Kenali Teknik Analisis Data & Langkah Umum Analisis Data

Analisis data adalah proses pengumpulan, pemodelan, dan analisis data untuk mengekstrak insight yang bisa mendukung pengambilan keputusan. Ada beberapa metode dan teknik untuk melakukan analisis data tergantung pada industri dan tujuan yang ingin dicapai. Ketika kita berbicara tentang analisis data, ada urutan yang harus diikuti untuk mengekstraksi informasi dan insight yang diperlukan. Proses analisis terdiri dari beberapa tahap kunci. 

Namun tahapan-tahapan tersebut dapat diperpendek dan disederhanakan. Setiap metode memiliki langkah-langkah yang berbeda, namun secara umum terdapat langkah-langkah yang saling beririsan dan langkah tersebut secara umum selalu ada dalam analisis data. Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas masing-masing langkah umum analisis data secara lebih rinci. Penasaran? Yuk kita simak bersama!

1. Identifikasi Masalah

Sebelum kita mengotori tangan dengan data, kita harus terlebih dahulu mengidentifikasi mengapa kita membutuhkan data tersebut. Identifikasi adalah tahap di mana kita menetapkan pertanyaan yang akan dijawab. Misalnya, apa persepsi pelanggan terhadap merek suatu produk? Atau jenis kemasan apa yang lebih menarik bagi calon pelanggan? Setelah pertanyaan diuraikan, maka kita siap untuk melangkah ke step berikutnya.

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

2. Mengumpulkan Data

Sesuai nama tahapannya, tahapan ini adalah tahap di mana kita mulai mengumpulkan data yang dibutuhkan. Pada tahap ini kita akan menentukan sumber informasi mana yang akan kita gunakan dan bagaimana kita akan menggunakannya. Ada berbagai sumber data yang bisa kita gunakan seperti sumber internal atau eksternal, survei, wawancara, kuesioner, FGD, dan lain-lain. Hal yang perlu kita perhatikan adalah cara kita mengumpulkan informasi akan berbeda untuk data kuantitatif dan kualitatif.

3. Membersihkan Data

Setelah kita memiliki data yang diperlukan, sekarang saatnya untuk membersihkan data tersebut agar bisa dianalisis. Tidak semua data yang kita kumpulkan berguna. Ketika mengumpulkan sejumlah besar informasi dalam format yang berbeda, kemungkinan besar kita akan menemukan data duplikat atau data dalam format yang tidak sesuai. Untuk menghindari hal ini, sebelum kita mulai melakukan analisis data, kita perlu menghapus white space, data duplikat, atau kesalahan pemformatan agar proses analisis lebih mudah dan data yang kita peroleh lebih akurat.

4. Analisis dan Interpretasi Data

Dengan bantuan berbagai metode analisis data seperti regresi, jaringan saraf, analisis teks, dan banyak lagi, kita dapat mulai menganalisis dan memanipulasi data untuk mengekstrak informasi dan insight yang kita butuhkan.  Pada tahap ini, kita akan menemukan tren, korelasi, variasi, dan pola yang dapat membantu kita untuk menjawab pertanyaan yang telah kita petakan di tahap pertama. Saat ini ada banyak teknologi yang bisa mensupport proses analisis data, mulai dari software business intelligence, visualisasi, analisis prediktif, data mining, dan lain-lain.

Last but not least kita memerlukan satu langkah paling penting yaitu menginterpretasikan hasil yang telah kita dapatkan. Misalnya, kita mendapatkan pola bahwa pelanggan lebih suka kemasan yang berwarna merah atau hijau, plastik atau kertas, dan lain sebagainya. 

Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif

Saat ini data yang diproduksi dunia sudah sangat besar dengan kecepatan pertumbuhan yang tinggi. Oleh karena itu, kita memerlukan tools yang powerfull untuk menganalisis data tersebut menggunakan berbagai teknik dan metode analisis data. 

Yuk mulai pelajari bahasa pemrograman R dan Python sebagai langkah awal untuk meniti karir di era big data dengan modul dari DQLab! Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses MODUL GRATIS "Introduction to Data Science" dengan R dan Python dan nikmati pengalaman menarik menggunakan live code editor dari DQLab.

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita