Cara Analisis Data : Pengertian, Jenis, dan Manfaatnya

Analisis data menjadi keahlian yang semakin banyak dicari saat ini. Namun, banyak pemula yang khawatir karena mereka tidak memiliki dasar programming. Mereka ragu apakah mereka dapat mempelajari analisis data dan menjadi seorang analis data yang ahli, dan mereka tidak tahu perlu mulai belajar dari mana.

Sebenarnya, Anda tidak memerlukan dasar programming untuk menjadi seoarang analis data. Data science adalah disiplin terapan. Selama Anda meningkatkan keahlian akuisisi data, analisis data, dan visualisasi data secara sistematis, bahkan seorang pemula pun dapat melakukan analisis data dari kosong!

Dalam artikel ini, kita akan membahas cara terbaik untuk mempelajari analisis data dari aspek definisi dan pentingnya analisis data, tool dan metode analisis data yang digunakan pada umumnya, dan persyaratan menjadi seoarang analis data profesional.

Catatan: Semua analisis di dalam artikel ini dibuat dengan FineBI, alat BI dan analisis mandiri yang terkemuka di dunia.

Klik banner dibawah untuk mencobanya secara gratis.

Apa itu Cara Analisis Data?

Analisis data adalah proses memeriksa, membersihkan, mengubah, dan memodelkan data dengan tujuan menemukan informasi berguna, menarik kesimpulan, dan mendukung pengambilan keputusan. Ini melibatkan berbagai teknik dan alat, mulai dari statistik dasar hingga metode yang lebih kompleks seperti machine learning. Berikut adalah beberapa komponen utama dari analisis data:

Komponen Utama Cara Analisis Data

1. Pengumpulan Data: Pengumpulan data adalah langkah pertama dalam analisis data. Data bisa berasal dari berbagai sumber seperti database, file spreadsheet, sensor, media sosial, dan lainnya.
2. Pembersihan Data: Data mentah sering kali mengandung kesalahan, duplikasi, atau data yang hilang. Pembersihan data melibatkan penghapusan atau perbaikan data yang tidak akurat atau tidak lengkap untuk memastikan analisis yang lebih akurat.
3. Pengolahan Data: Setelah data dibersihkan, langkah selanjutnya adalah mengubah data ke format yang sesuai untuk analisis. Ini bisa melibatkan agregasi data, normalisasi, atau transformasi lain yang diperlukan.
4. Analisis Data: Analisis data melibatkan penerapan teknik statistik dan algoritma untuk menemukan pola, tren, dan hubungan dalam data. Ini bisa dilakukan dengan berbagai metode seperti regresi, clustering, atau analisis faktor.
5. Visualisasi Data: Visualisasi data membantu menyajikan hasil analisis dalam bentuk grafik, diagram, dan dasbor yang mudah dipahami. Ini memudahkan pemangku kepentingan untuk menginterpretasikan data dan menemukan wawasan penting.
6. Interpretasi dan Pelaporan: Setelah data dianalisis dan divisualisasikan, langkah terakhir adalah menginterpretasikan hasilnya dan membuat laporan yang memberikan rekomendasi atau insight berdasarkan data yang telah dianalisis.

Dalam bidang statistika, para ahli membagi analisis data menjadi analisis data deskriptif, analisis data eksploratif, dan analisis data konfirmatori.

Analisis data deskriptif termasuk dalam analisis data primer. Metode analisis yang umum digunakan seperti analisis kelompok, analisis struktural, dan analisis silang. Analisis data eksplorasi dan analisi data konfirmatori merupakan analisis data tingkat lanjut. Metode analisis yang umum digunakan seperti analisis korelasi, analisis faktor, dan analisis regresi. Perbedaannya, fokus analisis data eksploratif adalah untuk menemukan karakteristik baru dari data, sedangkan analisis data konfirmatori digunakan untuk memverifikasi keaslian hipotesis yang ada.

Karena analisis data biasanya dikerjakan dengan software, para analis data perlu menguasai berbagai metode analisis data dan memahami kinerja software yang umum digunakan. Analisis data pada umumnya dapat dikerjakan dengan Excel, sedangkan analisis data yang lebih kompleks memerlukan software analisis profesional seperti FineReport, Tableau, dan FineBI.

