Proses menganalisis, mengevaluasi, membersihkan, memodelkan, dan mengubah data dengan menggunakan alat statistik atau analitik yang berbeda untuk menemukan beberapa informasi berguna untuk membuat kesimpulan yang bermanfaat dan memberdayakan proses pengambilan keputusan dipahami sebagai analisis data.
Alasan utama di balik analisis data adalah untuk mengekstrak informasi penting, sehingga Anda memiliki data yang tepat untuk memecahkan masalah Anda dan menarik kesimpulan yang paling akurat.
Posting ini akan membawa Anda jauh ke dalam dunia analisis data dan membantu Anda memahami cara menggunakan data untuk membuat keputusan yang lebih tepat untuk mengoptimalkan peluang mendapatkan hasil yang menguntungkan. Jadi, mari kita mulai langsung-
pengantar
Data merupakan suatu bentuk kumpulan informasi yang sangat penting. Ada berbagai teknologi dan perusahaan yang didorong dengan bantuan data.
Ini berarti bahwa perusahaan-perusahaan ini memerlukan data untuk fungsinya.
Data adalah bahan mentah yang mereka butuhkan. Itu diproses menggunakan beberapa teknologi dan metode.
Ini mengarah pada pembuatan hasil akhir, yang dapat digunakan untuk beberapa proses lain atau dikirim ke klien dalam bentuk produk akhir. Data sering digunakan untuk analisis data.
Analisis data dapat disebut sebagai proses di mana seseorang atau sistem menganalisis informasi yang masuk.
Dalam bisnis berbasis data, semuanya bergantung pada kebenaran analisis data ini. Itulah mengapa ini sangat penting.
Data penting dikumpulkan menggunakan sarana informasi apa pun. Data ini kemudian dianalisis menggunakan berbagai alat dan sumber daya.
Analisis data adalah metode kualitatif untuk meneliti data yang telah dikumpulkan.
Definisi teknis analisis data mengatakan bahwa itu adalah aplikasi sistematis dari teknik logis dan statistik untuk memadatkan, mengilustrasikan, menggambarkan, mengevaluasi, dan merekap data. Bidang analisis data sangat penting dan merupakan bagian integral dari banyak proses.
Sarana Pengumpulan Data yang digunakan dalam Analisis Data
Data dapat dikumpulkan dengan berbagai cara dan sarana. Bagian terpenting dari pengumpulan data adalah keaslian dan kebenaran yang diperlukan.
Data terkadang bisa menjadi ambigu atau menyesatkan. Data tersebut harus dihilangkan, dan sumber tersebut harus dihindari. Berikut adalah daftar beberapa sumber data.
1. Pengamatan
Mengamati orang adalah kunci dari banyak informasi dan data. Cara dasar observasi adalah mengamati orang, mendengar mereka berbicara, dan mengartikan makna dari tindakan dan reaksi mereka.
Ini adalah cara yang bagus untuk mengumpulkan informasi maksimal, tetapi cara melakukannya harus etis. Seharusnya tidak ada pelanggaran privasi dan keamanan saat melakukannya.
2. Survei
Survei mencakup serangkaian pertanyaan yang digunakan untuk memahami data. Pertanyaan-pertanyaan ini perlu dijawab oleh orang yang bersangkutan atau sistem yang sedang dipertimbangkan.
Jawaban yang diperoleh berfungsi sebagai kumpulan data. Ini adalah kumpulan data yang dapat digunakan lebih lanjut untuk analisis terperinci.
3. Wawancara
Pengumpulan data jenis ini umumnya digunakan untuk mengambil data dari sumber-sumber hidup—orang yang membutuhkan wawancara data, baik satu orang atau sekelompok orang. Jawaban yang dicari dalam wawancara ini diajukan sebagai data yang diperlukan. Satu dapat menggunakan data ini untuk diproses lebih lanjut.
Mari kita lihat langkah-langkah berbeda yang akan membantu Anda dalam proses analisis data Anda-
Langkah-langkah Analisis Data
Analisis data dapat dicapai dengan menggunakan langkah-langkah yang didefinisikan dan dijelaskan dalam beberapa studi dan penelitian.
- Tentukan tujuan Anda
Motif di balik analisis data harus didefinisikan dengan jelas. Untuk mendapatkan hasil terbaik dari beberapa analisis data, tujuannya harus jelas.
Untuk memperjelas niat, Anda bisa mengajukan berbagai pertanyaan. Jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini akan membantu menentukan tujuan dengan lebih baik.
- Tentukan pertanyaan
Setelah tujuan Anda ditentukan dengan jelas, Anda perlu mengajukan pertanyaan ke kumpulan data Anda.
Jawaban yang Anda cari harus dicapai melalui analisis data yang ingin Anda lakukan.
Kumpulan data perlu menjawab semua pertanyaan ini, dan hanya yang dijelaskan yang dapat diselesaikan dengan analisis data lebih lanjut.
