Analisis Data

Apa itu Analisis Data?

Analitik data mengacu pada pemeriksaan basis data yang belum diproses untuk menarik kesimpulan yang bermakna dan dapat ditindaklanjuti tentang konten yang dikandungnya. Ini membantu analis keuangan dan peneliti melihat tren dalam data yang belum diproses dan mengekstrapolasi pengetahuan yang signifikan darinya.

Anda bebas menggunakan gambar ini di situs web Anda, templat, dll., Harap berikan kami tautan atribusiBagaimana Memberikan Atribusi? Tautan Artikel menjadi Hyperlink
Misalnya: Sumber: Analisis Data (wallstreetmojo.com)

Bisnis dapat menggunakan aplikasi yang memanfaatkan sistem otomatis, simulasi, dan teknik pembelajaran mesin dalam prosedur dan pendekatan analitik data. Ini membantu bisnis dalam memahami pelanggan mereka dengan lebih baik, analisis kampanye, personalisasi konten, dan strategi pembuatan konten, termasuk pengembangan produk. Akibatnya, bisnis dapat meningkatkan efisiensi pasar dan meningkatkan pendapatan dengan penggunaan analitik data.

Takeaway kunci

Analitik data mengatur data yang tidak diproses menggunakan berbagai alat statistik untuk memberikan wawasan bisnis yang bermakna, berwawasan, dan berharga untuk memprediksi tindakan di masa mendatang berdasarkan data historis.
Ini membantu mengukur tren perilaku konsumen dan karyawan untuk meningkatkan bisnis.
Ada empat jenis analitik data utama – analitik deskriptif, prediktif, preskriptif, dan diagnostik, menggunakan banyak alat seperti SAS, R, Microsoft Excel, dan Python untuk menghasilkan analisis pengambilan keputusan yang berharga untuk bisnis.
Analis menggunakan berbagai teknik untuk analitik data seperti analisis deskriptif, analisis regresi, analisis klasifikasi, analisis deret waktu, grafik, teknik visualisasi seperti kata cloud dan pembelajaran mesin, dan teknik kecerdasan buatan seperti pohon keputusan.

Analisis Data Dijelaskan

Arti analitik data menggambarkan bidang ilmiah lanjutan di mana analis keuangan mengumpulkan data mentah dari masa lalu dan menarik kesimpulan yang bermakna untuk tindakan yang tepat tentang informasi yang terkandung. Mereka menggunakan berbagai alat statistik, pembelajaran mesin, dan alat teknis lainnya. Perusahaan selanjutnya menggunakan inferensi untuk melakukan keputusan bisnis yang cerdas.

Korporasi menggunakan analitik data untuk memeriksa berbagai jenis data (masa lalu, waktu nyata, mentah, kualitatif, dan terorganisir) untuk melihat tren dan memberikan informasi. Dalam situasi tertentu, mereka termasuk pengotomatisan penilaian, wawasan, dan aktivitas. Singkatnya, keterampilan analitik data berarti mengekstraksi data mentah, memesannya, dan kemudian mengubahnya menjadi informasi yang homogen, kognitif, dan visual untuk membantu perusahaan dan organisasi. Hasil yang mudah dipahami kemudian memungkinkan bisnis untuk membentuk strategi tindakan masa depan untuk meningkatkan bisnis mereka.

Dapat juga dikatakan bahwa analitik bisnis membantu dalam menggambar pola yang bermanfaat mengenai perilaku konsumen dan perilaku karyawan saat berinteraksi dengan pelanggan untuk menyelesaikan pertanyaan mereka. Ini juga bermanfaat dalam memprediksi kinerja masa depan berdasarkan data tentang informasi masa lalu dengan cara yang logis dan didukung data. Akibatnya, perusahaan dilengkapi dengan strategi yang lebih baik untuk mengatasi kesalahan bentuk yang tidak terduga, membuat keputusan berdasarkan informasi, dan karenanya membuat rencana yang sesuai untuk mempertahankan bisnis.

