Descriptive Analysis

Descriptive analysis atau Descriptive Analysis membantu Anda memahami data dengan cara yang sederhana dan informatif. Metode Descriptive Analysis ini digunakan untuk menggambarkan pola atau tren yang muncul dari data yang Anda miliki. Dengan Descriptive Analysis, Anda dapat mengidentifikasi informasi penting yang mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Proses ini menjadi langkah awal yang krusial untuk memahami apa yang terjadi dan bagaimana data dapat memberikan wawasan yang berarti.

Poin Penting Descriptive Analysis

• Descriptive Analysis adalah langkah awal yang penting untuk memahami data, membantu Anda mengidentifikasi pola dan tren yang relevan.
• Pengumpulan data yang berkualitas tinggi adalah kunci untuk analisis yang akurat; pastikan data yang digunakan bebas dari kesalahan dan duplikasi.
• Pembersihan data harus dilakukan sebelum analisis untuk meningkatkan keakuratan hasil; perbaiki kesalahan dan isi nilai yang hilang.
• Visualisasi data mempermudah pemahaman informasi; gunakan grafik dan diagram yang sesuai untuk menyampaikan hasil analisis dengan jelas.
• FineBI adalah alat yang efektif untuk Descriptive Analysis, menawarkan kemudahan dalam visualisasi dan pembuatan laporan yang informatif.
• Fokus pada tujuan analisis akan membantu Anda tetap berada di jalur yang benar dan memastikan hasil yang relevan dan bermanfaat.
• Kesalahan interpretasi data dapat mengarah pada keputusan yang salah; selalu periksa kembali hasil analisis dan diskusikan dengan tim untuk mendapatkan perspektif yang lebih luas.

Apa Itu Descriptive Analysis?

Definisi dan Tujuan Descriptive Analysis

Descriptive Analysis adalah metode analisis data yang bertujuan untuk menggambarkan dan meringkas data secara informatif. Anda dapat menggunakan metode ini untuk memahami pola, tren, atau karakteristik utama dari data yang dimiliki. Tujuan utama dari Descriptive Analysis adalah memberikan gambaran yang jelas tentang data sehingga Anda dapat mengidentifikasi informasi penting dengan mudah. Metode ini sering digunakan sebagai langkah awal dalam proses analisis data karena memberikan dasar yang kuat untuk memahami apa yang terjadi dalam data Anda.

Peran Descriptive Analysis dalam Data Science

Dalam dunia data science, Descriptive Analysis memiliki peran yang sangat penting. Anda dapat menggunakannya untuk mengeksplorasi data sebelum melangkah ke analisis yang lebih kompleks. Proses ini membantu Anda mengenali anomali, pola, atau hubungan dalam data. Dengan Descriptive Analysis, Anda juga dapat menyajikan data dalam bentuk yang lebih mudah dipahami, seperti tabel, grafik, atau diagram. Hal ini mempermudah Anda untuk menyampaikan informasi kepada tim atau pemangku kepentingan lainnya.

Manfaat Utama Descriptive Analysis dalam Pengambilan Keputusan

Descriptive Analysis memberikan manfaat besar dalam pengambilan keputusan berbasis data. Anda dapat menggunakan hasil analisis ini untuk memahami situasi saat ini dan membuat keputusan yang lebih tepat. Misalnya, dalam bisnis, Anda dapat menganalisis data penjualan untuk mengetahui produk yang paling diminati. Dalam pendidikan, Anda dapat mengevaluasi hasil belajar siswa untuk mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan. Dengan Descriptive Analysis, Anda dapat membuat keputusan yang didasarkan pada fakta, bukan asumsi.

Konsep Dasar dalam Descriptive Analysis

Pengumpulan Data

Pengumpulan data adalah langkah pertama yang harus Anda lakukan dalam Descriptive Analysis. Anda perlu memastikan bahwa data yang dikumpulkan relevan dengan tujuan analisis Anda. Data dapat berasal dari berbagai sumber, seperti survei, laporan penjualan, atau database internal. Anda juga harus memilih metode pengumpulan data yang sesuai, seperti wawancara, observasi, atau pengisian formulir. Dengan data yang lengkap dan akurat, Anda dapat memulai proses analisis dengan lebih percaya diri.

