Data Analysis 101: Introduction
Sepertinya, saya sudah mulai kecanduan untuk mengikuti kelas singkat bersama My Skill. Kali ini, saya mengikuti kelas dengan topik “Introduction to Data Analysis” yang dilaksanakan pada Agustus lalu.
Sebelumnya, saya berterima kasih kepada kak Ihsan Nur Faqih sebagai pembicara yang sudah memberikan ilmunya dan menceritakan pengalamannya di bidang analisis data. Jadi, saya juga akan mencoba untuk merangkum dan membagikan apa yang sudah saya dapatkan di kelas tersebut dengan harapan agar dapat memberikan insight baru bagi para pembaca.
Data Analysis Fundamental
Data analis memiliki peran penting dalam strategi perusahaan, yaitu untuk menyelesaikan permasalahan bisnis. Data analis melakukan pengumpulan data, data cleaning dan transformasi, visualisasi, serta modelling. Data tersebut divalidasi; apakah benar-benar penting dan akan menjadi dasar dari pengambilan keputusan. Beberapa tools yang perlu dikuasai di antaranya adalah SQL, Python, dan BI Tool.
Get Nadia Salsa’s stories in your inbox
Join Medium for free to get updates from this writer.
Jenis-jenis data analisis:
- Deskriptif, yaitu analisis yang menggambarkan suatu peristiwa.
- Diagnostik, yaitu analisis yang menjelaskan penyebab dari suatu peristiwa.
- Prediktif, yaitu analisis yang memperkirakan suatu peristiwa.
- Preskriptif, yaitu analisis yang merekomendasikan jalan keluar dari suatu peristiwa.
Understanding Business Problem
Penetuan masalah dan data analisis yang benar, akan dihasilkan solusi yang tepat.
Langkah-langkah problem solving:
- Memahami latar belakang dari konteks permasalahan.
- Menentukan stakeholder yang tepat dan bertanya untuk menambah informasi.
- Membuat kerangka berpikir untuk menentukan akar masalah.
Data Analysis Process
1. PDCA (Plan, Do, Check, Action)
2. CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining)
- Business understanding, yaitu menentukan tujuan dan sumber.
- Data understanding, yaitu mempersiapkan data.
- Data preparation, yaitu melakukan transformasi dan cleaning data.
- Modelling, yaitu melakukan pemodelan data dengan beberapa model untuk dilakukan perbandingan.
- Evaluasi, yaitu melakukan kesepakatan jika solusi tepat guna.
- Deployment, yaitu mengembangkan solusi.
Gambar di atas merupakan studi kasus yang diberikan dan berikut adalah analisis yang saya berikan:
Demikianlah yang dapat saya sampaikan mengenai data analisis. Saya mengharapkan kritik dan saran, baik untuk tulisan maupun analisis yang saya berikan pada studi kasus di atas.
Terima kasih sudah mampir dan semoga bermanfaat.
