Yuk, Kenali Macam-Macam Data Agar Dapat Mengolah Data dengan Benar!

Data menjadi sesuatu yang sangat mudah untuk didapatkan saat ini. Setiap hal yang kita lakukan dengan "handphone pintar" kita merupakan data yang sangat berharga. Data yang begitu banyak ini akan menghasilkan informasi yang berharga jika diolah dengan cara yang tepat. Nah gimana sih caranya biar kita bisa mengolah data dengan benar? Tentu saja dengan mengenali data tersebut, salah satunya adalah dengan mengenal macam-macam data yang ada.

Menurut sifatnya, data dapat digolongkan menjadi data kualitatif dan kuantitatif. Data kualitatif merupakan data yang disajikan tidak dalam bentuk angka, melainkan dalam bentuk tulisan, video, audio, gambar, dll. Sedangkan data kuantitatif merupakan data yang disajikan dalam bentuk angka. Nah, sekarang kita akan membahas tentang data kuantitatif. Sebenarnya data kuantitatif terbagi menjadi apa saja sih? Yuk, simak ulasan berikut ini!

1. Data Nominal

Data nominal merupakan salah satu data yang bersifat kategorik. Data ini diperoleh dari pengukuran nominal, yaitu proses pengelompokan beberapa objek yang berbeda berdasarkan karakteristik tertentu. Data ini hanya memungkinkan setiap objek memiliki satu kategori. Contoh dari data ini adalah jenis kelamin, agama, dll. Perbedaan kategori dalam data ini hanya berfungsi untuk membedakan antara objek yang satu dengan yang lain.

Baca Juga : Digital Tranformation : Mengenal Tools Pengolahan Data untuk Data Scientist Profesional

2. Data Ordinal

Selain data nominal, Data ordinal juga merupakan data yang bersifat kategorik. Bedanya, data ordinal dikelompokkan dengan memperhatikan tingkatannya.Data ordinal juga hanya memungkinkan setiap objeknya hanya memiliki satu kategori. Contoh dari data ini adalah urutan tingkat pendidikan (SD, SMP, SMA, Perguruan Tinggi), nominasi juara dalam lomba lari (juara 1, 2, dan 3), dan masih banyak lagi.

3. Data Interval dan Rasio

Selain data kategorik, tentunya juga ada data non kategorik. Nah, data non kategorik ini terbagi menjadi data interval dan data rasio. Data interval merupakan data dalam bentuk jarak namun tidak memiliki nol (0) mutlak. Sedangkan data rasio merupakan data yang hampir mirip dengan data interval, namun memiliki nol (0) mutlak. Sebenarnya nol (0) mutlak ini apa sih? Ternyata nol (0) multak ini menunjukkan bahwa nilai nol (0) tidak berarti apa-apa di dalam data.

Salah satu contoh dari data interval adalah suhu. Suatu daerah dengan suhu nol (0) derajat menunjukkan bahwa keadaan daerah tersebut sangat dingin. Sedangkan contoh dari data rasio adalah tingkat kemiskinan. Ketika tingkat kemiskinan dari suatu daerah berada di angka nol (0), berarti di daerah tersebut tidak ada penduduk miskin. Sehingga dari contoh ini, dapat dilihat bahwa angka nol (0) di data interval tetap berarti, sedangkan di data rasio tidak berarti apa-apa.

Baca Juga : Yuk, Kenali 3 Jenis Data Pada Big Data yang Wajib Kamu Tahu!

4. Tertarik? Yuk, Belajar Data Science Gratis sekarang!!

Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data.

Sign Up untuk nikmati module GRATIS "Introduction to Data Science" dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

• Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

• Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

• Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

• Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab.

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Editor : Annissa Widya