Jenis Analisis Data dalam Data Science
Analisis data adalah proses dalam pengolahan data agar bisa menjadi sebuah informasi yang bisa digunakan untuk memecahkan masalah, analisa bisnis sampai prediksi bisnis untuk kedepannya. Analisis data ini juga tidak dapat dilakukan secara sembarangan. Penggunaan jenis analisis data yang salah dapat mengakibatkan proses analisis salah sasaran, menghasilkan informasi yang tidak sesuai dan pengolahan data yang lama.
Walaupun mempunyai jenis jenis analisis data bervariasi, dalam data science pasti akan ada jenis yang sering dipakai untuk mengolah sebuah data. Berikut ini adalah jenis analisis data yang sering ditemukan dalam data Science.
Analisis data preskriptif ini bisa menciptakan permodelan dengan merancang sebuah sistem yang berdasarkan hasil dari analisis prediktif yang akan dilakukan. Analisis perspektif sendiri adalah jenis analisis data penelitian yang memberikan definisi berkaitan dengan langkah-langkah yang harus diambil sebuah organisasi atau pebisnis agar bisa mencapai hasil yang tepat. Hal tersebut pastinya sangat penting untuk meningkatkan sebuah bisnis.
2. Analisis Deskriptif
Analisis yang satu ini merupakan yang paling umum dalam menganalisis data. Analisis deskriptif umumnya dipakai untuk mendeskripsikan data. Data yang dihasilkan umumnya disajikan menggunakan grafik maupun tabel angka dalam bentuk perhitungan rata-rata dan standar deviasi.
Analisis ini umumnya dilakukan dalam bentuk kuantitatif. Langkah yang akan dilakukan dalam analisis deskriptif adalah merumuskan masalah, menentukan jenis informasi dan data, mengumpulkan data, pengolahan dan hasilnya.
3. Analisis Diagnostik
Jika dalam analisis deskriptif datanya menjawab pertanyaan tentang apa yang terjadi, tetapi dalam analisis diagnostik ini menjawab tentang mengapa hal tersebut bisa terjadi. Analisis diagnostik nantinya akan mengambil wawasan yang sudah ditemukan pada analisis deskriptif agar dapat menemukan penyebab dari hasilnya.
Organisasi dan perusahaan sering sekali memanfaatkan jenis analisis data ini karena bisa menciptakan banyak koneksi antara data dan melakukan identifikasi pola perilaku. Aspek yang paling penting dari analisis diagnostik adalah menciptakan sebuah informasi yang lebih terperinci. Dengan ketersediaan data yang memang Anda inginkan, maka Anda harus membuat keseluruhan bisa saling berhubungan dengan baik.
4. Analisis Prediktif
Analisis prediktif ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan apa saja kemungkinan yang akan terjadi selanjutnya. Jenis analisis data ini meliputi teknik statistik, machine learning, pemodelan, sampai data mining untuk bisa menganalisis data berdasarkan fakta. Hal ini memiliki tujuan untuk membuat prediksi terkait dengan sebuah bisnis atau peristiwa masa mendatang.
Jenis yang ingin akan banyak memanfaatkan data yang sebelumnya agar bisa membuat sebuah prediksi hasil masa depan. Analisis prediktif memang memakai data yang sudah di ringkas untuk bisa membuat prediksi yang logis dari sebuah peristiwa. Penting untuk selalu bisa memahami bahwa prediksi hanyalah sebuah perkiraan, dan keakuratannya akan bergantung dari kualitas data yang rinci.