Pembersihan Data

Setelah data terkumpul, Anda perlu membersihkannya. Data mentah sering kali mengandung kesalahan, seperti duplikasi, data yang hilang, atau nilai yang tidak valid. Anda harus mengidentifikasi dan memperbaiki masalah ini agar hasil analisis lebih akurat. Misalnya, Anda dapat menghapus data duplikat atau mengganti nilai yang hilang dengan rata-rata. Proses pembersihan data ini sangat penting untuk memastikan bahwa analisis Anda tidak terpengaruh oleh kualitas data yang buruk.

Eksplorasi Data

Eksplorasi data membantu Anda memahami pola dan tren yang ada dalam data. Anda dapat menggunakan berbagai teknik, seperti menghitung rata-rata, median, atau modus, untuk mendapatkan gambaran awal. Selain itu, Anda juga dapat membuat visualisasi data, seperti grafik batang atau diagram lingkaran, untuk menyajikan informasi dengan lebih jelas. Proses eksplorasi ini memungkinkan Anda menemukan wawasan penting yang dapat mendukung pengambilan keputusan. Dengan memahami data secara mendalam, Anda dapat mengidentifikasi peluang atau masalah yang mungkin tidak terlihat sebelumnya.

Visualisasi Data

Visualisasi data membantu Anda menyajikan informasi dengan cara yang lebih menarik dan mudah dipahami. Dengan menggunakan grafik, diagram, atau tabel, Anda dapat menggambarkan pola dan tren dalam data secara lebih jelas. Proses ini memungkinkan Anda untuk mengidentifikasi wawasan penting yang mungkin sulit ditemukan hanya dengan melihat angka mentah.

Ada beberapa jenis visualisasi data yang sering digunakan dalam Descriptive Analysis. Berikut adalah beberapa contohnya:

• Grafik Batang: Cocok untuk membandingkan kategori data. Anda dapat menggunakannya untuk melihat perbedaan jumlah atau frekuensi antar kelompok.

• Diagram Lingkaran: Berguna untuk menunjukkan proporsi atau persentase dari suatu keseluruhan. Misalnya, Anda dapat menggunakannya untuk melihat distribusi penjualan berdasarkan produk.

• Histogram: Membantu Anda memahami distribusi data. Histogram sering digunakan untuk melihat pola frekuensi dalam data numerik.

• Grafik Garis: Ideal untuk menganalisis tren dari waktu ke waktu. Anda dapat menggunakannya untuk melacak perubahan data, seperti penjualan bulanan atau jumlah pengunjung situs web.

Saat membuat visualisasi data, Anda perlu memastikan bahwa visualisasi tersebut relevan dengan tujuan analisis Anda. Pilih jenis grafik yang sesuai dengan data yang Anda miliki. Gunakan warna dan label yang jelas agar informasi mudah dipahami oleh audiens Anda. Hindari penggunaan elemen visual yang berlebihan karena dapat mengalihkan perhatian dari informasi utama.

Visualisasi data tidak hanya membantu Anda memahami data dengan lebih baik, tetapi juga mempermudah Anda dalam menyampaikan hasil analisis kepada orang lain. Dengan visualisasi yang efektif, Anda dapat menjelaskan temuan Anda secara lebih meyakinkan dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data.

Jenis-Jenis Descriptive Analysis

Dalam Descriptive Analysis, terdapat beberapa jenis analisis yang dapat membantu Anda memahami data dengan lebih mendalam. Setiap jenis analisis memiliki fokus dan tujuan yang berbeda. Berikut adalah penjelasan mengenai tiga jenis utama dalam Descriptive Analysis.

Analisis Univariat

Analisis univariat adalah jenis analisis yang hanya melibatkan satu variabel. Anda menggunakan metode ini untuk memahami karakteristik dasar dari variabel tersebut. Misalnya, Anda dapat menghitung rata-rata, median, atau modus untuk mengetahui nilai tengah dari data. Selain itu, Anda juga dapat membuat visualisasi seperti histogram untuk melihat distribusi data.

Analisis ini sangat berguna untuk memberikan gambaran awal tentang data. Dengan memahami variabel secara individu, Anda dapat mengidentifikasi pola atau anomali yang mungkin ada.

Analisis Bivariat

Analisis bivariat melibatkan dua variabel sekaligus. Anda menggunakan metode ini untuk memahami hubungan atau korelasi antara kedua variabel tersebut. Misalnya, Anda dapat menggunakan scatter plot untuk melihat apakah ada hubungan antara harga produk dan jumlah penjualan.