Untuk tujuan yang sama, perusahaan seperti Google telah mengembangkan sertifikasi analitik data dalam analitik data besar. Kursus-kursus ini mengajarkan analitik data dengan excel untuk karyawan dan individu. Selain itu, mereka membantu meningkatkan inovasi dan pengembangan dalam bisnis modern.

Jenis

Bidang analitik data selalu sangat besar, dengan empat kategori utama.

#1 – Analisis Deskriptif

Ini membantu dalam mengklarifikasi apa yang terjadi. Metode seperti itu memadatkan kumpulan data besar menjadi ringkasan singkat yang dapat dipahami oleh pemangku kepentingan. Taktik ini memungkinkan pengembangan indikator kinerja utama (KPI), yang membantu memantau keberhasilan atau kegagalan. Ini membantu untuk menganalisis banyak sektor dan menggunakan metrik seperti laba atas investasi (ROI). Langkah-langkah teknis membantu melacak produktivitas di sektor-sektor tertentu.

#2 – Analisis Prediktif

Ini membantu dalam mengatasi kekhawatiran tentang apa yang akan terjadi segera. Metode ini memanfaatkan data historis yang melihat tren serta menilai kemungkinan pengulangannya. Selain itu, teknik analisis prediktif, yang menggunakan serangkaian kecerdasan buatan dan pendekatan statistik, termasuk regresi, pohon keputusan, dan jaringan saraf, menawarkan informasi mendalam tentang potensi kejadian di masa depan.

#3 – Analitik Preskriptif

Ini membantu dalam menjawab pertanyaan tentang apa yang harus dilakukan perusahaan. Oleh karena itu, perusahaan dapat menggunakan wawasan analitik prediktif untuk membuat penilaian berdasarkan data. Jika terjadi ambiguitas, ini memungkinkan perusahaan untuk membuat penilaian yang bijak. Algoritme pembelajaran mesin yang dapat mengidentifikasi tren dalam kumpulan data masif adalah dasar dari alat analitik preskriptif.

#4 – Analisis Diagnostik

Ini membantu dalam memberikan penjelasan mengapa peristiwa tertentu terjadi. Metode ini mendukung analitik deskriptif yang lebih mendasar. Mereka mengkaji hasil analisis deskriptif secara lebih rinci untuk menentukan akar masalahnya. Akhirnya, analis riset melakukan lebih banyak penelitian untuk menentukan mengapa metrik kinerja meningkat atau menurun. Biasanya, ini terjadi menggunakan tiga langkah:

Pertama, menemukan pola yang tidak biasa dalam data.
Mengumpulkan data tentang kelainan.
Alat statistik diperlukan untuk menemukan tautan dan pola yang menggambarkan anomali semacam itu.

Alat Analisis Data

Berbagai metode dapat tersedia untuk mengekstraksi informasi mendalam dari data yang disediakan. Sayangnya, beberapa dari mereka mengandalkan pengkodean, sementara yang lain tidak. Di antara alat data analitik yang paling sering digunakan adalah:

#1 – SAS

SAS adalah perangkat lunak berbasis C yang dilindungi hak cipta dengan lebih dari 200 bagian berbeda. Karena kode pemrogramannya dianggap tingkat atas, mempelajarinya menjadi sederhana. Meskipun demikian, itu langsung menerbitkan temuan melalui lembar kerja excel. Alhasil, beberapa bisnis memanfaatkannya, termasuk Twitter, Netflix, Facebook, dan Google. Selain itu, SAS meningkat untuk menunjukkan bahwa ia adalah pemain penting dalam analitik bisnis data bahkan setelah menghadapi tantangan dari bahasa pengkodean inovatif seperti R dan Python.

#2 – Microsoft Excel

Bisnis juga menggunakannya untuk melakukan modifikasi data secara real-time yang dikumpulkan dari berbagai sumber lain, termasuk laporan pasar saham. Terutama dibandingkan dengan program lain seperti R atau Python, ini relatif penting saat melakukan analitik data yang agak rumit. Ini memastikan gambaran data yang efektif. Selain itu, analis keuangan dan manajer penjualan sering menggunakannya untuk mengatasi masalah perusahaan yang menantang.

