Macam-macam Metode Analisis Data dalam Data Science

Apa saja metode analisis data yang digunakan dalam data science? Bisa dibilang, analisis data adalah bagian krusial dalam data science. Tanpa proses ini, mustahil Anda bisa mendapatkan informasi bermanfaat dari data, yang bermanfaat untuk pengambilan keputusan dalam bisnis. Nah, kabar baiknya, analisis data bisa dilakukan melalui berbagai metode. Apa saja?

Apa Itu Analisis Data?

Analisis data merupakan suatu proses untuk mengumpulkan, membersihkan, mengubah, dan memproses data mentah hingga menghasilkan suatu informasi relevan yang dapat ditindaklanjuti. Dengan begitu, pihak yang membutuhkan data dapat mengambil keputusan dengan tepat.

Prosedur analisis data juga dapat membantu mengurangi risiko yang melekat dalam pengambilan keputusan. Caranya adalah dengan memberikan informasi dan statistik yang berguna. Hasil analisis biasanya ditampilkan dalam bentuk gambar, diagram, grafik, maupun tabel (data visualization).

Kenapa Analisis Data Penting?

Agar keputusan yang Anda ambil tepat dan minim risiko, maka diperlukan data. Namun, sebelum itu, data yang digunakan harus relevan. Nah, analisis data akan membantu Anda untuk memperoleh informasi yang relevan dan akurat. Dengan dasar yang kuat inilah hasil analisis data akan membantu proses pengambilan keputusan.

Selain itu, analisis data juga merupakan sebuah solusi pemecahan masalah. Informasi yang dihasilkan dari proses analisis data sering kali akurat atau bahkan tepat sasaran. Ini jauh lebih baik daripada menyelesaikan masalah hanya berbekal asumsi tanpa dasar.

Melakukan analisis data juga merupakan suatu langkah yang efisien. Dengan bantuan teknologi canggih seperti tool analitik prediktif, bisnis dapat melihat pola dalam data mereka dan merencanakan strategi yang sesuai. Bayangkan saja jika Anda mengambil strategi tanpa didasari data yang akurat, tentu risiko rugi pun akan jauh lebih besar.

7 Macam Metode Analisis Data

Metode analisis data sendiri ada bermacam-macam jenisnya. Seperti yang telah disebutkan pada poin sebelumnya, jenis metode yang digunakan bergantung pada jenis industri dan tujuan penyelidikan data. Namun, ada beberapa jenis metode yang lebih sering digunakan dibanding metode lain. Berikut adalah beberapa di antaranya:

1. Metode analisis deskriptif

Metode analisis data yang satu ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan tentang apa yang terjadi? Ini dilakukan dengan mengurutkan dan menafsirkan data mentah dari berbagai sumber untuk mengubahnya menjadi informasi yang berharga.

2. Metode analisis eksplorasi

Tujuan utama metode analisis data ini adalah untuk mengeksplorasi data. Umumnya, metode ini diterapkan ketika masih belum ada gagasan tentang hubungan antara data dan variabel. Analisis eksplorasi memungkinkan Anda menemukan koneksi dan menghasilkan hipotesis atas permasalahan tertentu.

3. Metode analisis diagnostik

Analisis data diagnostik memberikan pemahaman kontekstual yang kuat mengenai alasan di balik terjadinya suatu peristiwa. Saat mengetahui alasan mengapa suatu hal terjadi serta bagaimana hal itu terjadi, maka Anda bisa lebih mudah menentukan cara yang tepat untuk mengatasi masalah atau tantangan tersebut.

4. Metode analisis prediktif

Metode analisis prediktif memungkinkan Anda mendapatkan gambaran untuk menjawab pertanyaan, “Apa yang akan terjadi?”. Untuk bisa melakukan analisis prediktif, Anda perlu hasil analisis deskriptif, eksplorasi, dan diagnostik. Agar hasil lebih optimal, sertakan juga pemanfaatan ML (machine learning) serta kecerdasan buatan (artificial intelligence). Metode analisis data ini sering kali digunakan untuk mengembangkan inisiatif pada masa depan.

5. Metode analisis preskriptif

Jika metode analisis prediktif menjawab pertanyaan “apa yang akan terjadi”, maka analisis preskriptif membantu Anda mengetahui bagaimana hal tersebut terjadi. Dengan menelusuri analisis preskriptif, Anda akan memainkan peran aktif dalam proses konsumsi data. Dari sit,u Anda bisa melihat pola-pola tertentu yang kemudian dapat menjadi solusi ampuh atas masalah yang muncul.

Selain metode analisis utama yang telah disebutkan di atas, ada juga metode lain yang lebih spesifik penerapannya, yaitu:

6. Analisis klaster

Analisis klaster merupakan suatu proses untuk mengelompokkan sekumpulan elemen data. Setelah dilakukan analisis, maka seluruh elemen yang dikumpulkan pun akan terlihat kemiripannya satu sama lain. Metode ini tidak memiliki variabel target dalam pengelompokannya, sehingga sering digunakan untuk menemukan pola tersembunyi dalam data.

7. Analisis regresi

Analisis regresi menggunakan data historis untuk memahami hubungan antara nilai variabel dependen dengan variabel independen. Dengan memahami hubungan tiap variabel dan dinamikanya di masa lalu, Anda dapat mengantisipasi berbagai kemungkinan dan membuat keputusan yang lebih baik di masa mendatang.

Kesimpulan

Ada bermacam-macam metode analisis data dalam data science. Penerapannya tergantung pada jenis industri dan tujuan penyelidikan data. Menggunakan metode analisis yang tepat akan membantu Anda mencapai hasil yang lebih optimal.

Mempelajari metode analisis data juga sangat penting dalam bisnis. Melakukan analisis akan membantu bisnis untuk berkembang dan meminimalisir risiko yang mungkin muncul di masa mendatang. Algoritma Data Science School menghadirkan pelatihan data science perusahaan untuk membantu Anda tetap unggul dalam persaingan bisnis. Dapatkan informasi selengkapnya mengenai pendaftaran di sini!

Referensi:

• Datapine – Your Modern Business Guide to Data Analysis Methods and Techniques (diakses 29 Juli 2022)
• Simplilearn – What is Data Analysis (diakses 29 Juli 2022)