- Pengumpulan data
Ini adalah langkah penting. Anda perlu mengumpulkan semua informasi penting yang diperlukan untuk analisis data.
Data yang terkumpul harus dapat menjawab semua pertanyaan yang telah ditentukan. Jika mereka menjawab semua pertanyaan ini, pengumpulan data dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut.
- Pembersihan data
Data yang dikumpulkan dalam langkah-langkah yang diberikan di atas sebagian besar dalam bentuk mentah. Beberapa detail tidak diperlukan saat ada beberapa data yang tidak perlu.
Bagian yang tidak perlu ini dapat dihilangkan melalui proses yang disebut data scrubbing. Dalam data scrubbing, data yang tersedia diubah menjadi bentuk yang kompatibel dengan alat analisis data.
- Analisis data yang tersedia
Pada langkah ini, data yang tersedia dianalisis. Berbagai alat digunakan untuk menganalisis data ini.
Beberapa perangkat berorientasi pada teknologi terbaru, sementara beberapa metode dasar untuk dieksekusi.
Hasil dari langkah ini adalah blok data yang dianalisis dengan baik yang dapat digunakan untuk tujuan prediksi dan kesimpulan.
- Interpretasi hasil
Hasil analisis data perlu dipelajari dengan baik. Ini memungkinkan interpretasi langsung dari data.
Hasil analisis data dapat digunakan untuk menarik kesimpulan dan membuat prediksi. Dataset saat ini dan analisisnya digunakan untuk membuat prediksi masa depan.
Ini membantu Anda tetap siap untuk perkembangan dan perubahan baru di masa depan.
Mari kita lihat 10 teknik analisis data yang paling efektif-
Teknik Kunci yang terlibat dalam Analisis Data
Analisis data dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai teknik. Kebanyakan dari mereka sangat berguna dan mudah diterapkan.
- Tetapkan pertanyaan Anda dan jelaskan tujuan Anda:
Jika Anda memiliki tujuan yang jelas dan terdefinisi dengan baik, Anda perlu mengajukan pertanyaan yang tepat. Jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini membentuk teknik yang sangat baik untuk menganalisis data yang tersedia. Langkah ini adalah dasar dari banyak teknik analisis data tingkat lanjut.
- Tetapkan KPI
KPI adalah singkatan dari ‘Key Performance Indicators.’ Ini adalah area kritis yang perlu Anda fokuskan untuk meningkatkan kinerja Anda. KPI sangat penting dalam analisis data kualitatif dan kuantitatif. Ini membantu Anda mengukur dan melacak kemajuan data Anda.
- Kolaborasikan kebutuhan Anda
Anda perlu berkolaborasi dengan kebutuhan Anda dengan teknik analisis data Anda. Untuk itu, Anda harus mengadakan pertemuan dengan semua pemangku kepentingan dan merencanakan proses analisis data. Ini memberikan gambaran yang lebih baik tentang tujuan strategis dan persyaratan fungsional.
- Abaikan data yang tidak perlu
Data yang tidak berguna perlu dihilangkan untuk fokus pada informasi utama. Anda dapat menggunakan KPI (Key Performance Indicators) untuk menyorot data penting dan perlu. Saat data yang dihilangkan dihapus, data yang tersisa disempurnakan dan lebih akurat.
- Rancang peta jalan untuk pengelolaan data:
Peta jalan adalah rencana untuk melaksanakan aktivitas individu. Bahkan dalam manajemen data, ada langkah-langkah untuk menyimpan, mengelola, dan menangani data. Peta jalan data tata kelola membantu penganalisa merancang teknik analisis data yang lebih berkelanjutan dan efektif.
- Mengintegrasikan teknologi
Banyak teknologi yang muncul membantu orang dalam menganalisis data dengan cara terbaik. Beberapa teknik analisis data yang mendasari termasuk bahasa pemrograman Python dan R. Juga, ada alat sederhana seperti Microsoft Excel, yang membantu dalam analisis data. Teknologi tersebut dapat diintegrasikan untuk membentuk penganalisa data yang baik.
- Visualisasi data
Visualisasi data adalah proses mengekstraksi metrik dan menampilkannya kepada orang-orang dalam bentuk grafik, diagram lingkaran, dan tabel. Ini memberi Anda wawasan tentang data dan membantu bisnis.
Visualisasi data dapat digunakan untuk membuat karyawan perusahaan Anda mendapatkan informasi yang baik dan lebih cerdas terkait data.
- Lakukan analisis statistik
Melakukan analisis statistik adalah salah satu teknik yang paling berguna untuk analisis data. Ini bekerja dengan berfokus pada berbagai aspek seperti Cluster, Regresi, Kelompok, Jaringan Neural, dll. Dengan cara ini, ia menawarkan proses analisis data Anda ke arah yang logis. Mari kita lihat sekilas semua aspek analisis statistik ini-
- Dalam Cluster, pengelompokan sekumpulan elemen dilakukan dengan cara mengelompokkan elemen-elemen yang sejenis dengan membentuk sebuah cluster.
