Apa itu analisis data?

Analisis data adalah latihan mengumpulkan informasi dan menafsirkan apa artinya. Saat melakukan analisis data, para ahli mengumpulkan data mentah dan menggunakan berbagai metode untuk menafsirkan informasi yang disajikan. Ada lima jenis utama analisis data yang menjelaskan bagaimana para profesional dapat menggunakan berbagai jenis data untuk mencapai kesimpulan dan membuat keputusan. Berikut adalah sedikit informasi lebih lanjut tentang lima jenis utama analisis data:

• Analisis deskriptif: Analisis deskriptif menentukan apa yang terjadi dalam situasi tertentu. Jenis analisis ini biasanya melibatkan pemesanan dan penyesuaian data dari sumber yang berbeda untuk menafsirkan maknanya.
• Analisis eksplorasi: Jenis analisis ini mengeksplorasi hubungan antara titik atau kumpulan data tertentu. Ketika terlibat dalam analisis eksplorasi, Anda dapat menemukan hubungan antara potongan-potongan informasi dan membuat hipotesis untuk menentukan mengapa mereka mungkin berhubungan satu sama lain.
• Analisis prediktif: Analisis prediktif mengacu pada pengembangan prediksi untuk apa yang mungkin terjadi. Ini dapat melibatkan mempertimbangkan hasil dari analisis sebelumnya dan mengeksplorasi tren dan pola untuk membuat estimasi tentang apa yang mungkin terjadi di masa depan.
• Analisis diagnostik: Analisis diagnostik mempertimbangkan mengapa sesuatu terjadi. Saat menggunakan analisis diagnostik, Anda dapat menjelajahi peristiwa yang terjadi dan konteks yang melingkupinya untuk mencapai solusi mengapa peristiwa itu mungkin muncul.
• Analisis preskriptif: Jenis analisis ini mencoba memprediksi bagaimana sesuatu mungkin terjadi. Analisis preskriptif mempertimbangkan data mentah yang berhubungan dengan tren atau pola dan menentukan bagaimana hal itu dapat menghasilkan hasil tertentu yang diharapkan.

Mengapa analisis data penting?

Analisis data dapat menjadi sangat penting bagi perusahaan yang menghadapi volume data yang tinggi dan menggunakannya untuk menginformasikan keputusan bisnis di masa depan. Satu situasi di mana analisis data menjadi sangat penting adalah dalam riset pasar, karena para ahli dapat menganalisis data pasar untuk mengembangkan strategi kampanye pemasaran masa depan berdasarkan tanggapan publik. Analisis data juga penting karena dapat memberi tahu bisnis tentang demografi spesifik yang dilayaninya dengan menjelajahi data tentang kebiasaan, minat, dan perilaku pelanggan.

Contoh lain di mana analisis data menjadi penting adalah dalam mengembangkan protokol untuk tempat kerja. Ini karena para profesional manajemen dapat menginterpretasikan data tentang kinerja perusahaan mereka untuk menginformasikan keputusan tentang di mana harus menginvestasikan modal, bagaimana mengembangkan perusahaan mereka dan apa yang mungkin terjadi pada bisnis mereka di masa depan.

7 Metode menganalisis data

Berikut adalah tujuh metode yang dapat Anda gunakan untuk analisis data:

Analisis kohort

Sebuah kelompok mengeksplorasi data historis untuk fokus pada perilaku spesifik yang ditunjukkan konsumen dan menemukan contoh di mana mereka terjadi beberapa kali dalam satu kumpulan data. Misalnya, profesional di bisnis mungkin ingin melakukan analisis kelompok untuk menentukan berapa banyak pelanggan mereka yang berbelanja online dari situs web mereka. Untuk melakukannya, mereka dapat meninjau data historis pada sekelompok 100 pelanggan yang membeli dari mereka di masa lalu dan mencatat berapa banyak dari pelanggan tersebut yang menggunakan situs web perusahaan untuk melakukan pembelian.

