Dasar-Dasar Analitik Data [PDF]

Citation preview

Dasar-dasar Analitik Data Live Session 1 Jesslyn Brigitta



Silabus ● Week 1: Pengantar analitik data Penjelasan tentang bagaimana data analyst menggunakan analitik data dan tools untuk membantu membuat keputusan.



● Week 2 : Segala hal tentang pemikiran analitikal Membahas tentang skills atau kemampuan-kemampuan yang dibutuhkan oleh seorang data analyst.



Silabus ● Week 3: Dunia data yang menakjubkan Membahas tentang life cycle of data (siklus hidup data) dan proses analisis data.



● Week 4: Siapkan kotak peralatan Anda Pengenalan tools yang umumnya digunakan dalam menganalisis data.



● Week 5: Peluang karier yang sangat luas Membahas tentang job opportunities (peluang kerja) sebagai seorang data analyst.



Week 1: Pengantar Analitik Data



Pengertian Data Apa yang dimaksud dengan data? Data adalah sekumpulan fakta-fakta (collection of facts). Hal ini dapat berupa angka, kata-kata, video, pengukuran, pengamatan, dan lain-lain.



Sumber gambar: DOMO



Penggunaan Data Dalam bisnis, data digunakan untuk meningkatkan proses ● ● ● ●



mengidentifikasi peluang dan trend; meluncurkan produk baru; melayani pelanggan; dan membuat keputusan yang bijak.



Analisis Data Data analysis (analisis data) adalah proses mengumpulkan, mentransformasi, dan menata data untuk menarik kesimpulan, membuat prediksi, serta memberi pertimbangan yang tepat dalam mengambil keputusan. Analisis ini mengubah data menjadi insight (wawasan).



Proses Analisis Data Ada enam langkah proses analisis data. Mendefinisikan permasalahan dan tujuan dengan mengajukan pertanyaan. Mempertimbangkan data apa yang dibutuhkan, cara mendapatkan data itu, serta melakukan pengumpulan dan penyimpanan data. Pengelolaan data (termasuk data cleaning, mentransformasi data, penggabungan beberapa datasets, dan lain-lain).



Proses Analisis Data Menganalisis data yang telah dikelola; menemukan insight. Membagikan penemuan dari hasil analisis. Memberikan rekomendasi berdasarkan insight yang didapat.



Data Analyst Apa yang dimaksud dengan data analyst?



Data analyst (analis data) adalah seseorang yang mengumpulkan, mengubah, dan menyusun data untuk membantu membuat keputusan berdasarkan informasi yang benar.



Data Analytics Apa yang dimaksud dengan data analytics?



Data analytics (analitik data) adalah ilmu tentang data. Ingat, data analytics (analitik data) tidak sama dengan data analyst (analis data)!



Ekosistem Data Data ecosystem (ekosistem data) terdiri atas berbagai elemen yang saling berinteraksi untuk menghasilkan, mengelola, menyimpan, menganalisis, dan berbagi data. Hal-hal yang termasuk ekosistem data: hardware, software tools, cloud, dan orang-orang yang menggunakannya.



Sumber gambar: Towards Data Science



Data Scientist Data science berkaitan dengan penciptaan cara baru untuk pemodelan dan pemahaman suatu hal yang belum diketahui. Data scientist menciptakan pertanyaan baru dengan menggunakan data, sedangkan data analyst mencari jawaban untuk pertanyaan yang sudah ada dengan memperoleh insight dari sumber data.



Data Analyst



Data Scientist



Data Specialist



Penyelesaian masalah



Menggunakan alat dan metode yang ada untuk memecahkan masalah dengan jenis data yang tersedia



Menemukan alat dan model baru, mengajukan pertanyaan terbuka, dan mengumpulkan jenis data baru



Menggunakan pengetahuan mendalam tentang database sebagai alat untuk memecahkan masalah dan mengelola data



Analisis



Menganalisis kumpulan untuk membantu pemangku kepentingan membuat keputusan yang lebih baik



Menganalisis dan menginterpretasikan data yang kompleks untuk membuat prediksi bisnis



Mengatur volume data dalam jumlah besar untuk digunakan dalam analisis data atau operasi bisnis perusahaan



Keterampilan lain yang relevan



● ● ● ●



kueri database visualisasi data dasbor, laporan spreadsheet



● ● ● ● ●



statistik tingkat lanjut pembelajaran mesin deep learning pengoptimalan data pemrograman



● ● ● ● ●



manipulasi data keamanan informasi model data skalabilitas data pemulihan bencana



Data-driven Decision Making Data-driven decision-making (pengambilan keputusan berbasis data) adalah penggunaan fakta-fakta yang menjadi panduan untuk melakukan strategi bisnis. Agar mendapatkan hasil yang maksimal, perlu menyertakan insights dari subject matter experts (pakar).



Week 2: Segala Hal tentang Pemikiran Analitikal



Keterampilan analitikal Apa yang dimaksud dengan analytical skills?



Analytical skills (keterampilan analitikal) adalah kualitas dan karakteristik yang berhubungan dengan penyelesaian masalah menggunakan fakta.



Keterampilan analitikal Ada lima poin penting dari analytical skills: curiosity (rasa ingin tahu), understanding context (memahami konteks), 3. having a technical mindset (memiliki pola pikir teknis), 4. data design (desain data), dan 5. data strategy (strategi data). 1. 2.



