Apa itu Analisis Data dan Mengapa Penting?

Dunia menjadi semakin didorong oleh data, dengan jumlah data yang tak terbatas tersedia untuk digunakan. Perusahaan besar seperti Google dan Microsoft menggunakan data untuk membuat keputusan, tetapi mereka bukan satu-satunya.

Apakah itu penting? Sangat!

Analisis data digunakan oleh usaha kecil, perusahaan ritel, kedokteran, dan bahkan di dunia olahraga. Ini adalah bahasa universal dan lebih penting dari sebelumnya. Kelihatannya seperti konsep lanjutan tetapi analisis data sebenarnya hanyalah beberapa ide yang dipraktikkan.

Apa itu Analisis Data?

Analisis data adalah proses mengevaluasi data menggunakan alat analisis atau statistik untuk menemukan informasi yang berguna. Beberapa alat ini adalah bahasa pemrograman seperti R atau Python. Microsoft Excel juga populer di dunia analitik data .

Setelah data dikumpulkan dan diurutkan menggunakan alat-alat ini, hasilnya diinterpretasikan untuk membuat keputusan. Hasil akhir dapat disampaikan sebagai ringkasan, atau sebagai visual seperti bagan atau grafik.

Proses penyajian data dalam bentuk visual disebut dengan visualisasi data . Alat visualisasi data membuat pekerjaan lebih mudah. Program seperti Tableau atau Microsoft Power BI memberi Anda banyak visual yang dapat menghidupkan data.

Ada beberapa metode analisis data termasuk data mining, analisis teks, dan intelijen bisnis.

Bagaimana Analisis Data Dilakukan?

Kredit Gambar: Faithie / foto deposit

Analisis data adalah subjek besar dan dapat mencakup beberapa langkah berikut:

Menentukan Tujuan: Mulailah dengan menguraikan beberapa tujuan yang didefinisikan dengan jelas. Untuk mendapatkan hasil terbaik dari data, tujuannya harus jelas.
mengajukan pertanyaan: Cari tahu pertanyaan yang ingin Anda jawab berdasarkan data. Misalnya, apakah mobil sport merah lebih sering mengalami kecelakaan daripada yang lain? Cari tahu alat analisis data mana yang akan mendapatkan hasil terbaik untuk pertanyaan Anda.
Pengumpulan data: Kumpulkan data yang berguna untuk menjawab pertanyaan. Dalam contoh ini, data mungkin dikumpulkan dari berbagai sumber seperti DMV atau laporan kecelakaan polisi, klaim asuransi, dan detail rawat inap.
Penggosokan Data: Data mentah dapat dikumpulkan dalam beberapa format berbeda, dengan banyak nilai sampah dan kekacauan. Data dibersihkan dan dikonversi sehingga alat analisis data dapat mengimpornya. Ini bukan langkah yang glamor tapi sangat penting.
Analisis data: Impor data bersih baru ini ke alat analisis data. Alat ini memungkinkan Anda untuk menjelajahi data, menemukan pola, dan menjawab pertanyaan bagaimana-jika. Inilah hasilnya, di sinilah Anda menemukan hasil!
Menarik Kesimpulan dan Membuat Prediksi: Buat kesimpulan dari data Anda. Kesimpulan ini dapat diringkas dalam laporan, visual, atau keduanya untuk mendapatkan hasil yang tepat.

Mari kita gali lebih dalam beberapa konsep yang digunakan dalam analisis data.

Penambangan Data

Kredit Gambar: Philippe Put/ Flickr

berapa lama mac bertahan?

Data mining adalah metode analisis data untuk menemukan pola dalam kumpulan data besar menggunakan statistik, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin. Tujuannya adalah untuk mengubah data menjadi keputusan bisnis.

Apa yang dapat Anda lakukan dengan penambangan data? Anda dapat memproses data dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi outlier dan mengecualikannya dari pengambilan keputusan. Bisnis dapat mempelajari kebiasaan pembelian pelanggan, atau menggunakan pengelompokan untuk menemukan grup yang sebelumnya tidak dikenal dalam data.

Jika Anda menggunakan email, Anda akan melihat contoh lain dari penambangan data untuk mengurutkan kotak surat Anda. Aplikasi email seperti Outlook atau Gmail menggunakan ini untuk mengkategorikan email Anda sebagai 'spam' atau 'bukan spam'.

