6 Tipe Data Analytics untuk Mempermudah Pengambilan Keputusan

Data analytics adalah ilmu yang digunakan untuk menganalisis data mentah menjadi informasi yang lebih mudah ditampilkan. Data ini sendiri merupakan salah satu elemen sentral dalam bisnis yang akurat dan dapat menyelesaikan masalah dengan baik. 

6 Tipe Data Analytics yang Wajib Diketahui 

Dalam prakteknya data analytics terbagi dalam beberapa tipe yang memiliki spesifikasi dan fungsinya sendiri-sendiri. Anda dapat memilih semuanya agar hanya memilih berdasarkan kebutuhan dan jawaban dari data tersebut. Agar dapat melakukan proses ini dengan baik maka Anda harus mempelajari beberapa tipe data analytics berikut ini: 

Descriptive Analysis 

Descriptive analytics ini merupakan jenis yang paling sederhana dan menjadi pondasi bagi jenis analitik lainnya. Dengan memilih jenis analitik yang satu ini Anda dapat menarik data mentah kemudian menjelaskan secara ringkas mengenai apa yang terjadi. Penjelasan deskriptif ini recomended dikolaborasikan dengan visualisasi data untuk disampaikan pada stakeholder. Karena dengan cara ini akan lebih mudah dimengerti tentang grafik, bagan, dan peta dapat menunjukkan tren, penurunan, sekaligus lonjakan. 

Statistical Analysis 

Salah satu tipe dari data analytics adalah statistical analysis, kegiatan analisis yang dilakukan terhadap hasil pengukuran data yang didapatkan secara berulang-ulang. Kegiatan ini bertujuan untuk menentukan tingkat ketidakpastian hasil pengujian akhir dari suatu pengukuran. Hasil pengukuran dengan nilai yang sebenarnya akan semakin mendekati dengan semakin banyaknya data yang dihimpun. 

Sentimental Analysis 

Sentiment analysis merupakan proses penggunaan text analytics untuk memperoleh berbagai sumber data dari internet dan platform media sosial. Fungsinya untuk mendapatkan opini dari pengguna platform tersebut, karena setiap hari internet dibanjiri dengan beragam data dari berbagai sumber. Sentiment analysis ini membantu mengubah informasi yang tidak terstruktur menjadi data yang lebih terstruktur. Anda juga dapat memanfaatkan big data analytics untuk membantu proses mengumpulkan, mengatur, menganalisis kumpulan data besar agar mendapatkan pola yang berbeda. 

Exploratory Data Analysis Data Analysis 

Exploratory Data Analysis meliputi proses kritis uji investigasi awal pada sebuah data untuk beberapa tujuan. Diantaranya, mengidentifikasi pola, menemukan anomali, menguji hipotesis, dan memeriksa asumsi melalui statistik ringkasan dan representasi grafis. Biasanya digunakan untuk membedakan kumpulan data yang dapat diungkapkan lebih jauh di luar pemodelan data formal atau tugas pengujian hipotesis. 

Classification Analysis 

Classification Analysis adalah teknik yang memungkinkan pengguna mengkategorikan data ke dalam sejumlah kelas yang ditentukan sebelumnya. Tujuannya adalah agar dapat membantu praktisi data menentukan kelas berdasarkan karakteristik data yang sudah ada sebelumnya. Klasifikasi ini tidak hanya dapat dilakukan di data yang  sudah terstruktur saja, melainkan juga pada data yang tidak terstruktur. Classification Analysis ini juga menjadi salah satu dari algoritma Machine Learning yang sifatnya Supervised Learning. Dimana data tersebut akan dikelompokkan berdasarkan label yang sudah tersedia sebagaimana beberapa metode yang dimilikinya. Metode tersebut yaitu, Logistic Regression, Naive Bayes, K-Nearest Neighbours, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine, dll. 

Time Series Analysis 

Time series analysis atau analisis runtun waktu ini adalah data analytics yang dipakai untuk mengolah data time series. Dasar peramalan biasanya akan dibuat dengan melibatkan penggunaan data tersebut untuk membuat modelnya. Selain itu dengan menggunakan time series analysis ini maka pengguna dapat mengetahui hal yang menjadi penyebab sebuah trend. Apakah disebabkan karena sentimen tertentu atau karena hal lainnya yang dapat kita jadikan pertimbangan dalam membuat keputusan. 

Referensi

https://www.investopedia.com/terms/d/data-analytics.asp

Penulis: Nabillah Farah Nada