Apa Tujuan Analisis data? Apa Pekerjaan Seorang Analis Data? Dan Cara Analisis Data

Data analis memiliki tiga peran utama dalam analisis bisnis perusahaan harian:

Analisis Saat Ini

Analisis saat ini, atau biasa disebut sebagai analisis data waktu nyata (analisis real time), adalah proses mengevaluasi data yang sedang berlangsung atau baru saja diterima untuk mendapatkan wawasan secara langsung. Analisis ini memungkinkan organisasi untuk merespons kejadian atau tren dengan cepat, sehingga dapat mengambil tindakan yang lebih efektif dan tepat waktu. Berikut adalah penjelasan lebih rinci tentang analisis saat ini dan bagaimana penggunaannya dalam berbagai konteks:

Komponen Utama dalam Analisis Saat Ini

1. Sumber Data Waktu Nyata: Data untuk analisis saat ini biasanya berasal dari sumber-sumber yang mengalir terus-menerus, seperti sensor IoT, log aktivitas web, transaksi keuangan, media sosial, dan banyak lagi.
2. Platform Pemrosesan Data Waktu Nyata: Untuk menangani data yang terus mengalir, platform pemrosesan data waktu nyata seperti Apache Kafka, Apache Flink, dan Apache Spark sering digunakan. Platform ini dirancang untuk memproses data dalam jumlah besar dengan latensi rendah.
3. Teknik Analisis: Teknik yang digunakan dalam analisis saat ini meliputi deteksi pola, analisis tren, dan deteksi anomali. Algoritma machine learning dan analisis statistik sering diterapkan untuk mengidentifikasi pola dan anomali dalam data.
4. Visualisasi Data: Untuk memudahkan interpretasi data yang terus mengalir, visualisasi real-time seperti dasbor interaktif sangat penting. Alat visualisasi data membantu dalam menyajikan data secara intuitif sehingga pemangku kepentingan dapat mengambil keputusan yang cepat dan tepat.

Contohnya, kita dapat membuat laporan perusahaan dengan Excel atau tool BI. Disini, saya akan menggunakan tool BI mandiri FineBI.

FineBI memiliki fitur pemrosesan data tersendiri, yang mudah digunakan dan memiliki efek visual yang bagus. FineBI juga memiliki fungsi driling dan linkage seperti pivot table dalam Excel, dan sangat mudah digunakan untuk membuat dashboard dan tata letak.

Setelah menggunakan fitur pembersihan mandiri FineBI, Anda dapat menggunakan drag and drop untuk menghitung jumlah pembayaran perusahaan dan jumlah kontrak di berbagai wilayah dalam rentang tanggal yang berbeda untuk menganalisis kondisi operasional wilayah tersebut dalam periode tertentu.

Di waktu yang sama, kita juga dapat membuat grafik dan memasukkan tanggal, teks drop-down dan memfilter komponen untuk mendapatkan data dengan mudah dan memvisualisasi hasil analisis data.

Analisis Penyebab

Analisis Penyebab, atau sering disebut sebagai analisis akar penyebab (root cause analysis), adalah metode yang digunakan untuk mengidentifikasi alasan fundamental atau akar dari suatu masalah atau kejadian. Proses ini bertujuan untuk menemukan sumber asli dari masalah tersebut agar solusi yang diterapkan dapat mengatasi masalah secara menyeluruh dan mencegahnya terjadi lagi di masa depan.

Langkah-Langkah dalam Analisis Penyebab

1. Identifikasi Masalah: Langkah pertama adalah mendefinisikan masalah dengan jelas. Penting untuk memiliki pemahaman yang lengkap tentang apa yang terjadi, kapan, di mana, dan bagaimana masalah tersebut teridentifikasi.
2. Pengumpulan Data: Kumpulkan semua data yang relevan yang dapat membantu memahami konteks masalah. Data ini bisa berupa catatan peristiwa, laporan, wawancara dengan pihak terkait, dan bukti-bukti lainnya.
3. Analisis Data: Analisis data yang telah dikumpulkan untuk menemukan pola atau kecenderungan yang dapat menunjukkan akar masalah. Ini bisa melibatkan penggunaan teknik statistik, diagram, atau alat analisis lainnya.
4. Identifikasi Penyebab: Gunakan alat dan teknik seperti diagram fishbone (diagram tulang ikan) atau teknik 5 Whys untuk menggali lebih dalam dan mengidentifikasi penyebab sebenarnya dari masalah.
   • Diagram Fishbone: Alat ini membantu mengatur penyebab potensial dari masalah dalam kategori-kategori seperti manusia, mesin, metode, material, lingkungan, dan pengukuran.
   • Teknik 5 Whys: Teknik ini melibatkan mengajukan pertanyaan "mengapa" sebanyak lima kali atau lebih untuk menemukan akar masalah. Setiap jawaban membantu mengarahkan ke pertanyaan berikutnya sampai penyebab dasar ditemukan.
5. Pengembangan Solusi: Setelah akar masalah teridentifikasi, kembangkan solusi yang dapat mengatasi masalah tersebut. Solusi haruslah praktis, efektif, dan dapat diterapkan dalam konteks yang ada.
6. Implementasi Solusi: Terapkan solusi yang telah dikembangkan. Penting untuk merencanakan implementasi dengan baik dan memastikan semua pihak yang terlibat memahami langkah-langkah yang diperlukan.
7. Evaluasi dan Pemantauan: Setelah solusi diterapkan, evaluasi efektivitasnya dengan memantau hasil dan melakukan pengukuran apakah masalah telah teratasi atau tidak. Jika masalah masih terjadi, lakukan analisis lebih lanjut untuk menemukan penyebab lain yang mungkin terlewatkan.