Analisis faktor

Analisis faktor mempertimbangkan semua variabel potensial yang mungkin muncul atau memengaruhi kumpulan data tertentu. Para ahli juga terkadang menyebut analisis faktor sebagai pengurangan dimensi karena analisis faktor memandang titik-titik data dari segi dimensinya. Misalnya, sebuah bisnis mungkin menggunakan analisis faktor untuk mempelajari tentang bagaimana pelanggan melihat produk tertentu dengan meminta beberapa pelanggan untuk mendeskripsikan produk dan mencatat semua karakteristik yang mereka identifikasi, seperti warna, bahan, dan kegunaan. Bisnis kemudian dapat menggunakan informasi ini saat mengembangkan produk baru untuk memastikan mereka menyertakan detail yang menarik minat pelanggan.

Analisis regresi

Analisis regresi menggunakan data historis untuk mengamati bagaimana mengubah satu atau lebih variabel independen dapat mempengaruhi variabel dependen yang telah ditetapkan. Para ahli sering menggunakan analisis regresi untuk menemukan hubungan antara variabel tertentu dan membuat prediksi tentang hasil potensial. Ini dapat bermanfaat bagi bisnis yang menjual produk, karena mereka dapat menggunakan analisis regresi untuk mengidentifikasi elemen mana dari produk dan strategi penjualan mereka yang paling efektif, seperti kualitas produk, inisiatif pemasaran, dan keterlibatan pelanggan.

Misalnya, sebuah bisnis mungkin menemukan melalui analisis regresi bahwa penjualan produk utama mereka, variabel dependen, terutama bergantung pada variabel independen aksesibilitas dan publisitas pelanggan. Para pengambil keputusan kemudian dapat menggunakan informasi ini untuk mendistribusikan kembali dana dari area produksi lain untuk meningkatkan publisitas dan aksesibilitas pelanggan mereka, yang mungkin membantu meningkatkan penjualan.

Analisis klaster

Analisis cluster melibatkan pengelompokan item dalam kumpulan data dengan item lain yang memiliki properti serupa. Proses ini menghasilkan sejumlah grup yang masing-masing berisi item yang mirip satu sama lain, yang dapat membantu mengidentifikasi hubungan antara nilai dalam kumpulan data yang awalnya tidak disajikan sebagai terkait. Metode ini dapat sangat efektif dalam industri pemasaran, karena profesional pemasaran dapat menggunakan analisis klaster untuk menemukan kesamaan di antara basis pelanggan perusahaan yang dapat menginformasikan aspek perusahaan mana yang mungkin mereka pasarkan untuk menarik minat bersama yang teridentifikasi.

Analisis teks

Analisis teks mengeksplorasi kumpulan besar data dalam bentuk teks dan menyusunnya kembali untuk membuat informasi lebih mudah diakses dan mudah diatur. Metode analisis ini bisa sangat berharga dalam mempertimbangkan sumber data seperti artikel, tanggapan survei, dan ulasan produk, karena dapat mengelompokkan teks serupa berdasarkan konten, nada, atau niatnya. Misalnya, sebuah bisnis mungkin belajar tentang penerimaan pelanggan mereka terhadap produk tertentu dengan menggunakan analisis teks untuk mengelompokkan komentar atau ulasan yang berpikiran sama tentang produk tersebut bersama-sama, yang menunjukkan tanggapan mana yang paling umum.

Jaringan saraf

Jaringan syaraf tiruan bertindak sebagai dasar untuk algoritma yang dapat melakukan tugas-tugas khusus untuk analisis data secara otomatis. Karena jaringan saraf dirancang untuk mencerminkan bagaimana orang dapat memproses bentuk data tertentu, mereka biasanya belajar dari setiap transaksi data yang berinteraksi dengan mereka dengan mengidentifikasi pola baru, memprediksi nilai baru, dan memproses berbagai bentuk data. Salah satu penggunaan umum jaringan saraf adalah dalam analisis data prediktif, karena jaringan saraf dapat secara otomatis menghasilkan dan menampilkan prediksi volume tinggi di seluruh kumpulan data.

