputusan dalam kehidupan sehari-hari dengan memikirkan apa yang terjadi terakhir kali, atau apa yang akan terjadi jika kita memilih opsi tertentu. Itu tidak lain adalah menganalisis masa lalu atau masa depan kita dan memutuskan berdasarkan hal tersebut, mengumpulkan kenangan masa lalu atau harapan masa depan. Seorang analis melakukan hal yang sama untuk tujuan bisnis, dan itu disebut analisis data.

Analisis data berada di dalam bidang yang lebih luas yaitu Ilmu Datayang juga mencakup rekayasa data, pembelajaran mesin, dan penerapan.

Mengapa Analisis Data Penting?

Untuk mengembangkan bisnis Anda, dan bahkan untuk berkembang dalam hidup Anda, terkadang yang perlu Anda lakukan hanyalah analisis.

Jika bisnis Anda tidak berkembang, Anda harus melihat ke belakang, mengakui kesalahan Anda, dan membuat rencana lagi tanpa mengulanginya. Dan bahkan jika bisnis Anda berkembang, Anda harus melihat ke depan untuk membuatnya tumbuh lebih besar lagi. Yang perlu Anda lakukan hanyalah menganalisis data bisnis dan proses bisnis Anda.

Alat Analisis Data

Setiap fase yang dijelaskan di bawah ini dilakukan dengan perangkat lunak, dan tangkapan layar di bawahnya menunjukkan jenis antarmuka yang disajikan oleh alat analisis.

Antarmuka alat analisis data yang menampilkan kumpulan data yang siap untuk dieksplorasi.
Alat Analisis Data

Alat analisis data memudahkan pengguna untuk memproses dan memanipulasi data, menganalisis hubungan dan korelasi antar kumpulan data, serta mengidentifikasi pola dan tren untuk interpretasi. Spreadsheet mencakup kumpulan data kecil, kueri SQL mencakup gudang data, Python ke R Mengelola statistik dan pemodelan, dan platform intelijen bisnis mempublikasikan hasilnya ke dasbor. Berikut daftar lengkapnya alat Digunakan dalam penelitian.

Jenis Analisis Data: Teknik dan Metode

Ada beberapa jenis analisis data Teknik-teknik yang ada didasarkan pada bisnis dan teknologi. Namun, metode analisis data utama adalah:

  • Analisis teks
  • Analisis statistik
  • Analisis diagnostik
  • Analisis prediktif
  • Analisis preskriptif

Kelima hal tersebut saling berkaitan. Tabel di bawah ini menunjukkan pertanyaan yang dijawab oleh masing-masing pertanyaan sebelum bagian-bagian selanjutnya menjelaskannya secara individual.

Teknik Pertanyaan itu menjawab Keluaran biasa
Analisis teks Pola apa yang tersembunyi dalam teks yang tidak terstruktur? Tema, kata kunci, aturan yang digali
Analisis statistik Apa yang terjadi? Dasbor, statistik ringkasan
Analisis diagnostik Kenapa ini terjadi? Akar penyebab, pola perilaku
Analisis prediktif Apa yang kemungkinan akan terjadi? Prakiraan, skor risiko
Analisis preskriptif Apa yang harus kita lakukan? Tindakan yang disarankan

ARTIKEL TERKAIT

Analisis Teks

Analisis teks juga disebut sebagai penambangan data. Ini adalah salah satu metode analisis data yang digunakan untuk menemukan pola dalam kumpulan data besar menggunakan basis data atau alat penambangan dataIni mengubah data mentah menjadi informasi bisnis. Alat intelijen bisnis yang tersedia di pasaran digunakan untuk mengambil keputusan bisnis strategis. Secara keseluruhan, ini menawarkan cara untuk...tracdan memeriksa data, menemukan pola, dan akhirnya menafsirkan data.

Analisis Statistik

Analisis statistik menunjukkan “Apa yang terjadi?” dengan menggunakan data masa lalu dalam bentuk dasbor. Analisis ini mencakup pengumpulan, analisis, interpretasi, presentasi, dan pemodelan data, dan dapat dilakukan pada kumpulan data lengkap atau pada sampel. Terdapat dua kategori analisis jenis ini — analisis deskriptif dan analisis inferensial.

