Mengenal Analisis Deskriptif dalam Data Science

Analisis data adalah sebuah proses yang sangat penting bagi perkembangan bisnis. Sebab, dengan analisis tersebut, perusahaan dapat menentukan strategi apa saja yang dapat dilakukan untuk meningkatkan kinerja bisnis. Salah satu contoh analisis data yang sering digunakan adalah analisis deskriptif.

Namun, analisis data kini biasa dilakukan dengan sistem yang otomatis karena data yang diperoleh cenderung berjumlah besar dan kompleks. Sehingga, perusahaan kemudian menggunakan bahasa pemrograman tertentu untuk melakukannya. Lantas, seperti apa pengertian analisis deskriptif dalam bahasa pemrograman dan pengolahan data?

Apa Itu Analisis Deskriptif?

Analisis deskriptif adalah salah satu tipe dalam analisis data untuk melihat data pada masa lalu agar bisa menganalisis situasi yang sedang terjadi. Hasil dari analisis ini dapat berupa laporan teks, grafik, diagram, dan bentuk visualisasi lainnya yang mudah dipahami audiens.

Analisis deskriptif dapat digunakan untuk mengetahui apa saja varian yang mendukung keberlangsungan bisnis. Kemudian, membandingkan dengan kompetitor maupun melihat kecenderungan anomali yang terjadi. Begitu pun dalam melihat dan mengidentifikasi kekuatan dan kelemahan perusahaan atau bisnis.

Agar proses analisis deskriptif berjalan dengan baik, diperlukan tools khusus. Biasanya, tools yang cukup sering digunakan adalah Tableau, Power BI, dan Qlik. Ketiganya dipilih karena memiliki proses analisis data yang lebih sederhana dan mudah dimengerti.

Langkah Melakukan Analisis Deskriptif

Setelah Anda mengetahui apa itu analisis deskriptif, lantas bagaimana melakukannya? Pada dasarnya, analisis deskriptif sama halnya dengan analisis pemrograman lainnya. Dalam hal ini, ada tiga langkah utama yang harus dilakukan, yakni collect data, clean data, dan apply methods. Berikut penjelasan dari masing-masing langkah tersebut yang perlu Anda ketahui.

1. Collect data

Langkah paling awal dalam melakukan analisis deskriptif. Di sini, ada banyak cara yang bisa dilakukan, misalnya saja yang paling sering digunakan adalah metode survei. Hal ini karena data yang diamati dapat dipilah-pilah sesuai dengan kebutuhan.

2. Clean data

Langkah yang kedua ini tidak kalah pentingnya. Terkadang data yang terkumpul tidak bisa diakses. Tentu ini akan menyulitkan dalam proses manipulasi data dengan statistik. Dengan menghapus data, setidaknya dapat mengubah format dan memudahkan dalam analisis. Jadi, hanya data-data penting yang sudah disaring saja yang bisa digunakan untuk analisis.

3. Apply methods

Ini adalah tahapan terakhir untuk memilih metode statistik mana yang bisa dijadikan acuan. Pemilihan metode ini bergantung dari jenis data yang ada. Jadi, tidak semua metode bisa digunakan dengan baik. Sebab, data yang berbeda akan berbeda pula caranya.

Manfaat Menggunakan Analisis Deskriptif

Penggunaan analisis deskriptif dalam mengolah data memiliki manfaat yang cukup besar. Khususnya bagi sebuah perusahaan dan bisnis yang mengedepankan data sebagai sumber acuan dalam menentukan strategi bisnis. Adapun beberapa manfaat dari analisis ini antara lain adalah:

• Mengomunikasikan data menjadi lebih sederhana, terutama untuk data dalam bentuk angka. Hal ini juga akan meningkatkan pemahaman pada situasi yang lebih kompleks;
• Perusahaan atau instansi bisnis dapat membandingkan performa dari kompetitor atau melihat bagaimana alur produksi berjalan;
• Analisis deskriptif memberikan metode yang lebih baik, terutama dalam pengumpulan data dan mencari keterhubungan antara data satu dan lainnya;
• Proses dalam analisis deskriptif lebih lengkap dibandingkan metode kuantitatif. Sebab, Anda bisa melihat data dalam bentuk visualisasi maupun sebuah peristiwa untuk dianalisis;
• Pada metode survei yang jadi bagian dari metode analisis ini, biasanya data dikumpulkan dari sebuah sumber yang sangat besar dan lebih variatif. Inilah yang nantinya bisa memunculkan berbagai kemungkinan-kemungkinan baru.

Perbedaan Analisis Deskriptif, Prediktif, Preskriptif, dan Diagnosis

Berbicara mengenai analisis deskriptif, tentu tidak bisa dilepaskan dari apa yang menjadi perbedaannya dengan metode analisis lainnya, seperti analisis prediktif, preskriptif, dan diagnosis. Perbedaan utamanya adalah pada kemampuan dalam menganalisis data yang ada. Secara garis besar, berikut rangkuman perbedaannya.

- Analisis deskriptif

Menitikberatkan pada bagaimana menyediakan informasi mengenai apa yang akan terjadi. Sebagai contoh, dalam bisnis biasanya digunakan untuk melihat pertumbuhan penjualan melalui promosi baru.

- Analisis prediktif

Digunakan untuk mengidentifikasi kemungkinan yang akan terjadi di masa mendatang, termasuk dalam melihat tren yang akan berlangsung berdasarkan model yang digunakan di masa lalu.

- Analisis preskriptif

Membuat serangkaian rekomendasi mengenai keputusan apa yang harus diambil melalui prediksi sebelumnya. Contohnya adalah memanfaatkan demografi dalam meningkatkan penjualan di wilayah tertentu sebuah bisnis.

- Analisis diagnostik

Digunakan untuk melihat data dalam jumlah besar. Ini digunakan untuk memahami kecenderungan dari sebuah peristiwa tertentu. Dalam bisnis, ketika penjualan produk meningkat, analisis diagnostik dapat mengetahui mengapa produk tersebut mengalami peningkatan. Hasil inilah yang dapat dijadikan evaluasi nantinya.

Kesimpulan

Berdasarkan ulasan di atas, dapat disimpulkan bahwa analisis deskriptif menjadi sebuah metode penting dalam mengolah data yang akan dijadikan sebagai acuan penting, terutama bagi perusahaan ketika akan mengambil sebuah strategi untuk menunjang keberlangsungan bisnisnya.

Oleh karena itulah, penting bagi seorang data analyst memilih pendekatan yang tepat ketika membaca data dan menganalisisnya. Untuk mempertajam kemampuan tersebut, Anda bisa mengikuti kursus data science yang diselenggarakan oleh Algoritma Data Science School. Di sini ada berbagai kursus yang bisa dipilih sesuai dengan kebutuhan.

Referensi:

• target - Descriptive Analytics. (diakses pada 18 Juli 2022)
• pestleanalysis - Descriptive Analytics: How To, Types, Examples. (diakses pada 18 Juli 2022)
• analyticssteps - An Overview of Descriptive Analysis. (diakses pada 18 Juli 2022)