Analisis ini membantu Anda memahami bagaimana satu variabel dapat memengaruhi variabel lainnya. Dengan informasi ini, Anda dapat membuat keputusan yang lebih tepat berdasarkan hubungan yang ditemukan.

Analisis Multivariat

Analisis multivariat melibatkan lebih dari dua variabel. Anda menggunakan metode ini untuk memahami hubungan yang lebih kompleks di antara beberapa variabel. Misalnya, Anda dapat menggunakan analisis regresi untuk melihat bagaimana beberapa faktor, seperti harga, promosi, dan lokasi, memengaruhi penjualan produk.

Analisis multivariat memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang data. Dengan memahami interaksi antar variabel, Anda dapat mengidentifikasi faktor-faktor yang paling berpengaruh terhadap hasil yang Anda analisis.

Proses Descriptive Analysis

Langkah 1: Pengumpulan Data

Pengumpulan data menjadi langkah awal yang sangat penting dalam Descriptive Analysis. Anda harus memastikan bahwa data yang Anda kumpulkan relevan dengan tujuan analisis. Data dapat berasal dari berbagai sumber, seperti survei, laporan keuangan, atau catatan operasional. Pilih metode pengumpulan yang sesuai dengan kebutuhan Anda. Misalnya, gunakan wawancara untuk mendapatkan data kualitatif atau gunakan formulir online untuk data kuantitatif.

Saat mengumpulkan data, pastikan Anda mencatat setiap informasi dengan teliti. Hindari kehilangan data penting yang dapat memengaruhi hasil analisis. Selain itu, periksa keakuratan data yang Anda kumpulkan. Data yang tidak akurat dapat menghasilkan kesimpulan yang salah. Dengan pengumpulan data yang baik, Anda akan memiliki dasar yang kuat untuk melanjutkan ke langkah berikutnya.

Langkah 2: Pembersihan Data

Setelah data terkumpul, Anda perlu membersihkannya agar siap untuk dianalisis. Data mentah sering kali mengandung kesalahan, seperti nilai yang hilang, duplikasi, atau data yang tidak relevan. Anda harus mengidentifikasi dan memperbaiki masalah ini. Misalnya, hapus data duplikat atau isi nilai yang hilang dengan rata-rata dari dataset.

Proses pembersihan data membutuhkan ketelitian. Anda harus memeriksa setiap elemen data untuk memastikan bahwa tidak ada kesalahan yang terlewat. Data yang bersih akan meningkatkan akurasi hasil analisis Anda. Dengan data yang sudah diproses dengan baik, Anda dapat melanjutkan ke tahap eksplorasi dengan lebih percaya diri.

Langkah 3: Eksplorasi Data

Eksplorasi data membantu Anda memahami pola dan tren yang ada dalam dataset. Anda dapat menggunakan berbagai teknik statistik sederhana, seperti menghitung rata-rata, median, atau modus. Teknik ini memberikan gambaran awal tentang karakteristik data Anda. Selain itu, Anda juga dapat membuat visualisasi data, seperti grafik batang atau diagram lingkaran, untuk menyajikan informasi dengan lebih jelas.

Proses eksplorasi ini memungkinkan Anda menemukan wawasan penting yang mungkin tidak terlihat pada pandangan pertama. Misalnya, Anda dapat mengidentifikasi anomali dalam data atau menemukan pola yang berulang. Dengan memahami data secara mendalam, Anda dapat membuat keputusan yang lebih tepat berdasarkan informasi yang tersedia.

Langkah 4: Pelaporan dan Visualisasi

Pelaporan dan visualisasi menjadi langkah penting dalam Descriptive Analysis. Anda perlu menyusun laporan yang jelas dan informatif agar hasil analisis dapat dipahami dengan mudah. Laporan ini harus mencakup temuan utama, pola yang teridentifikasi, serta wawasan yang relevan. Gunakan bahasa yang sederhana dan langsung agar pembaca dapat memahami informasi tanpa kesulitan.

