Cara Melakukan Analisis Data–Bagi sebagian besar bisnis dan lembaga pemerintah, kurangnya data bukanlah masalah. Justru sebaliknya, seringkali ada terlalu banyak informasi untuk membuat keputusan yang jelas. Banyaknya data yang tersedia juga membuat Anda bingung dan ragu, sehingga analisis data akan sangat penting dan bermanfaat.

Dengan begitu banyak data untuk disortir, Anda membutuhkan lebih dari sekadar data. Pertanyaannya adalah, apakah Anda perlu tahu apakah ini data yang tepat untuk menjawab pertanyaan Anda? Apakah mungkin untuk menarik kesimpulan yang akurat dari data ini? Atau apakah Anda memerlukan data untuk pengambilan keputusan Anda?

Singkatnya, Anda membutuhkan analisis data yang lebih baik. Dengan alat dan proses analisis data yang tepat, jumlah informasi yang dulu berbeda menjadi titik keputusan yang sederhana dan jelas. Untuk meningkatkan keterampilan analisis data dan menyederhanakan keputusan, Anda perlu menyelesaikan proses analisis data. Untuk lebih jelasnya simak apa yang kami maksud dengan analisis data di bawah ini.

Mengenal Pengertian Analisis Data

Aplikasi sistematis teknik statistik dan logika untuk menggambarkan rentang data, untuk memodulasi struktur data, untuk mengompresi representasi data, untuk mengilustrasikan melalui gambar, tabel dan grafik, serta untuk mengevaluasi tren statistik dan data probabilistik, untuk mendapatkan kesimpulan yang berarti, itu dikenal sebagai analisis data. . Prosedur analitis ini memungkinkan kita untuk menarik kesimpulan yang solid dari data dengan menghilangkan kebingungan yang tidak perlu dari data lain.

Pembuatan data adalah proses yang berkelanjutan dan ini membuat analisis data menjadi proses yang berkelanjutan dan berulang di mana pengumpulan dan analisis data berlangsung secara paralel. Memastikan integritas data merupakan elemen penting dari analisis data. Ada berbagai contoh penggunaan analitik data, termasuk transportasi, deteksi risiko dan penipuan, interaksi pelanggan, perencanaan kesehatan, pencarian web, iklan digital, dll.

Tujuan Analisis Data

Biasanya, analisis data digunakan untuk berbagai tujuan, termasuk tujuan bisnis. Terkadang Anda hanya membutuhkan analitik untuk mengembangkan bisnis Anda. Jika bisnis Anda tidak berkembang, Anda perlu melihat ke belakang, mengakui kesalahan Anda, dan mendesain ulang tanpa mengulanginya. Bahkan jika bisnis Anda berkembang, Anda harus berharap untuk membuatnya lebih maju, Anda hanya perlu menganalisis data dan proses bisnis.

Jenis Analisis Data, Teknik dan Metode

Ada berbagai jenis teknik analisis data yang tersedia tergantung pada bisnis dan teknologi. Namun, jenis utama analisis data adalah:

• Analisis Teks

Analisis teks disebut juga data mining. Ini adalah metode untuk menemukan pola dalam kumpulan data besar menggunakan basis data atau alat penambangan data yang digunakan untuk mengubah data mentah menjadi informasi bisnis. Ada alat intelijen bisnis di pasar, yang digunakan untuk membuat keputusan bisnis strategis. Secara keseluruhan, teknik ini menawarkan kemampuan untuk mengekstrak dan memeriksa data, mengambil model, dan akhirnya menginterpretasikan data.

• Analisis statistik

Analisis statistik menunjukkan “apa yang terjadi” menggunakan data historis dalam bentuk dasbor. Analisis statistik meliputi pengumpulan data, analisis, interpretasi, penyajian dan pemodelan. Menganalisis kumpulan data atau sampel data. Ada dua kategori dari jenis analisis ini, yaitu:

1) Analisis Deskriptif
Analisis data lengkap atau sampel data numerik agregat yang menunjukkan rata-rata dan varians untuk data kontinu dan persentase serta frekuensi untuk data kategorikal.