Pemikiran analitikal Analytical thinking (pemikiran analitikal) melibatkan pengidentifikasian dan pendefinisian sebuah masalah, kemudian menyelesaikannya berdasarkan data dengan cara yang terorganisir dan berurutan.



Pemikiran analitikal Ada lima aspek kunci dari analytical thinking:



visualization (visualisasi), strategy (Strategi), problem-oriented (berorientasi pada masalah), 4. correlation (korelasi), 5. big-picture (pemikiran gambaran besar), dan detail-oriented (pemikiran yang berorientasi pada detail). 1. 2. 3.



Pemikiran Kritis dan Kreatif Selain analytical thinking, kita juga membutuhkan critical thinking (pemikiran kritis) dan creative thinking (pemikiran kreatif).



Critical thinking diperlukan untuk mendapatkan solusi yang tepat, sedangkan creative thinking dibutuhkan supaya memperoleh solusi baru dan tidak terduga.



Tiga Pertanyaan Penting Untuk menemukan solusi, seorang data analyst akan menanyakan beberapa pertanyaan berikut. 1. Five Whys



Tiga Pertanyaan Penting 2. Gap Analysis (Analisis Kesenjangan)



Tiga Pertanyaan Penting 3. Apa yang tidak kita pertimbangkan sebelumnya?



Week 3: Dunia Data yang Menakjubkan



Siklus Hidup Data Data juga memiliki siklus kehidupan. Siklus hidup data sebagai berikut.



Catatan: Siklus hidup data berbeda dengan proses analisis data!



Peralatan Analisis Data Seorang analis akan menggunakan berbagai tools dalam menganalisis data. Tools yang umumnya digunakan sebagai berikut.



1. Spreadsheets 2. Query language untuk databases 3. Visualizations tools



Spreadsheet vs Database Spreadsheet



Database



Aplikasi perangkat lunak



Penyimpanan data yang diakses dengan bahasa kueri (Contoh SQL)



Struktur data dalam format baris dan kolom



Struktur data menggunakan aturan dan hubungan



Menyusun data dalam banyak sel



Menyusun informasi dalam banyak kumpulan yang rumit



Menyediakan akses data dalam jumlah terbatas



Menyediakan akses data dalam jumlah yang besar



Entri data secara manual



Entri data yang ketat dan konsisten



Umumnya satu pengguna pada satu waktu



Banyak pengguna sekaligus



Dikendalikan oleh pengguna



Dikendalikan oleh sistem manajemen database



Week 4: Siapkan Kotak Peralatan Anda



Peralatan Analisis Data 1. Spreadsheets



Spreadsheets adalah lembar kerja digital. Data analyst mengandalkan spreadsheets untuk menyimpan, mengatur, dan menyortir data. Berikut dua aplikasi spreadsheet yang populer:



Peralatan Analisis Data 1. Spreadsheets



Baris (row) Sel (cell)



Kolom (column)



Rentang (range)



Peralatan Analisis Data 2. SQL (Structured Query Language)



Database adalah kumpulan data terstruktur yang disimpan dalam sebuah sistem komputer. SQL digunakan untuk membuat permintaan ke database.



Sumber gambar: NIMAP INFOTECH



Peralatan Analisis Data 2. SQL (Structured Query Language) Kueri (query) adalah permintaan untuk data atau informasi dari database. Struktur dasar dari sebuah kueri adalah sebagai berikut. SELECT [kolom-kolom yang diinginkan] FROM [tabel tempat data berada] WHERE [kondisi yang harus dipenuhi]



Peralatan Analisis Data 3. Visualization Tools



Peralatan Analisis Data 3. Visualization Tools



Data analyst menggunakan berbagai macam visualisasi—seperti grafik, peta, tabel, bagan—untuk merepresentasikan data. Beberapa visualization tools yang populer sebagai berikut.



Week 5: Peluang Karier yang Sangat Luas



Prospek Kerja Ada banyak industri yang membutuhkan kemampuan analisis data, seperti 1. 2. 3. 4. 5.



teknologi, pemasaran (marketing), finansial (finance), perawatan kesehatan (healthcare), dan lain-lain.



Pekerjaan Data Analyst Dalam menangani tugas bisnis (business task), kita akan berhadapan dengan persoalan (issues) yang perlu dieksplorasi, pertanyaan (questions) yang harus dijawab, dan masalah (problem) yang wajib diselesaikan.



Pekerjaan Data Analyst ● ● ● ●



Persoalan (issues) adalah sebuah topik atau subjek untuk diselidiki. Pertanyaan (questions) dirancang untuk menemukan informasi. Masalah (problem) adalah sebuah kendala atau komplikasi yang perlu diselesaikan. Tugas bisnis (business tasks) adalah pertanyaan atau masalah yang dijawab dengan analisis data untuk sebuah bisnis.



Keputusan yang Adil Para data analyst mempunyai tanggung jawab untuk memastikan bahwa analisis mereka adil (fair). Perlakuan yang adil (fairness) berarti memastikan bahwa analisis kita tidak menciptakan atau memperkuat bias. Seorang data analyst ingin membantu membuat sistem yang adil dan inklusif untuk semua orang.



Contact: [email protected]



THANK YOU!