Tipe-tipe Analisis Data Berdasarkan Pendekatan Matematika dan Statistika

Setelah data dikumpulkan dan disimpan, tentunya data perlu diproses dan dianalisis.

Tergantung dari tujuannya, terdapat berbagai tipe analisis data yang bisa diterapkan.

Tujuannya umumnya sama, yakni menarik informasi yang berharga dari data.

Tapi tahukah kamu apa saja tipe-tipe analisis data yang bisa digunakan? Silakan simak artikel ini.

Apa yang dimaksud dengan analisis data?

Analisis data merupakan proses penarikan informasi berguna dari data dengan berbagai macam metode yang mencakup inspeksi, pembersihan, transformasi, hingga modeling.

Analisis data memiliki berbagai macam tujuan, yaitu;

• Mendeskripsikan cakupan data
• Modularisasi struktur data
• Merangkum representasi data
• Mengilustrasikan data
• Mengevaluasi statistika dan probabilitas
• Menarik konklusi dan insight yang berguna, dll

Pengumpulan data merupakan proses yang berkelanjutan. Oleh karena itu, proses analisis data juga menjadi berkelanjutan, yang juga mencakup terjadinya data collection dan data analysis secara bersamaan.

Tipe-tipe metode dalam analisis data umumnya terbagi berdasarkan tekniknya, yakni:

• Berdasarkan pendekatan matematika dan statistika
• Berdasarkan pendekatan AI dan ML
• Berdasarkan pendekatan visualisasi dan grafik

Pada artikel ini, akan dibahas tipe-tipe metode analisis data dari pendekatan matematika dan statistika.

Tipe-tipe metode analisis data

Metode analisis data berdasarkan pendekatan matematika dan statistika umumnya memiliki banyak penerapan dalam data mining, manajemen data, hingga pencarian insight dalam data.

Berikut adalah beberapa tipe analisis data yang populer digunakan:

Descriptive analysis

Metode descriptive analysis atau analisis deskriptif merupakan metode analisis data yang menggunakan insight dari masa lalu.

Analisis deskriptif mengolah data dari performa yang sudah terjadi untuk memahami alasan kesuksesan atau kegagalan di masa lalu.

Dengan metode ini, kamu mampu belajar dari kejadian masa lalu untuk memperbaiki masa depan.

Untuk tujuan tersebut, analisis deskriptif menggunakan data historis, KPI, serta tren terdahulu untuk menentukan langkah-langkah strategis di masa depan.

Metode ini berguna untuk mengidentifikasi distribusi data, deteksi outlier, hingga menemukan asosiasi data antar-variabel.

Diagnostic analysis

Sama halnya dengan analisis deskriptif, analisis diagnostik menggunakan data historis untuk menjawab pertanyaan yang ada. Namun, alih-alih menjawab “apa”, metode analisis ini berfokus pada “mengapa”.

Misalnya mengapa sebuah anomali muncul pada dataset.

Regression analysis

Cara kerja regression analysis, atau analisis regresi, adalah dengan memetakan relationship antara variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen.

Berikut visualisasi analisis regresi dari salah satu artikel HBR yang berjudul A Refresher on Regression Analysis.

Dalam konteks data mining, metode analisis regresi kerap digunakan untuk memprediksi nilai berdasarkan dataset tertentu.

Misalnya, untuk memprediksi harga sebuah produk dengan pertimbangan variabel lainnya, seperti faktor bahan baku atau tren.

Oleh karena itu, analisis data dengan metode regression analysis cukup populer digunakan dalam bisnis, data-driven marketing, prediksi finansial, dsb.

Factor analysis

Factor analysis atau analisis faktor adalah metode analisis data yang digunakan untuk menemukan struktur tertentu dari sekumpulan variabel atau faktor.

Metode analisis data ini merupakan turunan dari metode analisis regresi.

Analisis faktor mencari variabel (faktor) independen baru guna mendeskripsikan pola dan model dari relationship antar variabel dependen yang sudah ada.

Metode ini populer digunakan dalam banyak penelitian hubungan antar-variabel, khususnya untuk topik-topik kompleks seperti skala psikologi atau tingkat sosio-ekonomi.

Dispersion analysis

Dispersion analysis merupakan analisis persebaran data yang membaca seberapa tersebar atau terpadatkannya sebuah kumpulan data.

Pengukuran persebaran data (dispersion) ini mampu membantu para data scientist untuk mempelajari variabilitas data.

Umumnya, kesimpulan dari dispersion analysis terbagi menjadi dua, yakni:

• Mengukur perbedaan nilai antar masing-masing data
• Mengukur perbedaan nilai masing-masing data dengan nilai rata-rata

Time-series analysis

Time-series analysis adalah cara spesifik untuk menganalisis urutan data yang dikumpulkan selama interval waktu tertentu.

Dalam tipe analisis data satu ini, pengukuran terhadap data dilakukan dengan rentang waktu tertentu, sehingga menghasilkan kumpulan data yang terorganisir secara periodik.

Contoh dari time-series analysis adalah nilai harian dari indeks pasar saham.

Hasil dari time-series analysis dapat lebih lanjut digunakan untuk pembuatan dan modeling prediksi evolusi tren masa depan.

 

View this post on Instagram

 

A post shared by Kelas Data, Bisnis, & Engineering | #SeekMastery (@pacmannai)

Tableau punya artikel menarik tentang ini yang berjudul Time Series Analysis: Definition, Types, Techniques, and When It’s Used.

Discriminant analysis

Discriminant analysis adalah teknik multivariat yang digunakan untuk memisahkan dua atau lebih kelompok pengamatan (individu) berdasarkan variabel yang diukur pada setiap satuan percobaan (sampel) dan mencari kontribusi masing-masing variabel dalam pemisahan kelompok tersebut.

Analisis diskriminan menggunakan pengukuran variabel dari berbagai kelompok guna mencari poin pembeda antar kelompok data tersebut dan merupakan salah satu metode analisis data yang unggul untuk tujuan klasifikasi data, khususnya dalam data mining.

Contoh analisis data ini adalah seperti pengklasifikasian pengajuan kartu kredit berdasarkan yang berisiko tinggi dan rendah.

Kamu bisa cek lebih lengkap di halaman ScienceDirect Topics, Discriminant Analysis – an overview.

Exploratory data analysis

Exploratory data analysis merupakan metode yang banyak digunakan oleh para data scientist untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam sebuah dataset.

Metode ini juga bisa digunakan untuk menentukan hubungan antar-sampel dalam sebuah populasi, melakukan validasi atas asumsi, menguji hipotesis, serta menemukan poin yang hilang dari dataset.

Mengetahui berbagai tipe analisis data penting untuk menentukan metode terbaik untuk kebutuhan spesifik kamu.

Pacmann juga pernah membahas tentang ide project data analysis yang dapat membantu kamu ketika membangun portofolio.

Tertarik mempelajarinya lebih lanjut? Sekolah Data Pacmann menawarkan program-program yang membantu kamu belajar mendalam skill analisis data ini.

Cek informasi lengkapnya di halaman program Statistics Pacmann.

Further reading:

7 Types of Statistical Analysis Techniques (And Process Steps)

What is Data Analysis? Methods, Techniques, and Tools

What Are the Four Types of Analytics and How Do You Use Them?