Memahami proses-proses analisis data membantu Anda untuk menghasilkan data yang berkualitas. Dalam melakukan analisis data, Anda perlu melewati berbagai proses agar data bisa dijadikan acuan untuk pengambilan keputusan.

Analisis data dimulai dengan cara pengumpulan data terlebih dahulu hingga nantinya dilakukan pemantauan untuk menjaga kualitas data. Seperti apa penjelasan lengkapnya? Berikut detailnya untuk Anda.

Baca Juga: Pemanfaatan AI dalam Analisis Big Data

Langkah-Langkah Analisis Data

Sebelum melakukan analisis data, Anda perlu memahami setiap langkah-langkah yang ada berikut. Umumnya, proses analisis data melewatkan beberapa tahapan utama, yaitu sebagai berikut:

1. Melakukan Pengumpulan Data (Data Collection)

Untuk langkah pertama, Anda perlu mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti database, survei, sensor, log aplikasi, media sosial, dan lainnya. Data yang dikumpulkan bisa berupa data terstruktur maupun tidak terstruktur.

2. Terapkan Pembersihan Data (Data Cleaning)

Pembersihan dilakukan untuk menghindari kesalahan atau inkonsistensi. Pada tahapan ini, Anda akan melakukan pembersihan data dengan menghapus duplikat, mengelola nilai yang hilang, hingga memperbaiki kesalahan dalam data.

3. Lakukan Transformasi Data (Data Transformation)

Di sini, Anda perlu mengubah data mentah menjadi format yang lebih cocok untuk dianalisis. Dalam tahapan ini, Anda bisa melakukan pembuatan fitur, pengkodean kategori, hingga agregasi.

4. Eksplorasi Data (Data Exploration)

Eksplorasi data maksudnya adalah menganalisis data secara deskriptif untuk memahami struktur data serta menemukan pola atau anomali. Selain itu, gunakanlah teknik visualisasi data seperti grafik, histogram, dan diagram pencar untuk memahami distribusi dan hubungan antar variabel.

5. Membuat Model Data (Data Modeling):

Data modelling adalah menerapkan model statistik atau algoritma machine learning untuk membuat prediksi atau mengidentifikasi pola dalam data. Dalam proses inii, Anda harus memilih model yang tepat, melatih model, hingga memvalidasi model menggunakan teknik seperti cross-validation.

6. Evaluasi Model Data (Model Evaluation)

Mengevaluasi kinerja model dengan menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, F1-score, atau Mean Squared Error (MSE). Bandingkanlah beberapa model untuk memilih model terbaik.

7. Interpretasi dan Visualisasi (Interpretation and Visualization)

Setelah model data dibuat serta evaluasi, Anda harus menafsirkan hasil analisis dan model untuk menarik kesimpulan yang relevan. Gunakanlah visualisasi data untuk menyajikan temuan secara jelas dan informatif kepada pemangku kepentingan.

8. Membuat Laporan dan Lakukan Komunikasi (Reporting and Communication)

Langkah berikutnya adalah menyusun laporan dan lakukan komunikasi untuk menyampaikan hasil analisis kepada pihak yang berkepentingan. Dalam melakukan pelaporan, Anda harus menggunakan bahasa yang mudah dipahami serta mengaitkan kegunaan hasil analisis untuk pengambilan keputusan..

9. Mengimplementasikan dalam Pengambilan Keputusan (Decision Making)

Setelah laporan disampaikan, Anda bisa menggunakan insight yang diperoleh dari analisis data untuk melakukan pengambilan keputusan. Implementasi tindakan berdasarkan rekomendasi yang dihasilkan dari analisis data.

10. Melakukan Pemantauan dan Pemeliharaan (Monitoring and Maintenance)

Terakhir, Anda harus memantau kinerja model dan analisis secara berkelanjutan untuk memastikan data tetap relevan dan akurat. Selain itu, lakukanlah pemeliharaan rutin dan pembaruan model berdasarkan data baru atau perubahan dalam konteks bisnis.

Demikianlah penjelasan mengenai proses-proses analisis data yang perlu diketahui. Segala tahapan atau proses-proses yang ada sangat penting untuk memastikan analisis data yang komprehensif dan menghasilkan wawasan yang dapat diandalkan untuk pengambilan keputusan.