Data analysis adalah proses mengolah data dengan tujuan mendapatkan informasi yang dapat dimanfaatkan dalam membuat suatu keputusan sesuai dengan data. Tujuannya adalah untuk mendapatkan insight yang bermanfaat.
Beberapa prosedur atau tahapan analisis data adalah mulai dari mengumpulkan, modelling, cleaning, mengubah hingga memproses data mentah memakai sejumlah metode statistik serta pendekatan logis. Analisis data sangat penting untuk memahami konsumen dengan baik.
Proses Data Analysis
Proses melakukan analisis data, data analyst atau ahli data analis akan melakukan beberapa tahapan, seperti:
1. Exploratory Data Analysis
Exploratory data analysis adalah salah satu langkah pertama pada proses analisis data dengan cara mengidentifikasikan data yang dibutuhkan untuk melakukan analisis. Contohnya pola penjualan di bulan lalu, maka data analisis membutuhkan data penjualan, data cuaca serta data pendukung yang lainnya.
2. Pengumpulan Data
Jika sudah berhasil mengidentifikasikan data yang untuk dipakai analisis, kemudian mulailah dengan mengumpulkan data-datanya secara lengkap. Apabila ahli data analis memerlukan data penjualan, maka perlu meminta ke departemen sales serta marketing.
Data tersebut juga bisa diperoleh dari sumber lainnya, seperti wawancara, case studies, kuesioner, survei, observasi langsung di lapangan atau focus group discussion. Setelah data tersebut dikumpulkan, kemudian disimpan dan diatur secara baik supaya lebih mudah saat mencarinya selama proses melakukan analisis data. Biasanya pengumpulan data akan mencakup sejumlah hal-hal, seperti:
Penyuntingan
Penyuntingan adalah langkah awal untuk verifikasi data pada bahan penelitian yang akan dilakukan.
Pengkodean
Pengkodean atau coding adalah langkah melabeli data dengan tanda atau simbol tertentu sebagai bahan analitik.
Tabulasi
Tabulasi adalah penyajian informasi yang sesuai dengan masalah penelitian.
3. Membersihkan Data
Proses berikutnya dari data analysis adalah membersihkan data, di mana data yang telah dikumpulkan biasanya berupa data mentah dan pastinya tidak semua data kan digunakan. Di proses ini, ahli data analis akan melakukan tahap pembersihan atau seleksi data.
Di proses ini, ahli data analis akan menghapus data yang ganda, eror dan sebagainya. Proses tersebut perlu dilakukan sebelum mengirimkan informasi untuk melakukan analisis.
4. Analisis Data
Pada proses ini, ahli data analis dapat memanfaatkan software atau alat lainya untuk membantu dalam memahami dan menerjemahkan data yang telah mereka bersihkan sebelumnya.
5. Menginterpretasikan Data
Ahli data analis akan mencoba memahami fenomena yang ada atau temuan yang mereka peroleh dari hasil analisis yang dilakukan. Kemudian mereka harus mencari respon secara tepat dalam menghadapi fenomena yang terjadi.
6. Memvisualisasikan Data
Proses terakhir data analysis adalah memvisualisasikan dari hasil analisis yang sudah didapatkan dengan solusinya supaya mudah dipahami orang lain. Visualisasi tersebut dapat membantu tim dalam memperoleh insights yang bermanfaat dengan membandingkan antar data serta mengidentifikasikan hubungannya juga.
Nah, begitulah beberapa proses atau tahapan melalukan analisis data yang perlu dipahami oleh ahli data analis.
Metode Data Analysis
Data analisis terdiri dari 2 metode yang bisa digunakan oleh ahli data analis, yaitu metode kuantitatif dan kualitatif. Kedua metode ini digunakan untuk memudahkan ahli data analis memahami datanya dan bisa mengenal konsumen dengan baik. Inilah metode data analysis yang perlu Anda pelajari:
1. Kuantitatif
Metode data analysis adalah yang pertama adalah kuantitatif, yang merupakan jenis data yang dapat diukur, yaitu berupa angka. Variabel kuantitatif memberi informasi yang berkaitan dengan berapa jumlahnya, seberapa banyak dan seberapa sering. Data tersebut akan dianalisis memakai algoritma dan teknik komputasi.
Metode paling umum dipakai mulai dari penghitungan dasar seperti, median, mean dan yang lainnya. Ahli data analis akan melakukan pengumpulan, evaluasi dan menampilkan sejumlah besar datanya untuk mengidentifikasi tren atau pola.