2) Analisis inferensi
Menganalisis sampel dari semua data. Dalam jenis analisis ini, kesimpulan yang berbeda dapat ditarik dari data yang sama dengan memilih sampel yang berbeda.

• Analisis Diagnostik

Analisis diagnostik menunjukkan “mengapa ini terjadi?” menemukan penyebabnya dari wawasan Analisis Statistik. Analisis ini berguna untuk mengidentifikasi pola perilaku dalam data. Saat masalah baru muncul dalam proses bisnis, lihat analisis ini untuk menemukan pola masalah umum yang memungkinkan Anda menerapkan resep serupa untuk masalah baru.

• Analisis Prediktif

Analisis prediktif menunjukkan “apa yang bisa terjadi” berdasarkan data masa lalu. Contoh paling sederhana adalah jika Anda membeli dua gaun dari tabungan Anda tahun lalu dan jika gaji Anda dua kali lipat tahun ini, Anda bisa membeli empat gaun. Namun tentu tidak mudah karena harus memikirkan keadaan lain, seperti kemungkinan harga baju akan naik tahun ini, mungkin ingin membeli sepeda baru daripada baju, atau harus membeli kebutuhan pokok lainnya. . Jadi di sini analisis ini memberikan perkiraan hasil masa depan berdasarkan data saat ini atau masa lalu. Prediksi hanyalah perkiraan, keakuratannya didasarkan pada seberapa banyak detail informasi yang Anda miliki dan seberapa banyak Anda telah menggalinya.

• Analisis Preskriptif

Analisis preskriptif menggabungkan wawasan dari semua analisis sebelumnya untuk menentukan tindakan apa yang harus diambil terhadap masalah atau keputusan saat ini. Sebagian besar bisnis berbasis data menggunakan analitik preskriptif karena analitik prediktif dan deskriptif tidak cukup untuk meningkatkan kinerja data. Mereka menganalisis data dan membuat keputusan berdasarkan situasi dan masalah saat ini.

Proses Analisis Data

Proses analisis data tidak lebih dari mengumpulkan informasi menggunakan aplikasi atau alat yang tepat yang memungkinkan Anda menjelajahi data dan menemukan pola di dalamnya. Berdasarkan informasi dan data ini, Anda dapat membuat keputusan atau sampai pada kesimpulan akhir. Cara Melakukan Analisis Data

Analisis data terdiri dari fase-fase berikut:

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

Contoh Tools Analisis Data

Alat analisis data memudahkan pengguna untuk memproses dan mengelola data, menganalisis hubungan dan korelasi antara kumpulan data, dan membantu mengidentifikasi pola dan tren untuk interpretasi. Berikut adalah daftar lengkap alat:

• Xplenty
• Microsoft HD Insight
• Skytree
• Talend
• Splince Machine
• Apache Spark
• Plotly
• Apache SAMOA
• Lumify
• Elasticsearch

Kesimpulan

Cara Melakukan Analisis Data, Analisis data adalah proses pembersihan, transformasi, dan pemodelan data untuk menemukan informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan bisnis. Tujuan dari analisis data adalah untuk mengekstrak informasi yang berguna dari data dan membuat keputusan berdasarkan analisis data yang disaring dan diurutkan sesuai dengan kebutuhan atau persyaratan tertentu.

Saat membuat keputusan dalam kehidupan sehari-hari Anda, pikirkan apa yang terjadi terakhir kali atau apa yang akan terjadi jika Anda membuat keputusan itu. Ini tidak lebih dari contoh sederhana tentang bagaimana menganalisis masa lalu atau masa depan Anda dan membuat keputusan berdasarkan itu. Untuk melakukan ini, ia mengumpulkan kenangan masa lalu Anda atau impian masa depan Anda, yang tidak lebih dari analisis data sederhana. Sekarang analis melakukan hal yang sama untuk tujuan perusahaan dan skala besar, sehingga disebut Analisis Data.