#3 – R

R adalah salah satu bahasa pengkodean teratas untuk membuat visual statistik terperinci. Ini adalah pemrograman terbuka dan gratis yang dapat digunakan dengan Windows, MacOS, dan banyak sistem operasi UNIX. Selain itu fitur sederhana untuk menggunakan antarmuka baris perintah. Namun demikian, mempelajarinya bisa jadi menantang, terutama bagi mereka yang tidak memiliki keterampilan pengkodean sebelumnya. Selain itu, sangat membantu untuk mengembangkan perangkat lunak statistik dan melakukan analisis canggih.

#4 – Piton

Salah satu dari beberapa alat ampuh yang tersedia bagi pengguna untuk analitik data termasuk Python. Ini mencakup banyak paket dan perpustakaan. Python adalah freeware, program sumber terbuka dengan modul seperti Matplotlib dan Seaborn, yang dapat digunakan untuk visualisasi canggih. Analitik populer dari paket data yang disertakan Python disebut Pandas. Karena efisiensi dan kemampuan beradaptasinya, analis sering memilih Python sebagai bahasa pengkodean pemula. Python digunakan di beberapa sistem dan memiliki berbagai macam aplikasi.

Teknik

Analis dapat membagi metode analitik data menjadi teknik yang bergantung pada: statistik dan matematika, grafik dan visualisasi, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan.

#1 – Teknik Statistik dan Matematika

Ini terdiri dari empat jenis: analisis deskriptif, analisis regresi, analisis klasifikasi, dan analisis deret waktu.

Analisis Deskriptif – Ini mempertimbangkan data historis dan indikator kinerja utama untuk menjelaskan kinerja mengenai tolok ukur teknik analisis tertentu.
Analisis regresi – Ini adalah metode yang menggambarkan hubungan antara satu atau kelompok variabel independen atau dependen. Itu bisa menggunakan model yang berbeda, yaitu data kehidupan, banyak atau nonlinier.
Analisis Klasifikasi – Ini juga merupakan metode analitik data yang paling terkenal dan banyak digunakan. Analis menggunakannya untuk meramalkan kelompok yang akan dikorespondensi oleh pengamatan baru. Data historis dari kategori yang diakui dianalisis untuk mengklasifikasikan apa pun.
Analisis Deret Waktu – Format umum yang biasanya disertakan dalam memeriksa deret waktu tertentu secara menyeluruh. Ini mengkaji perubahan yang telah terjadi sepanjang waktu ketika waktu merupakan faktor dalam hasil. Ini membantu dalam penemuan pola sistemik, variasi musiman, dan pola siklus dalam data observasi.

#2 – Grafik Dan Teknik Visualisasi

Beberapa alat yang digunakan adalah – Word Cloud Chart, Line Chart, Gantt Chart, Bar Chart, Column Chart, Area Chart, Pie Chart, dan Scatter Plot.

#3 – Pembelajaran Mesin Dan Teknik Kecerdasan Buatan

Beberapa teknik adalah jaringan saraf tiruan, pohon keputusan, pemrograman evolusioner, dan logika fuzzy.

Proses Analisis Data

Proses analitik data mengikuti langkah-langkah berikut-

Menetapkan parameter untuk kategorisasi data.
Mengumpulkan data dari beberapa sumber.
Selanjutnya menyusun data secara statistik.
Memfilter data dan memastikan tidak ada kesalahan atau tumpang tindih. Setelah itu, seseorang mengevaluasi data untuk memastikan tidak ada detail yang kurang.
Selanjutnya, seseorang menggunakan data bebas kesalahan untuk menganalisis dan mengidentifikasi tren menggunakan alat seperti Excel, R, atau Python.
Saat tren diketahui, seseorang mengubah data mentah menjadi grafik agar manajemen dan karyawan lebih memahami.
Ini adalah langkah terakhir dimana; manajemen menelusuri rekomendasi yang dibuat menggunakan analitik data dan memutuskan apakah akan menindaklanjutinya atau tidak.

Artikel yang Direkomendasikan

Ini telah menjadi panduan Panduan untuk Apa itu Analisis Data dan artinya. Kami menjelaskan jenis, alat, teknik, dan prosesnya secara rinci di sini. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang keuangan dari artikel berikut –