DescriptAnalisis ive

DescriptAnalisis regresi merangkum data lengkap atau sampel data numerik. Analisis ini melaporkan nilai rata-rata dan simpangan baku untuk data kontinu, serta persentase dan frekuensi untuk data kategorikal.

Analisis Inferensial

Analisis inferensial bekerja pada sampel yang diambil dari data lengkap. Dalam jenis analisis ini, Anda dapat mencapai kesimpulan yang berbeda dari populasi yang sama dengan memilih sampel yang berbeda.

Analisis Diagnostik

Analisis diagnostik menunjukkan “Mengapa hal itu terjadi?” dengan menemukan penyebab di balik wawasan yang ditemukan dalam analisis statistik. Analisis ini berguna untuk mengidentifikasi pola perilaku dalam data. Jika masalah baru muncul dalam proses bisnis Anda, Anda dapat melihat analisis ini untuk menemukan pola serupa, dan ada kemungkinan besar solusi serupa akan berlaku untuk masalah baru tersebut.

Analisis Prediktif

Analisis prediktif menunjukkan “Apa yang kemungkinan akan terjadi?” dengan menggunakan data sebelumnya. Contoh analisis data sederhana: jika tahun lalu saya membeli dua gaun berdasarkan tabungan saya, dan tahun ini gaji saya berlipat ganda, maka saya dapat membeli empat gaun. Tentu saja tidak semudah itu, karena Anda harus memikirkan keadaan lain — harga pakaian mungkin naik tahun ini, atau alih-alih gaun Anda mungkin menginginkan sepeda baru, atau Anda mungkin perlu membeli rumah.

Jadi, analisis ini membuat prediksi tentang hasil di masa depan berdasarkan data saat ini atau masa lalu. Ramalan hanyalah perkiraan; akurasinya bergantung pada seberapa detail informasi yang Anda miliki dan seberapa dalam Anda menggali informasi tersebut.

Analisis Preskriptif

Analisis preskriptif menggabungkan wawasan dari semua analisis sebelumnya untuk menentukan tindakan apa yang harus diambil terhadap suatu masalah atau keputusan saat ini. Sebagian besar perusahaan yang berbasis data menggunakan analisis preskriptif karena analisis prediktif dan deskriptif saja tidak cukup untuk meningkatkan kinerja data. Berdasarkan situasi dan masalah saat ini, mereka menganalisis data dan membuat keputusan.

Proses Analisis Data

Memilih teknik akan menjawab apa yang ingin Anda ketahui; proses di bawah ini akan menjelaskan bagaimana pekerjaan tersebut dijalankan. proses analisis data Mengumpulkan informasi menggunakan aplikasi atau alat yang tepat memungkinkan Anda untuk menjelajahi data dan menemukan pola di dalamnya. Berdasarkan informasi tersebut, Anda dapat membuat keputusan atau menarik kesimpulan.

Analisis data terdiri dari fase-fase berikut:

  • Pengumpulan persyaratan data
  • Pengumpulan data
  • Pembersihan data
  • Analisis data
  • Interpretasi data
  • Visualisasi data

Pengumpulan Kebutuhan Data

Pertama-tama, pikirkan mengapa Anda ingin melakukan analisis data ini. Anda perlu menemukan tujuan atau sasaran dari analisis data, dan memutuskan jenis analisis data apa yang ingin Anda jalankan. Pada fase ini, Anda memutuskan apa yang akan dianalisis dan bagaimana mengukurnya, serta memperjelas mengapa Anda melakukan investigasi dan ukuran apa yang akan digunakan dalam analisis tersebut.

Pengumpulan Data

Setelah pengumpulan persyaratan, Anda akan memiliki gambaran yang jelas tentang apa yang harus Anda ukur dan apa temuan yang seharusnya Anda peroleh. Sekarang saatnya mengumpulkan data berdasarkan persyaratan tersebut. Setelah terkumpul, data harus diproses atau diorganisir untuk dianalisis. Karena data berasal dari berbagai sumber, catatlah tanggal pengumpulan dan sumber setiap kumpulan data.