Sebagai contoh, ketika penjualan sebuah toko menurun drastis, kita dapat menggunakan tool BI mandiri FineBI untuk mengkalkulasi rata-rata banyaknya pelanggan, penjualan, dan laba kotor setiap produk di toko, menghitung rasio pemenuhan orderan dan barang yang dikembalikan, dan menganalisis daftar produk untuk mengetahui produk mana yang penjualannya menurun secara tiba-tiba. FineBI dapat memproses data dalam skala besar tanpa lag. Dengan memasukkan komponen teks, filter, dan tabel, Anda dapat dengan mudah membuat dashhboard analisis pengelolaan kategori barang.

Dibawah ini kita akan menggunakan sebuah diagram untuk mengilustrasikan cara membuat analisis penyebab secara mendetail. Seperti yang terlihat didalam foto ini, kategori roti memiliki jumlah pelanggan yang paling kecil, jadi kita bisa memeriksa apakah terdapat masalah dalam kualitas roti tersebut, merubah strategi penjualan, dan lainnya. Penjualan gandum dan minyak memiliki profit tertinggi dalam proporsi tersebut. Proporsi penjualan minuman biasa dengan minuman beralkohol juga jauh lebih tinggi dibandingkan dengan laba kotornya, jadi kita perlu memeriksa apakah biayanya terlalu tinggi. Di bulan Februari, rata-rata penjualan dan laba kotor adalah yang tertinggi, tetapi margin laba kotor hanya 53%, jadi kita perlu memerhatikan biayanya. Barang yang tidak ada stok dan dikembalikan jarang terjadi, jadi keseluruhan situasi cukup baik.

FineBI memiliki fungsi bawaan yang kaya, yang mengizinkan pengguna untuk memproses data secara lanjut hanya dengan beberapa klik untuk beradaptasi dengan keperluan analisis bisnis yang terus berubah. Klik tombol dibawah sekarang untuk merasakan kuatnya fitur FineBI. Temukan kemungkinan tanpa batas dengan BI!

Analisis Prediktif

Analisis prediktif adalah proses menggunakan data, algoritma statistik, dan teknik machine learning untuk mengidentifikasi kemungkinan hasil di masa depan berdasarkan data historis. Tujuan utamanya adalah untuk membuat prediksi tentang kejadian atau tren yang belum terjadi, memberikan wawasan yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik.

Komponen Utama dalam Analisis Prediktif

1. Data Historis: Data adalah fondasi dari analisis prediktif. Data historis digunakan untuk mengenali pola dan tren yang dapat diterapkan pada data baru untuk membuat prediksi. Data ini bisa berasal dari berbagai sumber, seperti transaksi penjualan, data pelanggan, sensor, atau media sosial.
2. Algoritma Statistik dan Machine Learning: Algoritma digunakan untuk memproses data dan menemukan hubungan antara variabel. Beberapa algoritma yang sering digunakan termasuk regresi linear, regresi logistik, decision trees, random forests, neural networks, dan support vector machines.
3. Model Prediktif: Model prediktif dibangun menggunakan data historis dan algoritma untuk membuat prediksi tentang data baru. Proses ini biasanya melibatkan pelatihan model dengan dataset dan kemudian menguji keakuratannya dengan dataset terpisah.
4. Validasi dan Evaluasi Model: Model prediktif dievaluasi dan divalidasi untuk memastikan bahwa mereka memberikan prediksi yang akurat dan dapat diandalkan. Teknik seperti k-fold cross-validation, confusion matrix, ROC curves, dan lainnya digunakan untuk mengukur kinerja model.