Analisis Teks

Kredit Gambar: Marc_Smith/ Flickr

Data tidak hanya sebatas angka, informasi juga bisa berasal dari informasi teks.

Analisis teks adalah proses menemukan informasi yang berguna dari teks. Anda melakukan ini dengan memproses teks mentah, membuatnya dapat dibaca oleh alat analisis data, dan menemukan hasil dan pola. Ini juga dikenal sebagai penambangan teks.

Excel melakukan pekerjaan yang baik dengan ini. Excel memiliki banyak rumus untuk bekerja dengan teks yang dapat menghemat waktu Anda saat Anda bekerja dengan data.

Penambangan teks juga dapat mengumpulkan informasi dari web, database, atau sistem file. Apa yang dapat Anda lakukan dengan informasi teks ini? Anda dapat mengimpor alamat email dan nomor telepon untuk menemukan pola. Anda bahkan dapat menemukan frekuensi kata dalam dokumen.

Intelijen Bisnis

Kredit Gambar: FutUndBeidl/ Flickr

Intelijen bisnis mengubah data menjadi intelijen yang digunakan untuk membuat keputusan bisnis. Ini dapat digunakan dalam pengambilan keputusan strategis dan taktis organisasi. Ini menawarkan cara bagi perusahaan untuk memeriksa tren dari data yang dikumpulkan dan mendapatkan wawasan darinya.

Intelijen bisnis digunakan untuk melakukan banyak hal:

Buat keputusan tentang penempatan dan harga produk
Identifikasi pasar baru untuk produk
Buat anggaran dan perkiraan yang menghasilkan lebih banyak uang
Gunakan alat visual seperti peta panas, tabel pivot, dan pemetaan geografis untuk menemukan permintaan produk tertentu

Visualisasi data

Kredit Gambar: pressmaster/ foto deposit

Visualisasi data adalah representasi visual dari data. Alih-alih menyajikan data dalam tabel atau database, Anda menyajikannya dalam bagan dan grafik. Itu membuat data yang kompleks lebih mudah dipahami, belum lagi lebih mudah untuk dilihat.

Semakin banyak jumlah data yang dihasilkan oleh aplikasi yang Anda gunakan (Juga dikenal sebagai 'Internet of Things'). Jumlah data (disebut sebagai 'data besar') cukup masif. Visualisasi data dapat mengubah jutaan titik data menjadi visual sederhana yang mudah dipahami.

Ada berbagai cara untuk memvisualisasikan data:

Menggunakan alat visualisasi data seperti Tableau atau Microsoft Power BI
Grafik dan bagan Excel standar
Grafik Excel interaktif
Untuk web, alat seperti D3.js dibuat menggunakan JavaScript

NS visualisasi kumpulan data Google adalah contoh bagus tentang bagaimana big data dapat memandu pengambilan keputusan secara visual.

Analisis Data dalam Tinjauan

Analisis data digunakan untuk mengevaluasi data dengan alat statistik untuk menemukan informasi yang berguna. Berbagai metode digunakan termasuk penambangan data, analisis teks, kecerdasan bisnis, penggabungan kumpulan data , dan visualisasi data.

Alat Power Query di Microsoft Excel sangat membantu untuk analisis data. Jika Anda ingin membiasakan diri dengannya, baca panduan kami untuk membuat skrip Microsoft Power Query pertama Anda.

Membagikan Membagikan Menciak Surel Cara Mengakses Tingkat Gelembung Bawaan Google di Android

Jika Anda pernah ingin memastikan ada sesuatu yang rata dalam keadaan darurat, Anda sekarang bisa mendapatkan level gelembung di ponsel Anda dalam hitungan detik.

Baca Selanjutnya Topik-topik yang berkaitan

Teknologi Dijelaskan
Pemrograman
Data besar
Analisis data

Tentang Penulis Anthony Grant(40 Artikel Diterbitkan)

Anthony Grant adalah penulis lepas yang meliput Pemrograman dan Perangkat Lunak. Dia jurusan Ilmu Komputer yang berkecimpung dalam pemrograman, Excel, perangkat lunak, dan teknologi.

cara menghapus aplikasi di samsung smart tv

Berlangganan newsletter kami

Bergabunglah dengan buletin kami untuk kiat teknologi, ulasan, ebook gratis, dan penawaran eksklusif!

Klik di sini untuk berlangganan