Penambangan data

Penambangan data adalah proses menggunakan metrik untuk menemukan hubungan, pola, dan tren dalam kumpulan data besar yang dapat digunakan para ahli untuk menginformasikan keputusan bisnis. Ketika sebuah perusahaan menggunakan penambangan data, ia dapat mengumpulkan informasi dalam jumlah besar dan secara otomatis menentukan di mana bagian-bagian informasi yang berbeda terhubung. Ini bisa sangat membantu untuk bisnis yang mengalami banyak interaksi online, karena penambangan data dapat memberi tahu mereka tentang minat dan kebiasaan pembelian pelanggan mereka.

6 Jenis penelitian kualitatif

Berikut enam jenis penelitian kualitatif beserta contohnya:

Model fenomenologis

Model fenomenologis berusaha mengidentifikasi bagaimana perasaan partisipan tentang kejadian atau aktivitas tertentu. Peneliti mempelajari cara-cara unik di mana individu mengalami peristiwa melalui observasi dan wawancara sebelum, selama dan setelah peristiwa. Pendekatan fenomenologis berfokus pada deskripsi subjektif dari pengalaman oleh peserta.

Misalnya, pertimbangkan perusahaan yang membuat kursus persiapan untuk tes standar. Perusahaan dapat melakukan studi fenomenologi yang mengikuti lima mata pelajaran melalui proses mengikuti ujian masuk perguruan tinggi. Peneliti mengamati dan mewawancarai siswa selama sesi belajar mereka, dengan fokus pada bagaimana perasaan siswa tentang tes yang akan datang.

Peneliti kemudian bertemu dengan peserta setelah mereka mengikuti tes untuk mengajukan pertanyaan seperti:

• Bagaimana perasaan Anda tentang kinerja Anda? Apakah Anda percaya diri?
• Apakah Anda merasa siap? Apakah Anda merasa materi pelajaran Anda membantu Anda?
• Apakah Anda cemas tentang menerima hasil Anda? Apa yang secara khusus membuat Anda gugup?

Akhirnya, peneliti dapat mewawancarai peserta setelah mereka menerima nilai ujian mereka. Perusahaan dapat menggunakan informasi ini untuk membuat kursus yang lebih memenuhi kebutuhan peserta tes dan mengembangkan produk tambahan yang dapat membantu meringankan masalah mereka yang lain, seperti kursus tentang mendaftar ke perguruan tinggi.

Model etnografi

Dalam studi etnografi, peneliti membenamkan diri dalam budaya yang berbeda untuk mempelajari pola, perilaku, aturan dan komunikasi di antara kelompok. Peneliti kurang tertarik untuk menguji suatu teori dan lebih tertarik untuk mengamati bagaimana subjek bereaksi dan berinteraksi satu sama lain atau dengan suatu produk. Dalam beberapa kasus, peneliti juga dapat mengambil bagian dalam kegiatan kelompok untuk mengalaminya secara langsung. Para antropolog dikenal dengan metode imersif jenis ini, tetapi organisasi juga dapat mengadopsi praktik ini.

Misalnya, pertimbangkan sebuah perusahaan yang merilis produk baru yang dirancang untuk menenangkan bayi dengan lampu dan suara. Perusahaan dapat merencanakan studi etnografi untuk merekam subjek tes di rumah menggunakan produk.

Mereka tertarik dengan informasi berikut:

• Jika penjaga dapat dengan mudah merakit produk
• Di mana penjaga menempatkan produk
• Jika pengasuh menggunakan produk ketika bayi mereka menangis
• Jika produk bekerja untuk menenangkan bayi

Model teori grounded

Model grounded theory menggunakan tinjauan sistematis terhadap data yang ada, umumnya dalam jumlah besar, untuk mengembangkan teori tentang mengapa peristiwa terjadi dengan cara tertentu atau penyebab apa yang menyebabkan hasil tertentu. Analisis data membantu mengidentifikasi tren dan kesamaan yang memberikan wawasan tentang pertanyaan “mengapa” dan “bagaimana”. Peneliti dan organisasi dapat menentukan aplikasi praktis dari informasi ini.