Contohnya, kita dapatkan menggunakan tool BI mandiri FineBI untuk mengkalkulasi proporsi resiko total dari setiap pinjaman, menganalisis distribusi tingkat jumlah pinjaman kredit, dan memperkirakan tren resiko di masa depan.

Alat Analisis Data Pada Umumnya

Gudang data melibatkan konsep database dan bahasa database. Anda tidak perlu mendalami aspek ini secara mendalam, karena ada DBA profesional. Namun setidaknya, Anda harus memahami cara data disimpan, struktur dasar data, dan tipe data. Bahasa kueri SQL sangat penting dan paling bagus bisa dikuasai. Anda dapat memulai dengan stuktur dasar dan membaca kueri pemilihan yang umum digunakan, memperbarui modifikasi, menghapus deletion, dan memasukkan insertion.

Dalam bidang analisis data, meskipun pengertian akan bisnis adalah yang terpenting, Anda juga memerlukan tool yang bagus untuk menganalisis data. Sama halnya seperti memilih rute dan transportasi, tool yang berbeda diperlukan untuk tahap analisis data yang berbeda pula. Bagian ini dibuat untuk memperkenalkan Anda ke tool analisis data untuk membantu Anda yang baru memulai analisis data memahami metode analisis data dengan lebih baik.

Alat Database dan SQL

Gudang data melibatkan konsep database dan bahasa database. Anda tidak perlu mendalami aspek ini secara mendalam, karena ada DBA profesional. Namun setidaknya, Anda harus memahami cara data disimpan, struktur dasar data, dan tipe data. Bahasa kueri SQL sangat penting dan paling bagus bisa dikuasai. Anda dapat memulai dengan stuktur dasar dan membaca kueri pemilihan yang umum digunakan, memperbarui modifikasi, menghapus deletion, dan memasukkan insertion.

Access: Ini adalah database pribadi paling dasar dan sering digunakan untuk penyimpanan data dasar pribadi atau parsial.

MySQL Database: Ini diperlukan untuk aplikasi tingkat departemen atau database internet. Disaat ini, kuncinya adalah menguasai struktur database dan kemampuan kueri data dari bahasa SQL.

SQL Server 2005 atau keatas: Untuk perusahaan ukuran kecil atau menengah, sebagian perusahaan besar juga dapat menggunakan database SQL Server. Selain dari penyimpanan data, SQL Server juga memiliki laporan dan analisis data.

DB2, Oracle: Kedua ini adalah database besar untuk perusahaan, terutama perusahaan besar atau perusahaan yang memerlukan penyimpanan data dalam skala besar. Pada umumnya, perusahaan dengan database besar menyediakan platform aplikasi integrasi data yang sangat bagus.

BI: Sebenarnya, ini bukanlah sebuah database, tapi sebuah gudang data untuk aplikasi perusahaan yang berdasarkan database sebelumnya.

Data Warehouse: Penyimpanan data yang dibuat dengan mesin DW adalah platform intelijen bisnis yang menggabungkan berbagai analisis data, laporan, dan presentasi.

Alat Business Intelligence

Data yang disimpan oleh perusahaan perlu dibaca dan ditampilkan, dan tool pembuat laporan adalah yang paling umum digunakan. Dulunya, laporan tradisional memiliki fitur yang terbatas. Tapi saat ini, tool pembuat laporan memiliki fitur tambahan seperti analisis data. Dengan fitur seperti pembukaan interface, pengisian laporan, fitur pembuatan keputusan, tool ini dapat mengatur keluar dan masuknya data. Fitur ini dapat mencakup tahap awal intelijen bisnis.

Beberapa Tool BI (Intelijen Bisnis) seperti Tableau, Power BI, FineReport, FineBI, dan Qlikview memiliki beberapa lapisan seperti membuat laporan, analisis data, dan visualisasi. Lapisan terbawahnya dapat dikoneksikan ke gudang data untuk membuat model analisis OLAP.

FineBI menyediakan servis terlokalisasi di Taiwan, Hong Kong, Macau, Singapura, Malaysia, dan negara lainnya. Tim lokal di perusahaan asli Fanruan menyediakan dukungan teknis, pengembangan lanjutan dan pengimplimentasian projek. Klik tombol dibawah untuk mengunduh FineBI secara gratis Jika Anda memiliki pertanyaan teknis apapun, Anda dapat menghubungi tim support teknis kami kapanpun!

