Apa Itu Analisis Data dan Seberapa Pentingkah?

Bagikan
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  

Teknoiot.com – 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 perusahaan itu bukan satu-satunya.

Seberapa penting? Sangat penting!

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 analisis 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 dikenal 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 bisnis intelligence.

Bagaimana Analisis Data Dilakukan?

Apa Itu Analisis Data dan Seberapa Pentingkah?
ilustrasi analisis data / pixabay

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

  • Mendefinisikan Tujuan: Mulailah dengan menguraikan beberapa tujuan yang 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: Mengumpulkan 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 dalam 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: Menarik 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 / Data Mining

Apa Itu Analisis Data dan Seberapa Pentingkah?
Ilustrasi data mining / pixabay

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

Apa Itu Analisis Data dan Seberapa Pentingkah?
ilustrasi analisis teks / pixabay

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 / text mining.

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

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

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 besar. 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

Visualisasi dari dataset Google adalah contoh yang bagus tentang bagaimana data besar secara visual dapat memandu pengambilan keputusan.

Join Teknoiot On Telegram