Definisi analisis kuantitatif

Istilah analisis kuantitatif mengacu pada bagaimana ilmuwan data dan profesional lainnya mengumpulkan, mengevaluasi, dan menganalisis data dengan menggunakan pemodelan ilmiah untuk meneliti dan memahami pola di masa lalu, sekarang, dan masa depan. Proses ini berguna dalam beberapa aplikasi, termasuk:

Memprediksi hasil dalam situasi tertentu dan mengidentifikasi tren atau pola yang mempengaruhi pengambilan keputusan. Analisis kuantitatif dapat diterapkan untuk mencapai hasil yang berbeda, termasuk mengevaluasi kinerja, mengukur keberhasilan atau membuat penilaian nilai instrumen keuangan. Bahkan dapat digunakan untuk memprediksi peristiwa ekonomi skala besar, seperti fluktuasi produk domestik bruto (PDB). Dalam analitik keuangan, seorang analis yang mengandalkan analitik kuantitatif untuk memprediksi tren disebut “kuant.” Demikian pula, pemerintah menggunakan analitik kuantitatif untuk menentukan tren ekonomi besar yang menginformasikan kebijakan.

Menyediakan seperangkat alat yang andal untuk memeriksa perilaku dan peristiwa dengan cermat. Alat dan sumber daya yang tersedia dengan analitik kuantitatif dapat membantu dengan berbagai data mulai dari nilai sederhana hingga penghitungan yang lebih kompleks. Segala sesuatu yang dapat dikuantifikasi dapat dianalisis dengan menggunakan analisis kuantitatif. Untuk alasan ini, analitik kuantitatif hampir secara universal bermanfaat.

Bagaimana analisis kuantitatif berbeda dari analisis kualitatif?

Analisis kualitatif dan kuantitatif mewakili metode pengumpulan, identifikasi, dan pemrosesan data yang berbeda. Faktor penentu utama di antara mereka adalah apa yang ingin mereka tentukan.

Analisis kuantitatif menjawab, “Apa yang terjadi?” dalam hal kuantitas. Misalnya, menggunakan data kuantitatif, mengevaluasi serangkaian transaksi bisnis mungkin mengungkapkan bahwa Gray Company menghasilkan $8.700 pada bulan Desember, dan itu 10% lebih banyak dari tahun-tahun sebelumnya.

Analisis kualitatif menjawab, “Mengapa itu terjadi?” Analisis kualitatif data dari set yang sama mungkin mengungkapkan siapa yang membeli dari Gray Company. Hal ini dapat mengarahkan pemangku kepentingan bisnis untuk menentukan apakah kampanye iklan berhasil di pasar tertentu, atau perlu diperbarui untuk hasil yang lebih baik.

Singkatnya, analisis kualitatif dan kuantitatif menawarkan konteks yang berbeda untuk kumpulan data tertentu. Hal ini memungkinkan untuk keputusan bisnis yang lebih baik-informasi. Untuk memahami caranya, penting untuk mencatat beberapa perbedaan utama antara analisis kuantitatif dan kualitatif.

Perbedaan ini dapat dikategorikan sebagai konseptual atau fungsional:

Perbedaan konseptual

Perbedaan konseptual mengacu pada apa yang dirancang untuk dilakukan oleh jenis analisis tertentu. Berikut adalah beberapa perbedaan konseptual penting antara analisis kuantitatif dan analisis kualitatif:

• Analisis data kuantitatif berkaitan dengan fakta.
• Analisis data kuantitatif mengasumsikan realitas dapat diukur.
• Analisis data kualitatif berusaha untuk memahami alasan suatu perilaku.
• Analisis data kualitatif mengasumsikan kenyataan selalu berubah dan mencakup beberapa variabel yang sulit diukur secara numerik.

