Analisis Data

Analisis data adalah proses mengubah data mentah menjadi wawasan (insight) yang berguna untuk pengambilan keputusan. Secara umum, proses ini melibatkan pembersihan, transformasi, dan pemodelan data.

Tahapan Analisis Data

Proses ini biasanya mengikuti siklus hidup data agar hasilnya akurat dan objektif:

Definisi Masalah:

Menentukan pertanyaan apa yang ingin dijawab (Misal: "Mengapa penjualan turun di bulan lalu?").

- Pengumpulan Data:

Mengambil data dari berbagai sumber (database, survei, web scraping, atau sensor).

- Pembersihan Data (Data Cleaning): Menghapus data yang duplikat, memperbaiki format yang salah, dan menangani nilai yang hilang (missing values).

- Analisis Eksploratif (EDA): Mencari pola, tren, atau anomali awal menggunakan statistik deskriptif dan visualisasi sederhana.

- Pemodelan dan Interpretasi: Menggunakan algoritma atau teknik statistik untuk menarik kesimpulan atau prediksi.

- Visualisasi dan Pelaporan: Menyajikan temuan dalam bentuk grafik atau dashboard agar mudah dipahami oleh pemangku kepentingan.

1

Empat Jenis Analisis Data

Tergantung pada tujuannya, analisis data dibagi menjadi empat tingkat kedalaman:

Table

Jenis Analisis	Pertanyaan yang Dijawab	Contoh
Deskriptif	Apa yang terjadi?	Laporan penjualan bulanan.
Diagnostik	Mengapa itu terjadi?	Mencari korelasi antara cuaca dan penurunan pengunjung toko.
Prediktif	Apa yang mungkin terjadi?	Memprediksi stok barang untuk bulan depan berdasarkan tren.
Preskriptif	Apa yang harus dilakukan?	Memberikan rekomendasi otomatis untuk memberi diskon pada pelanggan tertentu.

2

Alat Populer dalam Analisis Data

Pilihan alat biasanya bergantung pada volume data dan kebutuhan teknis:

- Spreadsheets: Microsoft Excel atau Google Sheets (untuk data skala kecil hingga menengah).

- Bahasa Pemrograman: Python (dengan library Pandas, NumPy) atau R (untuk statistik mendalam).

- Business Intelligence (BI): Tableau, Power BI, atau Looker (untuk dashboard interaktif).

- Database: SQL (untuk mengambil dan mengelola data dari database relasional).

3

Tips untuk Memulai

- Jika Anda baru memulai, fokuslah pada Pembersihan Data dan SQL. Sebagian besar waktu seorang analis data dihabiskan untuk memastikan data tersebut "bersih" sebelum bisa dianalisis dengan benar.