Misalnya, pertimbangkan perusahaan pemasaran yang merencanakan kampanye untuk perusahaan makanan cepat saji. Perusahaan pemasaran dapat mengambil manfaat dari meninjau semua pekerjaan mereka sebelumnya di industri jasa makanan. Mereka mungkin menganalisis kampanye mereka yang paling sukses dan menemukan bahwa masing-masing kampanye tersebut melibatkan setidaknya enam jam iklan televisi per minggu dan hadiah promosi yang besar. Perusahaan pemasaran memasukkan kontrak selama delapan jam iklan televisi untuk rantai makanan cepat saji per minggu yang mempromosikan hadiah untuk paket pelayaran mewah.

Model studi kasus

Studi kasus mengikuti satu subjek dan mengumpulkan data mendalam untuk menarik kesimpulan yang lebih umum. Subyek mungkin individu, keluarga, bisnis atau kota. Peneliti mengumpulkan, melaporkan, dan menganalisis sejumlah besar data. Studi kasus seringkali lebih lama dari jenis studi penelitian lainnya, beberapa berlangsung satu tahun atau lebih karena peneliti berusaha untuk mengukur perubahan atau hasil dari waktu ke waktu.

Banyak industri menerapkan model studi kasus untuk mempelajari entitas yang sukses, termasuk bisnis, pendidikan, dan perawatan kesehatan. Secara khusus, organisasi perawatan kesehatan yang mempertimbangkan ekspansi dapat melakukan studi kasus pada organisasi serupa di seluruh negeri yang baru-baru ini mengakuisisi tiga praktik swasta. Peneliti dapat mengamati dokumen internal perusahaan, menghadiri rapat, melakukan wawancara dengan pemilik dan pemegang saham dan mengunjungi klinik baru untuk memantau perubahan.

Model narasi

Model naratif melacak beberapa peserta dari satu titik waktu melalui titik akhir studi, mengandalkan wawancara mendalam selama berminggu-minggu, berbulan-bulan atau bertahun-tahun untuk mengumpulkan data tentang perasaan dan reaksi subjek. Peneliti memantau, mendiskusikan, dan merekam bagaimana subjek menavigasi kehidupan mereka. Hasil studi naratif tidak serta merta perlu diurutkan secara kronologis. Sebaliknya, peneliti ingin “menceritakan kisah subjek” dengan menggunakan tema dan tantangan yang mungkin menawarkan peluang untuk pertumbuhan dan perkembangan.

Bisnis dapat menggunakan metode penelitian naratif untuk mengembangkan persona pembeli untuk produk atau layanan mereka. Misalnya, pertimbangkan perusahaan yang memproduksi produk aksesibilitas, seperti tongkat, alat bantu jalan, dan peralatan mengemudi adaptif. Tim pengembangan produk perusahaan dapat memilih untuk mengikuti dua subjek penyandang disabilitas selama setahun untuk menentukan tantangan spesifik mereka dan jenis perangkat atau produk apa yang akan meningkatkan kehidupan sehari-hari mereka.

Peneliti dapat:

• Wawancarai subjek setiap bulan
• Amati peserta saat mereka melakukan tugas rutin, seperti berbelanja bahan makanan, mengemudi, dan menghadiri janji
• Habiskan waktu di rumah subjek
• Bicaralah dengan teman dan keluarga

Model sejarah

Model historis mencoba untuk memprediksi hasil masa depan dengan mempelajari dan menafsirkan data historis. Peneliti menganalisis tren dan hasil sebelumnya untuk membuat strategi saat ini.

Studi penelitian sejarah dimulai dengan hipotesis atau pertanyaan penelitian yang ingin Anda uji. Setelah Anda mengetahui pertanyaan apa yang ingin Anda jawab, Anda dapat memutuskan sumber apa yang akan digunakan untuk penelitian Anda. Ini sering melibatkan membaca laporan langsung, mewawancarai orang-orang yang mengalami fenomena tertentu dan meninjau penelitian lain tentang topik tersebut. Setelah Anda memeriksa seberapa andal sumber Anda, Anda dapat menganalisis data Anda dan mengembangkan teori untuk menjawab pertanyaan penelitian awal Anda.

