Biasanya dalam melakukan proses pengolahan dan analisis data ini dilakukan oleh seorang data analyst. Sehingga, mereka harus paham terkait jenis analisis data yang beraneka ragam.
Analisis Data merupakan proses mengumpulkan hingga melakukan pengolahan informasi dari lingkungan.
Berikut ini adalah beberapa jenis-jenis analisis data yang perlu diketahui dan dikuasai.
Jenis - Jenis Analisis Data
1. Analisis Deskriptif
Analisis Deskriptif merupakan jenis analisis data paling umum dari semua jenis analisis. Analisis deskriptif juga dikenal sebagai analisis tahap awal sebelum seorang analis data melanjutkan ke tahap yang lebih kompleks. Kegunaan jenis analisis deskriptif adalah untuk mengetahui kondisi lapangan, pasar dan konsumen saat ini. Contohnya ketika seorang Data Analyst harus mencari tahu data berupa perilaku konsumen, berapa banyak konsumen lama dan baru perbulannya hingga memahami informasi demografi pada pelanggan mereka yang akan dikategorikan sebagai œdeskriptif analitik. Analisis deskriptif menjawab pertanyaan tentang Apa yang terjadi? dengan merangkum data-data dari masa lalu tanpa membuat generalisasi hasil penelitian. Biasanya teknik yang digunakan dalam bentuk dashboard yang meliputi diagram, tabel, modus, mean, frekuensi, presentase, dan lainnya.
2. Analisis Diagnosis
Selanjutnya tahap analisis data yang lebih kompleks adalah analisis diagnostik. Jika pada analisis deskriptif dapat menjawab pertanyaan tentang œApa yang terjadi, analisis diagnostik akan menjawab pertanyaan "Mengapa itu terjadi?" dengan menemukan penyebab dari wawasan yang ditemukan pada analisis data. Jika pada sebuah bisnis baru muncul sebuah masalah, analisis diagnostik ini berguna untuk mengidentifikasi pola perilaku data dari masalah tersebut. Dengan ketersediaan data yang kamu inginkan, maka kamu harus membuat semua saling berhubungan.
Metode analisis diagnostik dilakukan dengan cara mengumpulkan data dari masa lampau seperti menggunakan fungsi analisis regresi dan analisis time series. Pada dasarnya, jenis analisis ini dapat memberikan informasi pada seorang Data Analyst terkait hal berikut:
3. Analisis Prediktif
Jenis analisis data selanjutnya yaitu analisis prediktif. Jenis analisis prediktif adalah tahap lanjutan setelah analisis deskriptif dan diagnostik. Jika pada analisis diagnostik kamu fokus pada alasan, pada analisis prediktif justru kamu œmeramal (Forecasting) apa yang akan terjadi di masa yang akan datang. Analisis ini berupaya menjawab pertanyaan œApa yang mungkin terjadi? dengan memanfaatkan data sebelumnya untuk membuat prediksi tentang hasil masa depan.
Analisis ini bergantung pada pemodelan statistik yang membutuhkan teknologi tambahan dan sumber daya manusia untuk diperkirakan. Penting juga untuk memahami bahwa peramalan hanyalah perkiraan, dan keakuratan prediksi bergantung pada kualitas data terperinci. Contoh analisis data yang paling sederhana adalah menghitung berapa penjualan harian untuk satu bulan ke depan atau menganalisa pelanggan mana yang akan membeli banyak jika diberikan diskon.
4. Analisis Preskriptif
Jenis analisis data terakhir yang paling dicari adalah analisis data preskriptif. Jenis analisis ini biasanya dilakukan pada tahap akhir, karena membutuhkan data dari analisis deskriptif, diagnosis, hingga prediktif. Analisis preskriptif menggabungkan wawasan dari semua analisis sebelumnya untuk menentukan tindakan mana yang harus diambil dalam masalah atau keputusan saat ini. Jadi, ketika suatu perusahaan sudah mempunyai gambaran masa depan atau memprediksi peluang, maka perusahaan itu bisa merancang model baru untuk produk selanjutnya.
AI (Artificial Intelligence) adalah contoh sempurna dari analisis preskriptif. Sistem AI mengkonsumsi sejumlah besar data untuk terus belajar dan menggunakan informasi ini untuk membuat keputusan berdasarkan informasi. Sistem AI dirancang dengan baik mampu mengkomunikasikan keputusan ini dan bahkan menempatkan keputusan itu beraksi. Proses bisnis dapat dilakukan dan dioptimalkan setiap hari tanpa perlu sumber daya manusia.
5. Analisis Data Eksplorasi (ADE)
Analisis Data Eksplorasi (ADE) banyak digunakan oleh Ilmuwan Data saat menganalisis dan menyelidiki kumpulan data, merangkum karakteristik utama data hingga metode visualisasi. Ini membantu Ilmuwan Data untuk menemukan Pola Data, anomali Spot, pengujian hipotesis, dan atau asumsi.
6. Data Mining
Data mining adalah proses pengumpulan dan pengolahan data yang bertujuan untuk mengekstrak informasi penting pada data. Proses pengumpulan dan ekstraksi informasi tersebut dapat dilakukan menggunakan perangkat lunak dengan bantuan perhitungan statistika, matematika, ataupun teknologi Artificial Intelligence (AI). Data mining sering disebut juga Knowledge Discovery in Database (KDD).
*
7.* Analisis Regresi
Analisis regresi adalah jenis analisis data untuk mengetahui hubungan antara variabel data yang dependen dan independen. Teknik ini bisa digunakan untuk memprediksi nilai dalam data set tertentu. Sebagai contoh, kamu bisa memprediksi harga suatu produk ketika turut mempertimbangkan variabel lainnya.