Pembersihan Data

Data apa pun yang dikumpulkan mungkin tidak berguna, atau mungkin tidak relevan dengan tujuan Anda, jadi data tersebut harus dibersihkan. Data yang dikumpulkan mungkin berisi catatan duplikat, spasi kosong, atau kesalahan. Data harus bersih dan bebas kesalahan. Fase ini harus dilakukan sebelum analisis, karena kualitas pembersihan menentukan seberapa dekat hasilnya dengan hasil yang Anda harapkan.

Analisis Data

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

Interpretasi data

Setelah menganalisis data Anda, akhirnya tiba saatnya untuk menafsirkan hasilnya. Anda dapat memilih bagaimana mengekspresikan atau mengkomunikasikan analisis tersebut — secara sederhana dalam kata-kata, atau sebagai tabel atau grafik. Kemudian gunakan hasil proses analisis data Anda untuk menentukan tindakan terbaik selanjutnya.

Visualisasi data

Visualisasi data sangat umum dalam kehidupan sehari-hari, dan sering muncul sebagai bagan dan grafik. Dengan kata lain, data ditampilkan secara grafis sehingga otak manusia lebih mudah memahami dan memprosesnya. Visualisasi data sering digunakan untuk menemukan fakta dan tren yang belum diketahui. Dengan mengamati hubungan dan membandingkan kumpulan data, Anda dapat mengungkap informasi yang bermakna.

Pertanyaan Umum Demo Slot

Analisis data memeriksa kumpulan data yang ada untuk menjawab pertanyaan yang telah ditentukan. Analitik data adalah disiplin ilmu yang lebih luas di sekitarnya — mengumpulkan, menyimpan, memodelkan, dan mengoperasionalkan data. Dalam penggunaan sehari-hari, kedua istilah tersebut sering dianggap dapat saling menggantikan.

Analisis kuantitatif bekerja dengan angka dan menjawab pertanyaan berapa banyak, seberapa sering, dan seberapa besar melalui uji statistik. Analisis kualitatif bekerja dengan kata-kata, gambar, dan pengamatan dari wawancara atau jawaban terbuka, dan menjelaskan makna dan konteks, bukan besaran.

Analisis data eksploratif adalah pengamatan terbuka pertama terhadap suatu kumpulan data: distribusi, nilai yang hilang, outlier, dan hubungan antar pasangan, sebagian besar melalui plot cepat. Analisis ini membentuk hipotesis yang nantinya akan diuji secara formal, sehingga dilakukan sebelum model apa pun dipasang.

Data sebenarnya datang dengan data duplikat, kode yang tidak konsisten, format tanggal yang campur aduk, dan kolom yang hilang, dan setiap sumber menambahkan kekhasannya sendiri. Setiap cacat tersebut memengaruhi hasilnya, sehingga analis biasanya menghabiskan sebagian besar waktu proyek untuk mempersiapkan data.

SQL untuk mengambil data, spreadsheet untuk pengecekan cepat, Python or R untuk statistik, dan satu alat visualisasi. Di luar alat-alat tersebut, seorang analis membutuhkan pengetahuan domain dan kemampuan untuk menjelaskan temuan kepada orang-orang yang tidak pernah melihat kode tersebut.

Mengartikan korelasi sebagai sebab-akibat, mengambil sampel dari kelompok yang tidak mewakili populasi, mengabaikanping Adanya data pencilan yang tidak diinginkan tanpa alasan, dan pengujian banyak hipotesis hingga salah satunya tampak signifikan. Merekam setiap keputusan terlebih dahulu akan melindungi dari sebagian besar data tersebut.

Fitur AI kini terintegrasi di sebagian besar alat analisis: fitur-fitur ini memprofilkan kumpulan data, mengusulkan aturan pembersihan, menulis kueri dari pertanyaan dalam bahasa sederhana, dan menyusun ringkasan. Fitur-fitur ini mempercepat proses analisis. Mesin belajar pekerjaan itu memang ada, tetapi analis tetap memegang kendali atas interpretasinya.

Ya. Kopilot GitHub Posit melengkapi pernyataan pandas, dplyr, dan SQL dari komentar yang menjelaskan tujuannya, yang menghilangkan sebagian besar kode berulang. Posit memperingatkan bahwa saran bersifat non-deterministik, jadi tinjau setiap baris yang dihasilkan sebelum mempercayai angka tersebut.

Ringkaslah postingan ini dengan: