Analisis data melibatkan pemeriksaan, penyempurnaan, transformasi, dan pemodelan data untuk mengungkap wawasan yang berharga, menginformasikan keputusan, dan meningkatkan proses pengambilan keputusan. Analisis data mencakup berbagai teknik di berbagai bidang seperti bisnis, sains, dan ilmu sosial, yang berfungsi sebagai alat penting untuk pengambilan keputusan yang tepat dalam lanskap bisnis saat ini.
Dalam analisis data, terdapat teknik khusus seperti data mining, yang berfokus pada pemodelan prediktif dan penemuan pengetahuan, bukan hanya untuk tujuan deskriptif. Di sisi lain, intelijen bisnis menekankan pada analisis data agregat yang disesuaikan dengan kebutuhan bisnis. Aplikasi statistik lebih lanjut mengkategorikan analisis data ke dalam statistik deskriptif, analisis data eksploratori (EDA), dan analisis data konfirmatori (CDA). EDA bertujuan untuk mengidentifikasi pola baru dalam data, sedangkan CDA memverifikasi atau menyangkal hipotesis yang ada. Analisis prediktif menggunakan model statistik untuk peramalan atau klasifikasi, sementara analisis teks mengekstrak dan mengkategorikan informasi dari sumber tekstual.
Integrasi data mendahului analisis data, menyoroti pentingnya mengumpulkan dan menyiapkan data untuk analisis. Selain itu, analisis data terkait erat dengan visualisasi dan penyebaran data, meningkatkan interpretasi dan komunikasi wawasan yang berasal dari data.
Secara keseluruhan, analisis data berfungsi sebagai alat fundamental bagi organisasi, memungkinkan mereka memanfaatkan data secara efektif untuk mendorong keputusan yang tepat dan mendapatkan keunggulan kompetitif di industri masing-masing.
Proses analisis data
Diagram alur proses ilmu data dari Doing Data Science, oleh Schutt & O'Neil (2013).
Analisis data adalah proses memecah entitas yang kompleks menjadi komponen-komponen individual untuk diperiksa secara menyeluruh. Analisis ini melibatkan perolehan data mentah dan mengubahnya menjadi informasi berharga yang membantu pengambilan keputusan. Data dikumpulkan dan dianalisis untuk menjawab pertanyaan, menguji teori, atau menyangkal asumsi.
Pada tahun 1961, ahli statistik John Tukey mendefinisikan analisis data sebagai serangkaian prosedur dan teknik untuk menginterpretasikan hasil, merencanakan pengumpulan data, dan menerapkan metode statistik.
Proses analisis data terdiri dari beberapa tahap, masing-masing berulang dan dibangun di atas tahap sebelumnya. Kerangka kerja CRISP, yang biasa digunakan dalam penggalian data, mengikuti struktur yang serupa.
- Persyaratan Data: Fase ini melibatkan penentuan input data yang diperlukan berdasarkan tujuan analisis. Hal ini termasuk menentukan variabel yang diminati dan jenis data yang dibutuhkan.
- Pengumpulan Data: Data dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti wawancara, sumber online, atau sensor. Analis mengomunikasikan kebutuhan data kepada kustodian yang bertanggung jawab atas pengumpulan data.
- Pengolahan Data: Setelah diperoleh, data disusun ke dalam format terstruktur, biasanya berupa baris dan kolom dalam tabel. Langkah ini memfasilitasi analisis lebih lanjut dengan menggunakan perangkat lunak.
- Pembersihan Data: Data yang telah diproses mungkin mengandung kesalahan, duplikasi, atau entri yang tidak lengkap. Pembersihan data melibatkan perbaikan masalah-masalah ini untuk memastikan keakuratan dan keandalan data.
- Analisis Data Eksplorasi (EDA): Analis menggunakan berbagai teknik untuk mengeksplorasi data dan memahami pesan yang mendasarinya. Statistik deskriptif dan visualisasi data membantu dalam mendapatkan wawasan dari data.
- Pemodelan dan Algoritma: Model dan algoritma matematika diterapkan untuk mengidentifikasi hubungan antar variabel. Statistik inferensial, seperti analisis regresi, membantu dalam memahami hubungan antara variabel-variabel tertentu.
- Produk Data: Analisis data sering kali menghasilkan pengembangan produk data, seperti aplikasi atau algoritme, yang menghasilkan output berdasarkan input data.
- Komunikasi: Data yang dianalisis disajikan kepada pengguna dalam berbagai format untuk memenuhi kebutuhan mereka. Teknik visualisasi data, seperti tabel dan bagan, membantu dalam menyampaikan pesan-pesan kunci secara efektif.
Mengungkap Pesan Kuantitatif dari Data: Panduan dan Teknik Analisis
Dalam analisis data, terdapat berbagai pesan kuantitatif yang dapat diungkap melalui berbagai teknik dan grafik. Stephen Few mengidentifikasi delapan jenis pesan kuantitatif yang dapat dipahami atau disampaikan dari sebuah set data beserta grafik yang digunakan untuk membantu komunikasi pesan tersebut. Antara lain:
- Time-series: Menunjukkan perkembangan suatu variabel dalam rentang waktu tertentu, misalnya tingkat pengangguran dalam 10 tahun terakhir.
- Ranking: Menganalisis peringkat subdivisi kategorikal, seperti peringkat kinerja penjualan dari sejumlah penjual dalam periode waktu tertentu.
- Part-to-whole: Membandingkan subdivisi kategorikal sebagai rasio terhadap keseluruhan, contohnya bagian pangsa pasar dari beberapa pesaing dalam pasar tertentu.
- Deviation: Membandingkan subdivisi kategorikal terhadap referensi, seperti perbandingan pengeluaran aktual vs anggaran untuk beberapa departemen perusahaan dalam periode waktu tertentu.
- Frequency distribution: Menampilkan jumlah observasi variabel tertentu dalam interval tertentu, seperti distribusi tahun-tahun dimana return pasar saham berada dalam interval tertentu.
- Correlation: Membandingkan observasi antara dua variabel untuk menentukan apakah mereka cenderung bergerak ke arah yang sama atau berlawanan.
- Nominal comparison: Membandingkan subdivisi kategorikal tanpa urutan tertentu, misalnya volume penjualan berdasarkan kode produk.
- Geographic or geospatial: Membandingkan variabel melalui peta atau tata letak, seperti tingkat pengangguran per wilayah atau jumlah orang di setiap lantai gedung.
Untuk memahami data secara lebih baik, ada serangkaian praktik terbaik yang direkomendasikan oleh Jonathan Koomey. Ini meliputi:
- Memeriksa data mentah untuk anomali sebelum melakukan analisis.
- Mengkonfirmasi total utama sebagai jumlah subtotal.
- Memeriksa hubungan antara angka yang seharusnya berkaitan dengan cara yang dapat diprediksi.
- Melakukan normalisasi angka untuk memudahkan perbandingan.
- Membagi masalah menjadi bagian-bagian komponen dengan menganalisis faktor yang menyebabkan hasilnya.
Analisis data juga sering melibatkan penggunaan teknik statistik seperti uji hipotesis dan analisis regresi. Uji hipotesis digunakan untuk menguji apakah suatu hipotesis tentang keadaan yang sebenarnya didukung oleh data yang ada. Sementara analisis regresi digunakan untuk menentukan seberapa besar variabel independen memengaruhi variabel dependen.
Dengan memahami pesan kuantitatif dari data dan menerapkan teknik analisis yang tepat, organisasi dapat mengambil keputusan yang lebih tepat dan memperoleh keunggulan kompetitif di pasar bisnis.
Disadur dari: en.wikipedia.org