Alat Analisis Data

Sebenarnya, di pasaran terdapat banyak tool analisis, tetapi yang paling banyak digunakan adalah Excel. 

Excel: Pertama, semakin tinggi versinya, semakin bagus pula kinerjanya. Tapi, kebanyakan orang hanya menguasai 5% dari semua fungsi Excel. Excel memiliki banyak fitur dan bahkan dapat membuat analisis statistik. Tapi menurut saya, akan lebih bagus untuk mempelajari software yang memang khusus dibuat untuk membuat analisis statistik daripada menggunakan Excel untuk menganalisis statistik.

SPSS: Versi terbarunya adalah versi 18, dan namanya telah diganti menjadi PASW Statistics. Saya memulai analisis programming dalam lingkungan Dos sejak versi 3.0, dan perubahan di versi terbarunya ini dapat dilihat dalam software SPSS social science statistics, dari yang berfokus ke obat-obatan dan kimia. Sejak itu, banyak perhatian yang diberikan ke analisis bisnis dan sekarang ia telah menjadi sebuah software analisis prediktif. 

SAS: SAS sebenarnya lebih bagus daripada SPSS. SAS ini berbasis platform dan terintegrasikan dengan platform EM mining module. Secara relatif, SAS lebih susah dipelajari, tapi akan lebih bagus jika Anda dapat menguasainya, seperti discrete choice model dan sampling. Untuk masalah seperti desain orthogonal experimental, SAS lebih mudah digunakan. Selain itu, materi pembelajaran SAS juga lebih banyak.

Alat Visualisasi Data

Lapisan ini juga dapat disebut sebagai visualisasi data. Hampir semua tool diatas memiliki fitur presentasi. Tapi aplikasi yang paling umum digunakan oleh perusahaan untuk membuat laporan dan analisis adalah BI.

Disini, saya merekomendasikan FineBI. 

FineBI adalah tool visualisasi data yang gampang digunakan, tak hanya itu, FineBI juga tool yang profesional dan akurat. Interface dan prosesnya sangatlah jelas, dan tiap modul memiliki fungsi yang jelas. Dengan fitur data set mandiri FineBI, karyawan awam pun dapat memfilter, memotong, mensortir, merangkum, dan lainnya dengan drag and drop untuk mendapatkan data yang diinginkan. Mereka juga dapat memilih grafik dan dashboard untuk menampilkan perubahan dalam data.

Mengenai visualisasi 

FineBI memiliki lebih dari 50 jenis grafik, yang mencakup semua grafik dasar di pasar, dengan efek dinamis dan interaktif yang luar biasa. Berbagai karakteristik dapat diatur saat pemakaian, dan tampilannya dapat beradaptasi secara otomatis ke layar ponsel dan layar besar LED.

Dalam era dimana terdapat banyak data dan data bisnis menjadi semakin rumit, jika Anda dapat menggunakan gambar untuk menjelaskan masalah, Anda tidak perlu menggunakan tabel. Dan jika Anda dapat menjelaskan masalah dengan tabel, Anda tidak memerlukan kata. Dengan bantuan layar besar, Anda dapat membuat “ruang perang” yang kuat dan komprehensif. Hanya dengan drag and drop yang sederhana, pengelolaan data perusahaan dapat ditampilkan ke layar apapun dengan sempurna, seperti menampilkan pengelolaan member, inventoris, kualitas, pembelian, supply chain, dan lainnya ke layar besar LED.

FineBI dapat digunakan dengan mudah dan fleksibel untuk membuat grafik visual dari berbagai model analisis bisnis tradisional seperti model piramid, model analisis KANO, model RFM, model analisis keranjang belanja, dan lainnya untuk memberikan Anda wawasan bisnis.

Mengenai efek visual 

Dalam FineBI, efek spesial seperti carousel, flash, dan animasi 3D dapat dibuat dengan mudah dengan fitur drag, drop dan klik. FineBI kaya akan teknologi dan efek tampilan layar besarnya lebih bagus dan keren.

Efek spesial ini dikembangkan berdasarkan keperluan aktual pelanggan. Selain itu, Fanruan (perusahaan induk dari FineBI) memiliki tim development yang penuh entusias yang menggunakan library visual open source untuk mendesain dan mengembangkan plugin visual khususnya untuk pelanggan FineBI. Sekarang, sistem ini sudah sangat matang. 

