Jenis-Jenis Analisis Data yang Perlu Dipahami

Ilustrasi analisis data. Credit: pexels.com/Lukas

Bola.com, Jakarta - Analisis data adalah proses menyelidiki, membersihkan, mentransformasi, dan memodelkan data untuk menemukan informasi yang berguna, mendukung pengambilan keputusan, dan mengidentifikasi pola atau tren yang relevan.

Analisis data dapat dilakukan melalui berbagai metode, seperti statistik, data mining, machine learning, dan visualisasi data.

Pelatih Persis Akui Efek Ditinggal Alexis Messidoro: Kreativitas Minim, Sirkulasi Bola Jadi Lambat
Hampir 2 Tahun Kepemimpinan Erick Thohir di PSSI: Mulai Terlihat Hasilnya

Manfaat dari analisis data beragam. Analisis data dapat membantu organisasi untuk mengidentifikasi pola atau tren yang mungkin tidak terlihat secara langsung. Dengan demikian, organisasi dapat mengambil keputusan yang lebih tepat dan sesuai dengan data yang ada.

Selain itu, analisis data dapat membantu dalam pemantauan kinerja bisnis, mengidentifikasi peluang pasar baru, dan mendeteksi potensi risiko atau masalah dalam operasi bisnis. Maka itu, analisis data dapat memberikan dampak positif bagi pertumbuhan dan perkembangan sebuah organisasi.

Selain manfaat bagi organisasi, analisis data memiliki manfaat bagi individu. Misalnya, analisis data dapat digunakan untuk melacak kemajuan pribadi dalam mencapai tujuan, mendukung pengambilan keputusan dalam kehidupan sehari-hari, dan memahami tren atau pola dalam kebiasaan konsumsi.

Berikut jenis-jenis analisis data yang bisa kamu cermati, Selasa (6/2/2024).

Berita video Timnas Indonesia meraih kemenangan pertamanya di Piala Asia 2023 setelah membungkam Vietnam dengan skor 1-0 di Abdullah bin Khalifa Stadium, Doha, pada Jumat (19/1/2024) malam WIB.

2 dari 3 halaman

Macam-Macam Jenis Analisis Data yang Perlu Dipahami

Analisis Deskriptif

Deskripsi Data: Menyajikan ringkasan dan statistik dasar untuk mendeskripsikan karakteristik utama dari suatu dataset, seperti mean, median, dan modus.

Analisis Eksploratif

Pencarian Pola: Menggunakan teknik visualisasi data dan eksplorasi statistik untuk menemukan pola, tren, atau hubungan dalam data yang mungkin tidak diketahui sebelumnya.

Analisis Inferensial

Pengujian Hipotesis: Menggunakan sampel data untuk membuat inferensi atau generalisasi tentang populasi yang lebih besar, sering kali dengan menggunakan teknik seperti uji statistik.

Analisis Regresi

Model Hubungan: Menganalisis hubungan antara satu atau lebih variabel independen dengan variabel dependen untuk memahami sejauh mana satu variabel dapat memprediksi variabel lainnya.

Analisis Temporal atau Time Series

Pemahaman Perubahan Waktu: Menganalisis data yang diukur atau diobservasi sepanjang waktu untuk mengidentifikasi pola musiman, tren, atau perubahan sepanjang waktu.

3 dari 3 halaman

Macam-Macam Jenis Analisis Data yang Perlu Dipahami

Analisis Klaster

Pengelompokan Data: Memisahkan data ke dalam kelompok atau klaster berdasarkan kesamaan karakteristik untuk mengidentifikasi pola atau kelompok alami.

Analisis Faktor

Identifikasi Faktor: Menggunakan teknik statistik untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mendasari pola atau varian dalam data.

Analisis Sentimen

Eksplorasi Opini: Menganalisis teks atau data sosial media untuk memahami sentimen atau pendapat publik terhadap suatu topik atau produk.

Analisis Peta atau Geospasial

Visualisasi Ruang: Menganalisis data yang terkait dengan lokasi untuk menemukan pola atau tren dalam konteks geografis.

Analisis Biostatistik

Analisis Data Kesehatan: Menganalisis data kesehatan untuk mendukung penelitian medis dan kebijakan kesehatan.

Analisis Machine Learning

Prediksi dan Klasifikasi: Menggunakan algoritma machine learning untuk membangun model yang dapat memprediksi atau mengklasifikasikan data berdasarkan pola yang ditemukan.

Yuk, baca artikel edukasi lainnya dengan mengikuti tautan ini.