Bisnis dapat menggunakan metode penelitian historis untuk menemukan apa yang menyebabkan keberhasilan atau kegagalan sebelumnya. Misalnya, pertimbangkan organisasi yang memproduksi dan mendistribusikan produk kesehatan kelas atas. Perusahaan sedang mendiskusikan penambahan lini vitamin yang lebih murah ke produknya. Peneliti perusahaan dapat menentukan apakah target pasar untuk lini vitamin yang lebih murah akan membeli produk dari perusahaan mereka.

Untuk menjawab pertanyaan ini, peneliti dapat melihat data sebelumnya dari perusahaan kelas atas yang menambahkan lini produk yang lebih murah. Mereka juga dapat mewawancarai para manajer di perusahaan-perusahaan ini untuk mempelajari hasil mereka. Data ini dapat membantu pemilik bisnis menentukan apakah menambahkan lini vitamin baru hemat biaya dan bermanfaat bagi merek.

Kelompok fokus

Kelompok fokus adalah kelompok kecil individu dalam demografi target studi yang memberikan umpan balik tentang produk atau layanan sebelum tersedia untuk masyarakat umum. Peserta dapat menguji produk baru, memberikan reaksi mereka terhadap iklan atau film baru atau menggunakan aplikasi komputer atau telepon baru. Peneliti sering mengamati subjek yang menggunakan produk dan melakukan wawancara mendalam setelah pengalaman mereka untuk mendengar bagaimana perasaan mereka tentang produk atau layanan, apa yang mereka suka dan tidak suka dan bagaimana perusahaan dapat meningkatkan produk.

Misalnya, perusahaan sepatu kets mungkin berencana meluncurkan lini baru sepatu kets kasual. Ini mengembangkan prototipe dan mengundang delapan pria berusia antara 18 dan 35 untuk menguji sepatu kets di kantor.

Para peneliti merekam subjek yang terlibat dengan sepatu kets, memperhatikan respons setiap subjek terhadap:

• Kemasannya
• Melihat sepatu kets
• Memegang sepatu kets
• Memakai sepatu kets
• Berjalan di sepatu kets

Setelah subjek mengembalikan sepatu, peneliti dapat melakukan wawancara dengan kelompok atau dengan partisipan secara individu untuk mengajukan pertanyaan, seperti:

• “Apa pikiran awal Anda ketika Anda melihat sepatu untuk pertama kalinya?”
• “Di mana Anda akan memakai sepatu ini? Tentang seberapa sering Anda akan memakainya selama minggu normal?”
• “Berapa yang biasanya Anda bayar untuk sepatu kets?”
• “Menurutmu berapa harga sepatu ini?”
• “Apakah kamu akan membeli sepatu ini? Warna apa yang kamu pilih?”

Apa itu analitik data?

Analisis data adalah proses mengevaluasi data mentah untuk membentuk kesimpulan. Kesimpulan ini dapat memberikan pemahaman tentang fungsionalitas dan potensi perusahaan. Menganalisis data melibatkan pengumpulan, pembersihan, dan penilaian informasi untuk mengidentifikasi tren umum dan konsisten.

Siapa yang menggunakan analitik data?

Ada berbagai industri yang menggunakan analisis data untuk meningkatkan kinerja, seperti:

Kecerdasan buatan: Banyak proses kecerdasan buatan menggunakan pemrograman dan informasi yang disediakan oleh analisis data untuk memprediksi pola pengguna. Kecerdasan buatan menggunakan data bahasa untuk menghasilkan hasil pencarian dan tanggapan.