Klik gambar dibawah untuk melihat kerennya visualisasi data~

FineBI menyediakan servis terlokalisasi di Taiwan, Hong Kong, Macau, Singapura, Malaysia, dan negara lainnya. Tim lokal di perusahaan asli Fanruan menyediakan dukungan teknis, pengembangan lanjutan dan pengimplimentasian projek. Klik tombol dibawah untuk mengunduh FineBI secara gratis Jika Anda memiliki pertanyaan teknis apapun, Anda dapat menghubungi tim support teknis kami kapanpun!

Metode dan Cara Analisis Data Pada Umumnya

Jadi apa metode yang digunakan para analis data pada umumnya? Dibawah ini adalah beberapa metode yang sering digunakan:

Metode Analisis Kelompok 

Definisi 

Analisis kelompok, atau dikenal juga sebagai klasterisasi, adalah teknik dalam analisis data yang digunakan untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan karakteristik atau fitur-fitur tertentu sehingga objek-objek dalam satu kelompok lebih mirip satu sama lain dibandingkan dengan objek-objek di kelompok lain. Analisis kelompok sering digunakan dalam berbagai bidang seperti pemasaran, biologi, pengenalan pola, dan banyak lagi.

Tujuan 

Tujuan pengelompokan adalah untuk memudahkan perbandingan, membedakan objek-objek yang mempunyai sifat yang berbeda-beda dalam suatu populasi, menggabungkan objek yang memiliki sifat yang sama menjadi satu, menjaga konsistensi sifat objek dalam setiap kelompok dan perbedaan sifat antar kelompok untuk memfasilitasi penggunaan berbagai metode analisis data dengan lebih jauh untuk mendekonstruksi hubungan kuantitatif yang melekat.

• Tahap 

a) Tentukan jumlah kelompok 

Hal ini dapat ditentukan oleh analis data dan berdasarkan karakteristik data itu sendiri (ukuran data). Karena salah satu tujuan pengelompokan adalah untuk mengamati karakteristik pendistribusian data. Oleh karena itu jumlah kelompok yang ditentukan haruslah cukup. Jika jumlah kelompok terlalu sedikit, distribusi data akan terlalu terkonsentrasi; jika kelompok terlalu banyak maka pendistribusian data akan terlalu tersebar sehingga sulit untuk mengamati karakteristik dan pola distribusi data.

b) Tentukan jarak antar kelompok 

Jarak kelompok adalah selisih antara nilai maksimum dan nilai minimum suatu kelompok. Ini dapat ditentukan berdasarkan nilai maksimum dan nilai minimum seluruh data serta jumlah kelompok yang dibagi, dan jarak kelompok = (nilai maksimum - nilai minimum) / jumlah kelompok 

c) Dengan berdasarkan besarnya jarak kelompok, susun data ke dalam kelompok-kelompok dan masukkan ke dalam kelompok yang sesuai. 

Seperti yang ditunjukkan di gambar dibawah, AC dibagi menjadi kategori tingkat pasar dan wilayah yang berbeda untuk perbandingan kelompok.

Metode Analisis Struktural 

Analisis struktural adalah metode dalam berbagai disiplin ilmu yang digunakan untuk mempelajari dan memahami struktur atau hubungan antara elemen-elemen dalam sebuah sistem. Dalam konteks yang berbeda, analisis struktural dapat memiliki makna dan penerapan yang berbeda.

Indeks relatif struktural (proporsi) = (nilai bagian tertentu dari keseluruhan/total keseluruhan) * 100%

Pangsa pasar = (volume penjualan produk tertentu / total volume penjualan produk) * 100

Pangsa pasar merupakan indikator penting untuk menganalisis status kompetitif suatu perusahaan dalam industri, dan juga merupakan indikator ekonomi yang komprehensif untuk mengukur kondisi operasional suatu perusahaan. Pangsa pasar yang tinggi menunjukkan bahwa perusahaan berada dalam kondisi operasional yang baik, memiliki daya saing yang kuat, dan berada di posisi yang menguntungkan di pasar; jika sebaliknya, hal ini menunjukkan bahwa perusahaan berada dalam kondisi operasional yang buruk, memiliki daya saing yang lemah, dan berada pada posisi yang kurang menguntungkan di pasar.

Metode Analisis Silang 

Analisis silang, atau yang sering disebut sebagai cross-tabulation atau crosstab, adalah metode analisis data yang digunakan untuk mengeksplorasi hubungan antara dua atau lebih variabel kategori. Teknik ini sangat berguna dalam penelitian survei, analisis pasar, dan berbagai bidang lainnya untuk memahami bagaimana kategori dalam satu variabel berhubungan dengan kategori dalam variabel lainnya.