Visualisasi data membantu Anda menyampaikan hasil analisis dengan cara yang lebih menarik. Anda dapat menggunakan berbagai jenis grafik untuk menggambarkan data. Berikut adalah beberapa langkah yang dapat Anda ikuti:

1. Pilih Jenis Visualisasi yang Tepat
   Pilih grafik atau diagram yang sesuai dengan data Anda. Misalnya, gunakan grafik batang untuk membandingkan kategori, atau grafik garis untuk menunjukkan tren dari waktu ke waktu. Pastikan visualisasi yang Anda pilih relevan dengan tujuan analisis.
2. Gunakan Desain yang Sederhana
   Hindari elemen visual yang berlebihan. Gunakan warna yang konsisten dan label yang jelas. Desain yang sederhana akan membantu pembaca fokus pada informasi utama.
3. Sajikan Data Secara Kronologis atau Tematik
   Susun data dalam urutan yang logis. Anda dapat menyajikan data berdasarkan waktu, kategori, atau tema tertentu. Pendekatan ini mempermudah pembaca untuk mengikuti alur informasi.
4. Tambahkan Penjelasan Singkat
   Berikan penjelasan singkat untuk setiap visualisasi. Jelaskan apa yang ditunjukkan oleh grafik atau diagram tersebut. Penjelasan ini membantu pembaca memahami konteks data.
5. Gunakan Alat Visualisasi yang Tepat
   Anda dapat memanfaatkan alat seperti Excel, Tableau, atau FineBI untuk membuat visualisasi data. Alat-alat ini menyediakan fitur yang memudahkan Anda dalam menyusun grafik yang menarik dan informatif.

Pelaporan dan visualisasi yang efektif akan meningkatkan pemahaman pembaca terhadap hasil analisis. Dengan menyajikan data secara visual, Anda dapat menyampaikan informasi dengan lebih cepat dan jelas. Langkah ini juga membantu Anda dalam mendukung pengambilan keputusan berbasis data.

Contoh Penerapan Descriptive Analysis

Analisis Penjualan

Kamu dapat menggunakan Descriptive Analysis untuk memahami performa penjualan produk atau jasa. Dengan menganalisis data penjualan, kamu bisa mengetahui produk mana yang paling laris, waktu penjualan tertinggi, atau wilayah dengan permintaan terbesar. Misalnya, kamu dapat menghitung total penjualan harian, mingguan, atau bulanan untuk mengidentifikasi pola musiman.

Selain itu, kamu juga bisa membuat grafik batang atau garis untuk memvisualisasikan tren penjualan dari waktu ke waktu. Dengan cara ini, kamu dapat melihat apakah ada peningkatan atau penurunan penjualan pada periode tertentu. Informasi ini sangat berguna untuk merencanakan strategi pemasaran atau menentukan stok barang.

Segmentasi Pelanggan

Segmentasi pelanggan adalah salah satu penerapan Descriptive Analysis yang membantu kamu memahami karakteristik pelanggan. Kamu dapat membagi pelanggan ke dalam kelompok berdasarkan usia, lokasi, preferensi, atau kebiasaan belanja. Dengan data ini, kamu bisa menciptakan strategi pemasaran yang lebih efektif dan personal.

Misalnya, jika kamu mengetahui bahwa pelanggan di kelompok usia tertentu lebih sering membeli produk tertentu, kamu dapat menargetkan promosi khusus untuk kelompok tersebut. Kamu juga bisa menggunakan diagram lingkaran untuk menunjukkan distribusi pelanggan berdasarkan kategori tertentu. Segmentasi ini memungkinkan kamu untuk fokus pada kebutuhan spesifik setiap kelompok pelanggan.

Analisis Tren Historis

Analisis tren historis membantu kamu memahami perubahan data dari waktu ke waktu. Kamu dapat menggunakan metode ini untuk melacak pola atau tren yang berulang. Misalnya, dalam bisnis ritel, kamu bisa menganalisis data penjualan selama beberapa tahun terakhir untuk melihat apakah ada pola musiman, seperti peningkatan penjualan saat liburan.

Kamu juga dapat membuat grafik garis untuk memvisualisasikan tren historis. Dengan cara ini, kamu bisa mengidentifikasi periode dengan performa terbaik atau terburuk. Informasi ini dapat membantu kamu membuat keputusan yang lebih baik untuk perencanaan masa depan, seperti menentukan waktu terbaik untuk meluncurkan produk baru atau mengadakan promosi.