Contoh analisis data menggunakan metode ini adalah dipakai untuk mengetahui jumlah pengguna yang klik tombol, bounce rate, waktu yang dihabiskan oleh pengguna di suatu website dan sebagainya. Informasi yang dicari juga bisa dalam jumlah besar dan biasanya dikenal dengan big data analysis.Â
Big data analysis adalah proses pengumpulan informasi yang berfungsi untuk menganalisis sejumlah kumpulan data dengan ukuran besar, seperti tren pasar, pola tersembunyi, preferensi konsumen dan yang lainnya.
Teknik analisis data kuantitatif yang dilakukan adalah:
Statistik Inferensial
Statistik inferensial adalah teknik yang dilakukan untuk membuat inferensi sesuai dengan data dari variabel penelitian yang akan digeneralisasikan. Tujuannya adalah untuk menentukan apakah data tersebut mewakili populasi di sekelompok orang
Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif adalah analisis data yang memakai sejumlah teknik untuk menggambarkan maupun mendeskripsikan data, seperti tanggal pendudukan atau menghitung jumlah.
2. Kualitatif
Metode kedua data analysis adalah data kualitatif, yaitu deskriptif yang dipresentasikan maupun dijelaskan dengan simbol maupun nama bukan memakai angka seperti pada metode kuantitatif. Umumnya metode kualitatif dipakai untuk menjelaskan maupun mendeskripsikan suatu informasi dan biasanya tidak dapat diukur atau dihitung.
Metode kualitatif juga umumnya dipakai untuk menginvestigasi studi terbuka untuk menunjukkan perasan atau keinginan mereka serta bertindak tanpa ada arahan sebelumnya. Nah, biasanya dalam melakukan metode kualitatif ada teknik yang dilakukan, seperti:
Analisis Wacana
Wacana analisis umumnya akan mengkaji bahasa, tuturan, percakapan, tulisan dan sebagainya.Â
Analisis Konten
Data dihasilkan atau dikumpulkan oleh peneliti yang menyusun maupun merekam transkrip materi tekstual, seperti suara atau gambar.
Analisis Naratif
Analisis naratif adalah teknik data analisis yang bertujuan untuk menganalisis kumpulan deskripsi fenomena dan peristiwa, seperti contohnya biografi.
Nah, seperti itulah beberapa metode data analysis yang umum digunakan oleh ahli data analis untuk menganalisis data.
Mengapa Data Analysis Penting?
Alasan utama melakukan data analisis adalah untuk meningkatkan keberhasilan suatu bisnis. Nah, di bawah ini ada beberapa alasan pentingnya melakukan data analysis adalah:
1. Memahami Konsumen dengan Baik
Analisis data sangat berguna untuk memberikan informasi tentang seberapa baik kinerja produk maupun kampanye yang sedang dilakukan pada suatu bisnis. Pebisnis bisa memperoleh rata-rata pendapatan bisnisnya, kebiasaan belanja konsumen dan area mana yang kerap dilalui oleh banyak orang.
Informasi tersebut berguna untuk bisnis dalam menentukan jangkauan iklan, menentukan harga sampai menentukan jumlah produk yang dibutuhkan.
2. Konsumen Lebih Tertarget
Analisis data juga berguna bagi pebisnis untuk fokus pada iklan dan upaya pemasaran pada area demografi yang membutuhkan atau memerlukan produk yang mereka miliki. Dengan mendapatkan informasi dari hasil data analisis yang dilakukan, maka konsumen akan lebih tertarget dengan tepat.
3. Mengurangi Biaya Operasional
Menggunakan analisis data akan membuat pebisnis mengetahui area mana yang membutuhkan banyak biaya dan resources hingga wilayah yang tidak berproduksi, jadi bisa dikurangi maupun ditutup. Pebisnis juga bisa memprediksi penjualan serta permintaan, jadi hal ini akan memudahkan bisnis dalam menyediakan stok produk mereka.
Dalam hal ini biasanya pebisnis akan melakukan analisis envelopment data. Nah, data envelopment analysis adalah penelitian untuk memperkirakan berapa batas produksi dan tujuannya untuk mengukur efisiensi produksi dengan tepat.
Jadi, berdasarkan penjelasan di atas data analysis adalah pengolahan data untuk mendapatkan informasi yang dapat dimanfaatkan dalam membuat suatu keputusan sesuai dengan data. Bagi Anda yang ingin menjadi data analyst dan ingin meningkatkan skillnya bisa mengikuti kursus melalui ITBOX.Â