Analisis DuPont 

Analisis Dupont adalah metode yang digunakan untuk memecah Return on Equity (ROE) menjadi beberapa komponen yang lebih sederhana untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja keuangan perusahaan. Pendekatan ini membantu manajer dan investor untuk mengidentifikasi kekuatan dan kelemahan dalam operasi perusahaan.

Karakteristik sistem analisis DuPont adalah menggabungkan beberapa rasio yang digunakan secara organik untuk mengevaluasi tingkat efisiensi operasional dan status keuangan perusahaan sesuai hubungan internalnya untuk membentuk sistem indikator yang lengkap, yang pada akhirnya tercermin secara komprehensif melalui laba dari ekuitas. Struktur piramida yang diadopsi oleh analisis DuPont menjadikan tingkat analisis rasio keuangan lebih jelas dan terorganisir, serta mengungkapkan hubungan antara berbagai indikator keuangan secara ringkas dan jelas.

Metode Analisis Funnel 

Analisis funnel, atau sering disebut juga sebagai analisis corong, adalah metode untuk memvisualisasikan dan menganalisis proses bertahap yang dilalui pengguna dalam suatu sistem, seperti situs web atau aplikasi. Tujuan dari analisis funnel adalah untuk mengidentifikasi titik-titik di mana pengguna cenderung berhenti atau keluar dari proses, serta menemukan cara untuk mengoptimalkan setiap tahap untuk meningkatkan konversi dan retensi.

Contohnya, diagram funnel digunakan untuk menganalisis tingkat konversi jalur penting tertentu di situs web. Ini tidak hanya menunjukkan tingkat konversi akhir sejak pengguna memasuki situs web untuk membeli, tetapi juga menunjukkan tingkat konversi setiap langkah di seluruh jalur penting.

Saat dihadapkan dengan data dalam jumlah besar, apa yang harus Anda gunakan untuk analisis funnel? Jika Anda menemukan data dalam jumlah besar, akan sulit bagi beberapa tool seperti Excel untuk membuat analisis funnel yang efisien. Pada umumnya, Anda dapat menggunakan tool analisis data berskala besar besar profesional, seperti FineBI, untuk membuat dashboard, di mana Anda dapat dengan mudah melakukan analisis funnel: 

Diagram funnel adalah jenis diagram analisis proses yang paling umum digunakan. Melalui diagram funnel, Anda dapat melihat tingkat konversi setiap hubungan dengan lebih intuitif, sehingga Anda dapat dengan mudah menemukan hubungan spesifik yang sesuai dengan masalahnya. Aplikasi diagram funnel yang umum adalah funnel konversi pengguna.

Plot funnel dalam dua bentuk (bersambung, terputus):

Apa Yang Anda Perlukan Untuk Menjadi Seorang Analis Data 

Memahami Bisnis 

Prasyarat untuk terlibat dalam analisis data adalah memahami bisnis, yaitu memahami pengetahuan industri, bisnis dan proses perusahaan, dan yang paling baik adalah memiliki wawasan unik Anda sendiri. Jika Anda tidak memiliki pengetahuan industri dan latar belakang bisnis perusahaan, maka hasil analisa Anda hanya akan berupa layang-layang tanpa benang, tidak ada nilainya.

Memahami Manajemen 

Memahami manajemen, di satu sisi, merupakan persyaratan untuk membangun kerangka analisis data; di sisi lain, memberikan saran analisis yang bersifat instruktif berdasarkan kesimpulan analisis data. Tanpa dukungan teori manajemen, akan sulit untuk memastikan efektivitas saran dari analisis. 

Memahami Analisis 

Memahami analisis berarti menguasai prinsip-prinsip dasar analisis data dan beberapa metode analisis data yang efektif, serta mampu menerapkannya secara fleksibel dalam kerja praktek agar dapat melakukan analisis data secara efektif. 

Metode analisis dasar meliputi: analisis perbandingan, analisis kelompok, analisis silang, analisis struktural, analisis plot funnel, dan lainnya.

 Metode analisis lanjutan meliputi: analisis korelasi, analisis regresi, analisis cluster, analisis penilaian, analisis komponen utama, analisis faktor, analisis korespondensi, deret waktu, dan lainnya.

