Belajar Teknik Analisis Data? Ikuti Tips Mudah Versi DQLab
Sebelum membahas cara implementasi teknik analisis data kita ulas sedikit mengenai apa itu analisis data. Analisis data adalah proses pengumpulan, pemodelan, dan menganalisis data untuk mengekstraksi wawasan yang mendukung pengambilan keputusan. Ada beberapa metode dan teknik untuk melakukan analisis tergantung pada industri dan tujuan analisis datanya. Data mining merupakan salah satu cabang ilmu yang akan mempelajari tentang seluk beluk analisis data dan teknik-tekniknya dengan menerapkan berbagai algoritma pada kumpulan data kompleks untuk mengungkap pola yang kemudian digunakan untuk mengutip data yang dapat digunakan dari kumpulan data tersebut. Sementara untuk penerapan statistik seperti analisis prediktif menggunakan data untuk mengukur peristiwa yang mungkin dan akan terjadi nanti.
Mungkin saat ini kamu sedang bingung dan kurang akrab dengan penelitian, metode penelitian maupun teknik analisis data. Tapi, ketika kuliah kamu akan sering menjumpai dan mendengar istilah dan terms tersebut. Bahkan kamu akan terlibat langsung di dalamnya. Dalam artikel ini, kamu akan melihat bagaimana ilmu data telah mengubah dunia saat ini dan bagaimana hal itu telah merevolusi cara kita memandang data. So, mari simak bagaimana cara implementasi teknik analisis data bersama DQLab!
1. Pengumpulan Data
Cara pertama untuk implementasi teknik analisis data adalah dengan melakukan pengumpulan data terlebih dahulu. Karena untuk menghasilkan data yang sesuai diperlukan teknik khusus untuk melakukan pengumpulan data yang sistematis. Yang pertama, wawancara mendalam yang merupakan salah satu teknik pengumpulan data yang sering digunakan dengan cara mengajukan pertanyaan kepada narasumber secara langsung, teknik ini dapat digunakan untuk membuktikan data yang sudah kita peroleh sebelumnya. Yang kedua, observasi yaitu teknik pengumpulan data dengan melakukan pengamatan untuk mendapatkan gambaran lebih detail mengenai suatu kegiatan. Yang ketiga, Focus group discussion (FGD) yang merupakan teknik untuk mengadakan diskusi bersama beberapa responden mengenai topik penelitian untuk mengetahui pandangan atau pemahaman mereka, dimana para responden akan mewakili suatu populasi tertentu. Yang terakhir adalah teknik dokumentasi yang dilakukan dengan cara mengkaji dokumen-dokumen terkait penelitian atau riset.
Baca Juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif
2. Penyeleksian Data
Cara selanjutnya adalah setelah kamu mengumpulkan data yang sesuai dengan tema penelitian kamu, pasti dari data yang ada tersebut tak bisa terhindar dari data noisy atau missing value. Selain itu, umumnya analis data perlu mengambil dari satu atau lebih sumber dan menyiapkan data sehingga siap untuk dianalisis berupa numerik dan kategorik. Dengan menerapkan data cleaning dan data preparation memiliki pengaruh sekitar 80% dari hasil penggalian suatu knowledge dan insight baru. Data cleaning juga melibatkan penanganan data yang hilang dan tidak konsisten yang dapat mempengaruhi analisis kamu. Data cleaning tidak selalu dianggap œseksi, tetapi menyiapkan data sebenarnya bisa sangat menyenangkan ketika diperlakukan sebagai latihan pemecahan masalah. Bagaimanapun ,disinilah sebagian besar proyek data dimulai, jadi itu adalah keterampilan utama yang kamu perlukan jika kamu akan menjadi data analyst.
3. Coding
Setelah menerima data yang benar-benar dibutuhkan dalam riset tersebut, lakukanlah pengkodean. Langkah ini dilakukan dengan mengidentifikasi dan mengelompokkan data berdasarkan variabel. Pengkodean sendiri merupakan suatu teknik yang dilakukan untuk memberikan penegasan pada proses transmisi data. Dengan merubah karakter data yang akan dikirim dari suatu titik ke titik lain dengan kode yang dikenal oleh setiap terminal yang ada, dan menjadikan setiap karakter data dalam sebuah informasi digital informasi digital ke dalam bentuk biner agar dapat ditransmisikan.
4. Penyajian Data
Langkah penting berikutnya dalam teknik pengumpulan data kualitatif adalah penyajian data. Sederhananya penyajian data dapat diartikan sebagai sekumpulan informasi tersusun yang memberi kemungkinan adanya penarikan kesimpulan dan pengambilan tindakan. Sebuah penelitian kualitatif penyajian data dapat dilakukan dalam bentuk uraian singkat, bagan atau flowchart dan sejenisnya. Saat ini penyajian data dalam bentuk bagan dan flowchart lebih sering dilakukan daripada penyajian data yang dilakukan dalam bentuk teks atau narasi. Tapi, apapun jenis penyajian data yang kamu gunakan tujuannya sama yaitu agar peneliti dapat memahami apa yang terjadi dan merencanakan tindakan selanjutnya yang akan dilakukan.
Baca Juga : Metode Pengolahan Data: Ketahui Proses Pengolahan Data Dengan Metode Analisis Deskriptif
5. Upgrade Skill Analisis Data di Awal Tahun 2022 Bersama DQLab, Yuk!
Belajar python merupakan langkah awal yang tepat untuk memulai karir sebagai seorang data scientist sehingga skill analisis data dan pengolahan data kamu semakin terasah dengan modul dan materi terupdate yang ditawarkan DQLab. Jika, kebetulan kamu pemula yang ingin belajar seputar dasar statistik dengan pemrograman python atau R tetapi bingung harus mulai belajar dari mana. Sudah coba belajar otodidak, malah overdosis informasi?Jangan khawatir yuk, buruan bergabung bersama DQLab. Kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. Dengan materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!
Penulis: Rian Tineges
Editor: Annissa Widya Davita