Keunggulan FineBI dalam Descriptive Analysis

FineBI adalah alat analisis data yang dirancang untuk mempermudah proses Descriptive Analysis. Dengan fitur-fitur unggulannya, FineBI membantu Anda memahami data dengan lebih cepat dan efisien. Berikut adalah beberapa keunggulan utama yang ditawarkan oleh FineBI.

Kemudahan Visualisasi Data

FineBI menyediakan berbagai jenis visualisasi data yang intuitif dan menarik. Anda dapat membuat grafik batang, diagram lingkaran, atau grafik garis hanya dengan beberapa klik. Alat ini memungkinkan Anda untuk menyajikan data dalam bentuk yang mudah dipahami. Dengan visualisasi yang jelas, Anda dapat mengidentifikasi pola atau tren dalam data tanpa kesulitan.

Kemudahan ini membuat proses analisis menjadi lebih cepat. Anda tidak perlu menghabiskan waktu lama untuk membuat visualisasi secara manual. FineBI membantu Anda fokus pada interpretasi data, bukan pada proses teknis.

Fitur Interaktif untuk Eksplorasi Data

FineBI menawarkan fitur interaktif yang memungkinkan Anda mengeksplorasi data secara mendalam. Anda dapat menggali informasi lebih lanjut dengan mengklik elemen tertentu dalam visualisasi. Fitur ini membantu Anda menemukan wawasan yang mungkin terlewatkan dalam analisis awal.

Interaktivitas ini juga meningkatkan fleksibilitas dalam analisis. Anda dapat menyesuaikan tampilan data sesuai kebutuhan tanpa harus memulai dari awal. Dengan FineBI, eksplorasi data menjadi lebih dinamis dan efisien.

Efisiensi dalam Membuat Laporan

FineBI mempermudah Anda dalam menyusun laporan analisis. Alat ini menyediakan template laporan yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan Anda. Anda dapat menambahkan visualisasi, tabel, atau teks penjelasan ke dalam laporan dengan mudah. Proses ini menghemat waktu dan tenaga.

Laporan yang dihasilkan oleh FineBI juga mudah dibagikan. Anda dapat mengunduhnya dalam berbagai format atau membagikannya langsung melalui platform digital. Dengan fitur ini, Anda dapat menyampaikan hasil analisis kepada tim atau pemangku kepentingan dengan lebih efektif.

Tantangan dalam Descriptive Analysis

Kualitas Data yang Tidak Konsisten

Kualitas data yang buruk menjadi salah satu tantangan utama dalam Descriptive Analysis. Data yang tidak konsisten, seperti duplikasi, nilai yang hilang, atau format yang tidak seragam, dapat memengaruhi hasil analisis. Ketika data tidak akurat, kesimpulan yang Anda buat juga bisa salah. Hal ini dapat mengarah pada keputusan yang tidak tepat.

Untuk mengatasi masalah ini, Anda perlu memastikan bahwa data yang digunakan berkualitas tinggi. Lakukan proses pembersihan data secara menyeluruh. Identifikasi dan perbaiki kesalahan, seperti menghapus data duplikat atau mengganti nilai yang hilang dengan estimasi yang masuk akal. Dengan data yang bersih dan konsisten, Anda dapat meningkatkan akurasi analisis.

Kesalahan Interpretasi Data

Kesalahan interpretasi data sering terjadi ketika Anda tidak memahami konteks atau tujuan analisis dengan baik. Misalnya, Anda mungkin salah menafsirkan hubungan antara dua variabel sebagai sebab-akibat, padahal sebenarnya hanya korelasi. Kesalahan seperti ini dapat menghasilkan wawasan yang menyesatkan.

Untuk menghindari kesalahan interpretasi, Anda perlu memahami data secara mendalam. Gunakan teknik analisis yang tepat dan pastikan bahwa Anda memiliki pengetahuan yang cukup tentang konteks data. Selain itu, selalu periksa kembali hasil analisis Anda. Diskusikan temuan Anda dengan tim atau ahli lain untuk mendapatkan perspektif yang lebih luas.

Keterbatasan dalam Prediksi

Descriptive Analysis hanya fokus pada apa yang telah terjadi. Metode ini tidak dirancang untuk membuat prediksi tentang masa depan. Anda mungkin merasa terbatas ketika ingin mengetahui apa yang akan terjadi berdasarkan data historis. Tantangan ini sering muncul ketika Anda perlu membuat keputusan strategis yang memerlukan proyeksi ke depan.