Memahami Alat

Memahami alat berarti menguasai alat umum yang berkaitan dengan analisis data. Tool analisis data merupakan alat yang menerapkan teori metode analisis data. Mengingat jumlah data yang semakin besar, tidaklah realistis jika kita mengandalkan kalkulator untuk menganalisis. Tool analisis data yang bagus harus digunakan untuk menganalisis data. 

Memahami Desain 

Memahami desain berarti menggunakan bagan untuk mengekspresikan pandangan analitis analis data secara efektif sehingga hasil analisis terlihat jelas dalam sekejap. Desain bagan merupakan pelajaran utama, seperti pemilihan grafik, desain tata letak, pencocokan warna, dan lainnya, yang semuanya memerlukan penguasaan prinsip desain tertentu.

Rangkuman Tentang Cara Analisis Data

1. Analisis data memiliki tiga peran utama dalam analisis operasional perusahaan harian: analisis situasi saat ini, analisis penyebab, dan analisis prediktif; 

2. Analisis data mengacu pada penggunaan metode analisis statistik yang tepat untuk menganalisis sejumlah besar data yang dikumpulkan, merangkum, memahami dan mencernanya, untuk memaksimalkan pengembangan fungsi data dan memainkan peran data;

3. Alat analisis data yang umum digunakan antara lain lapisan presentasi, lapisan analisis data, lapisan laporan/BI, dan alat analisis data lapisan penyimpanan data. Diantaranya, FineBI yang digunakan dalam artikel ini adalah alat BI analisis data besar. FineBI adalah alat profesional yang mudah digunakan. Analisis dapat diselesaikan dengan mengklik dan menyeret dengan mouse, dan pemrosesan data dapat dilakukan dengan mudah. Analisis OLAP eksplorasi dapat dengan sempurna memenuhi kebutuhan analisis data dan berbagai guru.

4. Metode analisis data yang umum digunakan seperti: analisis kelompok, analisis struktural, analisis silang, analisis Dupont, dan analisis funnel; 

5. Persyaratan profesional seorang analis data: perlu memahami bisnis, manajemen, analisis, tool, dan desain. Anda juga perlu memiliki sikap bertanggung jawab dan teliti, rasa ingin tahu yang kuat, pemikiran logis yang jernih, belajar meniru dan berinovasi.

Jika seorang pekerja ingin melakukan pekerjaannya dengan baik, ia harus mengasah peralatannya terlebih dahulu. 

Jika Anda ingin menjadi analis data yang baik, Anda tidak dapat melakukannya tanpa tool analisis yang mudah digunakan. FineBI yang disebutkan di atas adalah software penganalisis big data mandiri yang dapat membantu analis data membuat dashboard analisis data dengan cepat. FineBI adalah software profesional, ringkas dan mudah digunakan, interface dan prosesnya juga sangat jelas, dan setiap modul memiliki divisi fungsional yang jelas. Melalui fungsi kumpulan data layanan mandiri FineBI, karyawan awam dapat melakukan drag and drop untuk memfilter, memotong, mensortir, meringkas data, dan lainnya, untuk mencapai hasil data yang diinginkan secara fleksibel, dan memilih bagan dan dashboard yang didorong dengan cerdas untuk merealisasikan dan mengubah data visualisasi. Terlebih lagi, FineBI gratis digunakan oleh perorangan untuk selamanya!

Untuk perusahaan, FineBI menyediakan paket harga yang berbeda berdasarkan kebutuhan masing-masing perusahaan. 

FineBI menyediakan servis terlokalisasi di Taiwan, Hong Kong, Macau, Singapura, Malaysia, dan negara lainnya. Tim lokal di perusahaan asli Fanruan menyediakan dukungan teknis, pengembangan lanjutan dan pengimplimentasian projek. Klik tombol dibawah untuk mengunduh FineBI secara gratis Jika Anda memiliki pertanyaan seputar masalah teknis apapun, Anda dapat menghubungi tim support teknis kami kapanpun untuk membantu Anda dalam perjalanan analisis data Anda!

Bacaan Lainnya Tentang Cara Analisis Data

Panduan Pemula: Analisis Data Penelitian Kualitatif

Cara Memilih Teknik Analisis Data Kualitatif Yang Tepat

Panduan Bertahap: Analisis Data Kuantitatif

Cara Mudah Memahami Teknik Analisis Data Kuantitatif

Cara Memilih Metode Analisis Data Yang Tepat

Jenis dan Contoh Analisis Data

Pengertian dan Tujuan Analisis Data