• Intelijen bisnis: Peran intelijen bisnis bergantung pada laporan analisis data untuk mengevaluasi anggaran, pemasaran, dan penjualan. Laporan analisis dapat mengungkapkan area yang perlu ditingkatkan oleh perusahaan.
• Analisis perawatan kesehatan: Penelitian dan diagnostik medis menggunakan analisis data untuk mengidentifikasi kecenderungan kondisi medis bersama dengan kemungkinan keberhasilan pengobatan. Rencana perawatan pasien mempertimbangkan analisis faktor kesehatan pasien, tanda-tanda vital, dan respons umum terhadap perawatan.
• Penjaminan asuransi: Penawaran dan biaya asuransi seringkali bervariasi berdasarkan data analitik. Paket asuransi biasanya memperkirakan kebutuhan pasien dan penggunaan asuransi yang khas untuk memutuskan fitur paket.
• Media sosial: Melacak keterlibatan di media sosial adalah cara bagi perusahaan dan individu untuk mengukur keberadaan dan daya jual online mereka. Banyak aplikasi media sosial memungkinkan pengguna mengakses analitik mereka untuk melihat konten apa yang berkinerja baik dengan audiens mereka.

4 jenis utama analitik data

Empat jenis utama analitik data adalah:

Deskriptif

Analisis data deskriptif menggambarkan analisis data perusahaan Anda saat ini. Ini mempertimbangkan data keuangan dan kinerja saat ini dan menunjukkan kepada Anda apakah perusahaan menghasilkan pendapatan atau jika ada perbaikan yang dapat dilakukan perusahaan untuk meningkatkan produktivitas dan pendapatan. Analisis data deskriptif hanya menjelaskan jika Anda perlu melakukan perubahan.

Diagnostik

Analisis data diagnostik menilai data lebih lanjut untuk mengidentifikasi di mana perusahaan dapat melakukan perbaikan. Ini menggunakan data dari analisis deskriptif untuk menemukan penyebab kerugian dan keuntungan pendapatan. Dengan data diagnostik, perusahaan dapat menganalisis di mana mereka dapat meminimalkan biaya atau sumber daya di area yang memperoleh sedikit pendapatan dan menerapkannya ke area yang dapat menghasilkan hasil yang lebih baik.

Prediktif

Analisis data prediktif mempertimbangkan data deskriptif dan diagnostik, bersama dengan data historis perusahaan, untuk menemukan pola dan membuat koneksi yang memungkinkan mereka memprediksi tren masa depan. Data prediktif dapat menunjukkan kepada Anda hasil dari praktik bisnis perusahaan saat ini dan hasil potensial jika perusahaan mengubah variabel tertentu. Anda dapat menggunakan data diagnostik untuk memilih area untuk perbaikan dan membentuk berbagai prediksi untuk memandu proses pengambilan keputusan Anda.

Preskriptif

Analitik data preskriptif menggunakan data dari analitik data deskriptif, diagnostik, dan prediktif untuk memutuskan arah perusahaan mereka berdasarkan informasi analitik. Analitik preskriptif mengevaluasi prediksi yang dibuat dari analisis prediktif untuk memilih solusi yang paling efisien dan optimal. Anda dapat menggunakan analisis preskriptif untuk menguji apakah solusi akan mencapai peningkatan yang direkomendasikan oleh analisis deskriptif dan akan memenuhi area peningkatan yang diidentifikasi oleh analisis diagnostik.

Teknik analisis data

Berikut adalah beberapa teknik analisis data:

Analisis klaster

Analisis klaster mengidentifikasi hubungan data untuk membentuk klaster informasi dari titik data yang serupa. Cluster ini menunjukkan distribusi data di antara kategori yang berbeda. Anda dapat menggunakan bentuk analisis ini dalam pemasaran untuk menentukan demografi klien dan area penjualan produk yang akan ditargetkan.

Analisis kelompok

Analisis kohort mirip dengan teknik clustering data. Namun, ini melibatkan prediksi bagaimana kelompok atau kelompok tersebut berperilaku. Ini digunakan untuk memprediksi pola pembelian kohort untuk melihat seberapa sering kelompok pelanggan mungkin membeli produk atau layanan dari perusahaan. Pola-pola ini dapat menunjukkan fitur tertentu apa yang menarik dan mempertahankan pelanggan.

Analisis hipotesis

Analisis hipotesis menguji prediksi Anda untuk kinerja perusahaan dengan membandingkan dua variabel untuk menemukan hubungan. Jika Anda memiliki hipotesis sebab-akibat, kedua elemen tersebut adalah variabel untuk dibandingkan. Analisis memverifikasi apakah ada hubungan antara keduanya untuk mencapai skenario sebab-akibat dengan sukses.