Untuk mengatasi keterbatasan ini, Anda dapat menggabungkan Descriptive Analysis dengan metode analisis lainnya, seperti Predictive Analysis. Dengan cara ini, Anda dapat memanfaatkan wawasan dari data historis untuk mendukung prediksi yang lebih akurat. Namun, pastikan bahwa Anda memahami batasan dari setiap metode analisis yang digunakan.

Tips untuk Melakukan Descriptive Analysis yang Efektif

Pastikan Data Berkualitas Tinggi

Data berkualitas tinggi menjadi fondasi utama dalam Descriptive Analysis. Data yang akurat dan lengkap akan menghasilkan analisis yang lebih dapat diandalkan. Anda perlu memeriksa data secara menyeluruh sebelum memulai analisis. Identifikasi kesalahan seperti duplikasi, nilai yang hilang, atau data yang tidak relevan.

Berikut adalah langkah-langkah untuk memastikan kualitas data:

• Lakukan Validasi Data: Periksa apakah data sesuai dengan format yang diharapkan. Misalnya, pastikan kolom tanggal memiliki format yang konsisten.
• Hilangkan Data Duplikat: Data yang berulang dapat memengaruhi hasil analisis. Gunakan alat seperti Excel atau perangkat lunak analisis data untuk mendeteksi dan menghapus duplikasi.
• Isi Nilai yang Hilang: Gunakan metode seperti rata-rata atau median untuk menggantikan nilai yang hilang. Hal ini membantu menjaga konsistensi dataset Anda.

Gunakan Alat yang Tepat seperti FineBI

Pemilihan alat yang tepat dapat mempermudah proses analisis Anda. FineBI adalah salah satu alat yang dirancang khusus untuk membantu Anda dalam Descriptive Analysis. Alat ini menawarkan berbagai fitur yang memudahkan Anda memahami data dengan lebih cepat dan efisien.

Keunggulan menggunakan FineBI:

• Visualisasi Data yang Mudah: Anda dapat membuat grafik atau diagram hanya dengan beberapa klik. Hal ini membantu Anda menyajikan data dalam bentuk yang lebih menarik dan informatif.

• Fitur Interaktif: FineBI memungkinkan Anda mengeksplorasi data secara mendalam. Anda dapat menggali informasi lebih lanjut dengan mengklik elemen tertentu dalam visualisasi.
• Efisiensi dalam Pelaporan: FineBI menyediakan template laporan yang dapat disesuaikan. Anda dapat menyusun laporan dengan cepat tanpa mengorbankan kualitas.

Fokus pada Tujuan Analisis

Tujuan analisis harus menjadi panduan utama Anda selama proses Descriptive Analysis. Anda perlu memahami dengan jelas apa yang ingin dicapai dari analisis ini. Fokus pada tujuan akan membantu Anda menentukan langkah-langkah yang perlu diambil dan data yang relevan untuk digunakan.

Tips untuk tetap fokus pada tujuan analisis:

• Tentukan Pertanyaan Utama: Identifikasi pertanyaan yang ingin dijawab melalui analisis. Misalnya, "Produk mana yang memiliki penjualan tertinggi bulan ini?"
• Gunakan Data yang Relevan: Pilih data yang mendukung tujuan analisis Anda. Hindari menggunakan data yang tidak relevan karena dapat mengalihkan perhatian Anda.
• Evaluasi Hasil Secara Berkala: Periksa apakah hasil analisis Anda menjawab pertanyaan utama. Jika tidak, tinjau kembali proses analisis Anda.

Descriptive analysis menjadi langkah awal yang sangat penting untuk memahami data. Proses ini melibatkan tahapan pengumpulan, pembersihan, eksplorasi, hingga visualisasi data. Dengan memahami setiap langkahnya, kamu dapat menggali wawasan yang relevan dari data yang dimiliki. Alat seperti FineBI membantu kamu melakukan analisis ini dengan lebih cepat dan efisien. Hasil dari Descriptive Analysis memberikan dasar yang kuat untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat dan berbasis fakta.

Lihat juga tentang Descriptive Analysis

Memahami Data Lake Dan Pentingnya Dalam Analisis Data

Mengurangi Ukuran Data Untuk Efisiensi Penyimpanan

Konsep Dasar Dan Manfaat Data Lake Dalam Bisnis