Proses Analisis Data Yang Benar

Proses Analisis Data Yang Benar

Kolonginfo.com – Proses analisis data adalah proses menganalisis data untuk mengidentifikasi pola data atau keputusan bisnis. Analisis data melibatkan berbagai teknik, proses dan alat. Analisis data penting untuk memahami kinerja bisnis yang ada dan memprediksi kemungkinan pola kemajuan bisnis.

Proses analisis data mengikuti tahapan tertentu seperti pernyataan masalah bisnis, memahami dan memperoleh data, mengekstrak data dari berbagai sumber, menerapkan kualitas data untuk pembersihan data, memilih fitur dengan melakukan analisis data eksplorasi, mengidentifikasi dan menghapus outlier, transformasi data, membuat visualisasi data . Terapkan analisis statistik, model pembelajaran mesin melalui bagan dan grafik.

Proses Analisis Data Yang Benar

Tahapan proses analisis data

Mari kita definisikan setiap tahap secara mendetail dan bagaimana kita dapat mengimplementasikannya menggunakan tumpukan teknologi.

Pemahaman bisnis

Saat menganalisis data dalam suatu industri, kita harus memiliki pemahaman dan pemahaman yang jelas tentang apa yang dilakukan industri tersebut, keputusan apa yang akan mereka buat, dan tujuan menganalisis data, yang semuanya dimulai dengan sebuah pertanyaan. , banyak orang berpikir bahwa kumpulan data dapat digunakan untuk menganalisis data, ketersediaan kumpulan data cukup untuk menganalisis jenis pola apa pun, menurut pemahaman tidak ada kumpulan data untuk menganalisis data yang kita butuhkan.

Dapatkan data mentah

Langkah Proses Analisis Data ini setelah mendefinisikan masalah, mengumpulkan data dari sumber yang berbeda seperti gudang data, log dan kumpulan data untuk menjawab pertanyaan, menanyakan data baris untuk menjawab pertanyaan, tetapi ini bukan kumpulan data baris, kita perlu menyebutnya data baris karena Tidak persis apa yang kita ingin menganalisis.

Baca Juga:  Manfaat Data Mining

Ekstrak data

Berikut adalah langkah-langkah untuk mengekstrak data untuk membuat dataset akhir. Apa yang memungkinkan kami untuk memimpin proses analisis lebih lanjut ini adalah kumpulan data yang bersih. SQL digunakan untuk mengekstrak data dari database. Basis data yang meminta untuk mengambil beberapa baris data lebih dari 1 juta baris. Di antaranya, bahasa kueri basis data seperti SQL memungkinkan analis menganalisis dan memodifikasi data dengan mudah. SQL adalah hal pertama yang harus Anda pelajari karena memungkinkan Anda bekerja dengan kumpulan data.

Ubah data

Transformasi data adalah proses transformasi data atau kumpulan data dari satu keadaan atau struktur ke struktur keadaan lain, itu adalah keadaan dasar integrasi data, di mana data yang dikumpulkan dari sumber yang berbeda diintegrasikan sedemikian rupa ke dalam beberapa struktur Dalam data, dapat diproses dan dianalisis di tempat tujuan, proses yang disebut ETL (Extract Transform Load).

Visualisasi data

Setelah membangun atau membuat kumpulan data, kita perlu mengeksplorasi dan mengevaluasi data dengan memvisualisasikannya untuk mengembangkan hipotesis atau wawasan Anda. Tableau/saas (Aplikasi Visualisasi Data) memungkinkan kita untuk memvisualisasikan sejumlah besar baris dan kolom data dalam database terstruktur dan tidak terstruktur dan dengan mudah membawa wawasan/pola yang berarti dari kumpulan data.

Analisis Statis

Proses Analisis Data ini adalah aspek penting dari analisis data yang merangkum data dan pemahamannya dalam bentuk model dan grafik, sekaligus menjelaskan bagaimana data berhubungan dengan dunia nyata yang mendasarinya. Analisis statis juga digunakan untuk mengidentifikasi pola atau tren dalam analisis prediktif yang membantu dalam membuat keputusan bisnis, dan juga membantu menentukan kepentingan statis dari kumpulan data.

Pengembangan Model Data

Industri sangat tertarik menggunakan model dengan kemampuan prediktif, dan pengembangan model data mencakup definisi tujuan model, konsep masalah dan terjemahannya ke dalam model komputasi.

Baca Juga:  Perbedaan Business Intelligence (BI) dengan Data Science (DS)

Rekomendasi/Laporan/Cerita

Ini adalah langkah terakhir dalam proses analisis data, di mana keputusan analisis dirangkum dan hasil atau konsekuensi dari proses analisis direpresentasikan dalam bentuk cerita, laporan, rekomendasi dan aplikasi PPT, tablo dan SAS berperan penting dalam meringkas proses analisis melalui laporan.

Kesimpulan

Kurangnya data tidak menjadi masalah bagi sebagian besar bisnis, perusahaan, industri, dan lembaga pemerintah. Ada banyak informasi yang tersedia untuk membuat keputusan berdasarkan informasi, berbasis data, dan berorientasi bisnis. Karena begitu banyak data yang digunakan dalam proses berorientasi analisis, kita membutuhkan pengetahuan dan informasi yang lebih tepat dari data yang tersedia.

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*