Jenis Analisis Yang Perlu Data Analyst Ketahui – www.kolonginfo.com. Bagi seorang data analyst harus mampu melakukan analis terhadap data. Terdapat beberapa jenis analisis data yang populer.
Baca juga artikel lainnya dalam menu katagori data scientist
Berikut ini adalah beberapa jenis analisis yang umum dilakukan:
Analisis Deskriptif:
Analisis deskriptif adalah proses penggunaan statistik untuk memberikan ringkasan dan gambaran tentang data yang ada. Tujuan dari analisis deskriptif adalah untuk memahami pola, tren, dan karakteristik utama dari data yang tersedia. Metode yang digunakan dalam analisis deskriptif termasuk perhitungan statistik dasar seperti mean, median, dan modus, serta penggunaan grafik atau diagram untuk visualisasi data.
Analisis Eksploratif:
Analisis eksploratif bertujuan untuk menemukan informasi yang tersembunyi dalam data, mengidentifikasi hubungan atau pola yang menarik, dan mengungkap variabel yang penting. Dalam analisis eksploratif, data scientist menggunakan teknik seperti data mining, clustering, atau analisis faktor untuk mendapatkan wawasan baru yang mungkin tidak terlihat pada pandangan awal.
Analisis Korelasi dan Regresi:
Analisis korelasi digunakan untuk mengukur hubungan antara dua atau lebih variabel. Dalam analisis korelasi, data scientist dapat menggunakan metode seperti korelasi Pearson atau korelasi Spearman untuk mengidentifikasi apakah terdapat hubungan linier atau non-linier antara variabel-variabel tersebut. Selain itu, analisis regresi dapat digunakan untuk memodelkan hubungan kausal antara variabel dependen dan variabel independen.
Analisis Prediktif:
Analisis prediktif melibatkan penggunaan model statistik atau algoritma machine learning untuk memprediksi atau mengklasifikasikan data di masa depan. Dalam analisis prediktif, data scientist menggunakan data historis untuk melatih model dan kemudian menerapkannya untuk membuat prediksi atau klasifikasi. Contoh teknik yang digunakan dalam analisis prediktif meliputi regresi linier, Random Forest, Naive Bayes, dan jaringan saraf (neural networks). Sedangkan contoh penerapan prediksi pada data runtun waktu dapat dibaca pada artikel Metode Dasar Prediksi Data Time Series.
Analisis Temporal:
Analisis temporal berkaitan dengan data yang dikumpulkan seiring waktu. Jenis analisis ini digunakan untuk memahami pola, tren, atau siklus yang berkaitan dengan waktu. Dalam analisis temporal, data scientist dapat menggunakan metode seperti analisis deret waktu, pemodelan ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), atau pemodelan GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity).
Terdapat juga analisis bivariat dan multivariat
Penutup
Jenis analisis yang dilakukan oleh seorang data scientist atau data analyst sangat tergantung pada tujuan analisis, sumber data yang digunakan, serta pertanyaan atau masalah yang ingin dipecahkan.
Seorang data scientist atau analyst menggunakan keterampilan dan pengetahuannya dalam statistik, matematika, dan ilmu komputer untuk menerapkan metode analisis yang sesuai dalam konteks yang diberikan.