- Di Kelompok, Anda akan memiliki subkumpulan analitik perilaku yang digunakan untuk mengambil wawasan dari kumpulan kumpulan data yang diberikan. Dalam hal ini, setiap elemen akan dipecah menjadi grup terkait, dan karenanya Anda akan memiliki banyak info tentang preferensi konsumen.
- Aspek ketiga adalah regresi, dan itu berkisar pada serangkaian proses statistik tetap yang bekerja untuk membuat hubungan antara variabel tertentu untuk mengukur pemahaman yang lebih dalam tentang tren kontemporer.
- Aspek keempat dari analisis statistik adalah faktor, dan digunakan untuk menggambarkan variabilitas di antara variabel berkorelasi yang berbeda dalam hal jumlah variabel yang tidak teramati yang berpotensi lebih rendah. Ini digunakan untuk mengungkap variabel laten yang independen.
- Aspek selanjutnya dari analisis data statistik adalah jaringan saraf yang berputar di sekitar pembelajaran mesin yang digunakan untuk memprediksi hasil dari variabel tertentu.
- Aspek keenam dari analisis data statistik adalah pemodelan data, yang digunakan sebagai istilah umum untuk wawasan dan metrik rekayasa untuk nilai, konteks, dan arah. Ketika menganalisis data, ini adalah salah satu aspek terpenting dari analisis statistik.
- Aspek terakhir dari analisis statistik adalah analitik prediktif yang cukup berguna dalam membantu Anda melihat tren yang tak ternilai harganya. Analitik prediktif digunakan untuk mengungkap dan mengembangkan berbagai inisiatif yang dapat meningkatkan prosedur operasional Anda, serta memberdayakan Anda untuk memiliki keunggulan dalam persaingan.
Jenis Analisis Data
Ada beberapa tipe dasar analisis data, seperti yang diberikan di bawah ini. Anda dapat memutuskan mana yang akan diambil berdasarkan kebutuhan dan sumber daya yang tersedia.
- Analisis diagnostik
Jenis analisis data ini digunakan untuk mendiagnosis situasi tertentu. Analisis diagnostik adalah cara untuk menentukan bagaimana sesuatu telah terjadi. Dunia bisnis membutuhkan diagnosis yang tepat dari setiap kasus untuk memastikan profitabilitas dari setiap situasi tertentu.
- Analisis deskriptif
Analisis deskriptif adalah jenis analisis yang memungkinkan Anda mengetahui apa yang terjadi dalam data. Jawaban atas ‘apa’ dapat ditemukan melalui KPI, penjualan, pendapatan, dan prospek.
Analisis data ini memberikan semua informasi yang diperlukan tentang dataset.
- Analisis prediktif
Tujuan paling penting dari analisis data adalah memprediksi kejadian di masa depan. Grafik, diagram lingkaran, atau segala bentuk visualisasi data banyak digunakan dalam analisis prediktif.
Hasil laporan sebelumnya digunakan untuk memprediksi pergantian peristiwa di masa mendatang. Jika masa depan dapat diprediksi dengan benar, Anda dapat menyusun rencana untuk memaksimalkan keuntungan dan mengurangi risiko.
- Analisis preskriptif
Setelah analisis deskriptif, analisis diagnostik, dan analisis prediktif selesai, Anda dapat menggunakan analisis preskriptif. Dalam analisis prediktif, Anda biasanya memprediksi kejadian di masa depan.
Pada tahap ini, Anda dapat menentukan langkah-langkah yang diperlukan untuk mengurangi risiko. Anda juga dapat menyarankan metode untuk meningkatkan kualitas produk atau layanan dan meningkatkan keuntungan.
Mari kita lihat beberapa alat terbaik yang dapat Anda gunakan untuk tujuan analisis data-
Alat Terbaik untuk Analisis Data
- IBM SPSS Modeler
- Pemrograman-R
- Pencarian elastis
- Lumifikasi
- Apache SAMO
- Secara plot
- Percikan
- Mesin Sambungan
- Bakat
- Skytree
- Microsoft HDInsight
- Banyak
Pikiran Akhir!
Analisis data adalah konsep penting dalam manajemen bisnis. Banyak bisnis digerakkan oleh data. Ini berarti bahwa mereka membutuhkan pasokan data yang benar dan otentik secara konstan.
Data ini perlu dianalisis secara menyeluruh untuk mengukur perilaku data dan memprediksi cakupannya di masa mendatang. Ada berbagai tahapan dan langkah-langkah yang terlibat dalam analisis data yang sempurna.
Ada empat jenis analisis data, dan ketika semua jenis ini dijalankan dengan semua langkahnya, Anda akan mendapatkan hasil yang baik melalui analisis data.
Seberapa penting analisis data menurut Anda untuk bisnis kontemporer? Bagikan pandangan Anda dengan kami di komentar di bawah.