Pembelajaran mesin (Machine learning)

Pembelajaran mesin melibatkan penggunaan perangkat lunak dan program untuk menghasilkan prediksi berdasarkan kriteria data yang ditetapkan oleh pengguna. Pembelajaran mesin mengotomatiskan sebagian besar proses input dan analisis data dengan mempelajari cara pengguna mengumpulkan dan mengevaluasi informasi. Pengguna juga dapat menetapkan batasan atau preferensi tertentu dalam program untuk memastikan bahwa program dapat menghasilkan laporan analisis secara akurat.

Analisis kualitatif

Analisis kualitatif mengevaluasi informasi dan pengamatan tekstual untuk memahami atribut produk atau jasa. Anda dapat menganalisis ulasan perusahaan atau produk secara kuantitatif, dengan berbagai kata dan frasa yang sering dikategorikan sebagai pro dan kontra. Informasi ini memungkinkan perusahaan untuk memahami persepsi publik dan melihat umpan balik langsung.

Analisis kuantitatif

Analisis kuantitatif bekerja dengan angka numerik untuk membuat kumpulan data untuk perbandingan dan prediksi. Analis dapat mengumpulkan tanggapan kuantitatif dari survei, jajak pendapat dan media terukur lainnya untuk membentuk kesimpulan. Anda dapat menggunakan analisis kuantitatif ini dengan angka keuangan mengenai prediksi investasi atau harga produk.

Analisis regresi

Analisis regresi berguna untuk memprediksi tren masa depan dengan mengidentifikasi hubungan antara variabel dependen dan variabel independen. Perusahaan mungkin menggunakan analisis regresi untuk melihat bagaimana berbagai variabel independen, seperti pemasaran dan media sosial, dapat mempengaruhi variabel dependen penjualan mereka. Bentuk analisis ini dapat membuktikan korelasi positif antar variabel bagi perusahaan untuk melihat apa yang mempengaruhi pendapatan mereka.

Analisis statistik

Analisis statistik melibatkan pengumpulan data kuantitatif dan menggunakan analisis data deskriptif untuk meringkas informasi untuk membentuk hipotesis. Kemudian Anda dapat menggunakan analisis hipotesis untuk menguji dan mengkonfirmasi serta menginterpretasikan hasilnya. Anda dapat menggunakan analisis statistik dalam penelitian pada kelompok sampel yang dapat diterapkan pada populasi yang lebih luas.

Tips menggunakan analitik data untuk meningkatkan pengambilan keputusan

Pertimbangkan tip analisis data ini saat membuat keputusan bisnis:

• Membuat visualisasi data. Menggunakan visualisasi data seperti bagan, grafik, dan tabel dapat membantu Anda memahami dan menafsirkan data. Dengan memanipulasi data visual, Anda dapat menguji perubahan variabel dan melihat hasil potensial.
• Pelajari fungsi spreadsheet. Analisis data sering kali melibatkan penggunaan program spreadsheet untuk mengumpulkan, menyimpan, dan memvisualisasikan data. Menjadi akrab dengan berbagai program dan fungsi spreadsheet dapat membantu Anda memproses analisis data Anda.
• Persempit kriteria pencarian Anda. Saat mengumpulkan informasi dari berbagai sumber, mempersempit kriteria pencarian Anda dapat membantu Anda menemukan data yang diperlukan dan menghilangkan data yang tidak relevan. Beberapa alat pencarian memungkinkan Anda untuk memfilter pencarian Anda dengan sumber terverifikasi seperti jurnal yang diulas, makalah penelitian, dan situs web tepercaya lainnya.
• Gunakan alat manajemen data. Ada banyak alat manajemen data yang dapat mengoptimalkan proses analisis data Anda dengan mengotomatiskan fungsi tertentu. Beberapa alat manajemen dapat mengkhususkan diri dalam mengumpulkan data dari sumber web, menyediakan pembaruan waktu nyata pada laporan data atau membuat laporan analisis dan visualisasi.