Perbedaan fungsional

Perbedaan fungsional adalah perbedaan metodologi. Berikut adalah beberapa perbedaan fungsional antara analisis kuantitatif dan kualitatif:

• Penelitian kuantitatif mengumpulkan data melalui pengukuran.
• Analisis kuantitatif memprediksi hasil menggunakan nilai dan statistik.
• Analisis kuantitatif melaporkan data dalam nilai statistik.
• Penelitian kualitatif mengumpulkan data dengan teknik observasi dan wawancara.
• Analisis kualitatif memprediksi hasil dengan menggunakan informasi yang dikumpulkan dalam wawancara dan survei.
• Analisis kualitatif melaporkan data dengan menyampaikan informasi menggunakan bahasa dan deskripsi.

Contoh: Menganalisis kesehatan keuangan suatu perusahaan

Salah satu cara orang menggunakan analisis kuantitatif adalah dalam pelaporan bisnis. Data keuangan adalah bagian penting dari ekosistem Big Data untuk sebagian besar bisnis. Karena itu, sering dilaporkan. Siklus laporan yang khas adalah bulanan, triwulanan atau tahunan.

Salah satu contoh penting dari analisis kuantitatif dalam pelaporan keuangan adalah ketika menganalisis neraca. Ini adalah laporan yang mencakup informasi seperti laba kotor, laba bersih, harga pokok penjualan (HPP), modal kerja, dan lainnya. Seringkali ketika analis keuangan mengevaluasi neraca, mereka berusaha untuk mengurangi COGS sebagai sarana untuk meningkatkan keuntungan.

Dengan analisis data yang menyeluruh, bisnis dapat merencanakan dan mengimplementasikan kegiatan yang mencapai tujuan. Salah satu model analisis kuantitatif yang mungkin membantu dalam kasus ini mencakup analisis regresi untuk mengungkap hubungan antara penetapan harga dan volume penjualan yang diantisipasi, atau laba atas investasi ketika mengasumsikan utang.

Demikian juga, analisis kuantitatif merupakan sumber penting ketika memperkirakan laba atas investasi dari iklan yang dikeluarkan. Untuk menentukan apakah kampanye iklan menguntungkan, pemasar dapat memasukkan poin data kuantitatif dan kualitatif yang penting, seperti biaya akuisisi pelanggan dan informasi demografis, ke dalam model yang membantu mengukur variabel. Ini adalah informasi penting bagi bisnis untuk dipastikan, karena mengarah langsung ke keputusan pemasaran yang berdampak pada akuisisi pelanggan.

Aplikasi analisis kuantitatif dalam bisnis

Keinginan untuk lebih banyak data dalam bisnis adalah produk sampingan alami dari evolusi bisnis dari fisik ke digital.

Ketika perusahaan mulai menggunakan lebih banyak proses mereka secara online, mereka menumbuhkan jumlah daya komputasi yang eksponensial dan memiliki akses yang lebih besar ke data pelanggan melalui alat seperti media sosial. Secara alami, perusahaan ingin memanfaatkan sumber daya data penting yang mereka miliki, dan untuk melakukan itu, diperlukan analisis. Data yang dikumpulkan dan dianalisis sangat penting karena menawarkan wawasan unik yang dapat meningkatkan proses bisnis, efisiensi, pendapatan, dan lainnya.

Pikirkan tentang siklus hidup kampanye iklan. Pengembangan dan implementasi kampanye mencakup beberapa poin data kuantitatif dan proyeksi seperti ini:

• Pengembalian investasi yang diharapkan
• Demografi dalam pasar sasaran
• Berapa biaya kampanye untuk diterapkan
• Durasi kampanye
• Hasil pengukuran, pelacakan, dan analitik

Ini digunakan untuk menentukan metrik untuk kampanye dan seberapa suksesnya setelah selesai. Dengan menggunakan informasi ini, bisnis dapat menargetkan pelanggan baru, atau menargetkan ulang pelanggan yang sudah ada dari posisi informasi yang lebih objektif.