Baru Mulai Belajar Data Analyst? Kenali 10 Istilah Ini Dulu!

Saat ini, data menjadi aset berharga dalam berbagai industri. Mulai dari bisnis, teknologi, hingga penelitian, semua bidang mengandalkan data untuk memahami tren, memprediksi peluang, dan mengambil keputusan yang lebih akurat.

Tapi, sebelum kamu terjun lebih dalam ke dunia data analysis, ada baiknya kamu memahami beberapa istilah dasar terlebih dahulu. Ini seperti membangun fondasi sebelum membangun rumah kalau dasarnya kuat, proses belajar selanjutnya akan jauh lebih mudah!

Nah, buat kamu yang baru mulai belajar data analysis, yuk kenali 10 istilah penting yang wajib kamu pahami agar semakin siap menghadapi tantangan di dunia data! 

1.Data Cleaning (Pembersihan Data)

Data cleaning adalah proses mengidentifikasi dan memperbaiki atau menghapus data yang salah, tidak lengkap, duplikat, atau tidak relevan dalam dataset.
Fungsi:
- Meningkatkan akurasi dan kualitas analisis data
- Mengurangi bias yang disebabkan oleh data yang tidak akurat
- Memastikan model machine learning atau analisis data tidak dipengaruhi oleh noise atau error

2.Exploratory Data Analysis (EDA)

EDA adalah pendekatan analisis data untuk memahami struktur, pola, dan anomali dalam dataset sebelum melakukan pemodelan statistik atau machine learning.
Fungsi:
- Membantu memahami distribusi data
- Mengidentifikasi pola atau tren dalam dataset
- Menemukan outlier atau anomali yang bisa mempengaruhi analisis

3. Descriptive Statistics (Statistik Deskriptif)

Statistik deskriptif adalah metode yang digunakan untuk merangkum dan menyajikan data dalam bentuk yang lebih mudah dipahami.
Fungsi:
- Memberikan gambaran umum tentang dataset
- Mempermudah interpretasi tren dan distribusi data
- Digunakan dalam pengambilan keputusan bisnis berdasarkan data historis

4. Inferential Statistics (Statistik Inferensial)

Statistik inferensial adalah teknik yang digunakan untuk membuat kesimpulan tentang populasi berdasarkan sampel data.
Fungsi:
- Membantu mengambil keputusan berdasarkan data sampel
- Digunakan dalam eksperimen dan pengujian hipotesis

5. Correlation (Korelasi)

Korelasi mengukur hubungan antara dua variabel dan sejauh mana perubahan satu variabel berpengaruh terhadap yang lain.
Fungsi:
- Digunakan untuk menemukan hubungan antara variabel dalam analisis prediktif
- Membantu memahami faktor-faktor yang mempengaruhi hasil bisnis

6. Regression (Regresi)

Regresi adalah teknik analisis statistik yang digunakan untuk memprediksi hubungan antara satu atau lebih variabel independen dengan variabel dependen.
Fungsi:
- Digunakan dalam prediksi dan forecasting
- Membantu bisnis dalam pengambilan keputusan berbasis data

7. Data Visualization (Visualisasi Data)

Data visualization adalah representasi grafis dari data untuk membantu memahami informasi dengan lebih mudah.
Fungsi:
- Memudahkan interpretasi data yang kompleks
- Menunjukkan tren, pola, dan outlier

8. Outliers (Pencilan)

Outlier adalah titik data yang sangat berbeda dari data lainnya dalam dataset.
Fungsi:
- Dapat menunjukkan kesalahan data atau fenomena yang menarik
- Mencegah hasil analisis yang bias

9. Feature Engineering

Feature engineering adalah proses mengubah atau membuat fitur baru dari dataset untuk meningkatkan kinerja model machine learning.
Fungsi:
- Meningkatkan akurasi model prediktif
- Mengurangi kompleksitas data

10. Big Data

Big Data merujuk pada data dalam jumlah besar yang tidak dapat diproses dengan cara tradisional.
Fungsi:
- Membantu bisnis dalam memahami tren pasar
- Digunakan dalam AI dan machine learning

Sekarang kamu sudah mengenal 10 istilah penting dalam data analysis, langkah selanjutnya adalah mempraktikkannya! Dengan memahami dan menguasai analisis data, kamu bisa membuka banyak peluang karier menjadi Business Intelligence (BI) Analyst, Financial Analyst, Marketing Analyst, Healthcare Data Analyst, Supply Chain & Logistics Analyst, Risk Analyst, Product Analyst, Data Scientist, Fraud Analyst, HR Data Analyst (People Analyst) dan masih banyak profesi lainnya jika kamu punya skill data analyst.

Tapi, belajar sendiri terkadang bisa membingungkan, bukan? Jika kamu ingin belajar data analysis lebih cepat, terstruktur, dan langsung dipandu oleh para ahli, yuk ikuti sertifikasi dan training data analysis di Graha Karya Informasi! ðŸš€

Dengan program training yang komprehensif, kamu akan:
- Memahami konsep dasar hingga teknik lanjutan data analysis
- Belajar menggunakan alat dan software populer seperti Excel, SQL, dan Python
- Mendapatkan sertifikat resmi untuk meningkatkan kredibilitas kariermu

Jangan lewatkan kesempatan untuk menjadi ahli data yang dicari banyak perusahaan! 

Yuk, hubungi Graha Karya Informasi untuk pelatihan dan sertifikasi IT terbaik !
Phone : 021-30066518
WA : 0821-3018-2884
Email : sales@grahakarya.com
Instagram : @grahakaryainformasipt