Analisis Data Eksploratif: Pengertian, Manfaat & Jenisnya

Dalam pengolahan data perusahaan, analisis data eksploratif penting digunakan untuk merangkum isi data secara cepat dan tepat.

Oleh sebab itu, seorang data analyst, business analyst, maupun business intelligence harus mempelajari metode analisis data ini.

Lalu bagaimana penjelasan lanjut mengenai analisis data eksploratif? Yuk pelajari selengkapnya pada artikel ini.

Dalam memahami data, Analisis Data Eksploratif dapat menggunakan ringkasan statistik, visualisasi data, dan metode non-statistik lainnya untuk menemukan karakteristik penting, tren yang tidak terduga, dan anomali. 

Proses ini  membantu dalam memvalidasi asumsi tetapi juga dalam mengidentifikasi variabel potensial yang dapat mempengaruhi hasil analisis. 

Analisis Data Eksploratif adalah langkah penting dalam proses analisis data karena memberikan wawasan mendalam yang dapat memandu analisis lebih lanjut sehingga memastikan keputusan yang diambil berdasarkan analisis data adalah informasi dan akurat. 

Analisis Data Eksploratif membantu perusahaan dalam memahami data mereka secara mendalam, mengidentifikasi pola dan hubungan yang tidak terduga, serta menemukan insight yang dapat memandu strategi bisnis. 

Dengan melakukan ADE, perusahaan dapat memastikan bahwa analisis lebih lanjut dilakukan atas dasar pemahaman yang solid tentang data, menghindari kesimpulan yang salah yang bisa berakibat pada keputusan strategis yang keliru. 

Analisis Data Eksploratif tidak hanya penting tetapi sering kali dianggap sebagai langkah kritis dalam memastikan keberhasilan analisis data dan strategi bisnis perusahaan.

Baca Juga: Kenali Perbedaan Business Intelligence & Data Analyst

ADE dapat dibagi menjadi empat kategori  berdasarkan grafis dan fokusnya. 

Berikut adalah 4 jenis Analisis Data Eksploratif.

Analisis ini berfokus pada satu variabel dalam dataset untuk menentukan karakteristik dasarnya tanpa menggunakan alat visualisasi data. 

Teknik ini melibatkan penggunaan statistik deskriptif untuk mengukur tendensi pusat seperti mean, median, dan modus, serta ukuran dispersi seperti varians dan standar deviasi. 

Tujuan dari analisis non-grafis univariat adalah untuk mendapatkan pemahaman awal tentang distribusi data untuk satu variabel tertentu.

Metode ini membantu dalam mengidentifikasi distribusi, skala, dan kemungkinan outlier dari variabel tersebut. Analisis grafis univariat memungkinkan pemahaman intuitif dan cepat tentang karakteristik utama variabel.

Hal ini mencakup penggunaan teknik statistik seperti analisis korelasi untuk mengevaluasi hubungan antara variabel atau analisis regresi untuk memahami pengaruh beberapa variabel terhadap satu variabel lain. 

Analisis non-grafis multivariat bertujuan untuk menemukan hubungan tersembunyi atau dinamika kompleks antar variabel dalam dataset.

Visualisasi multivariat memungkinkan analis untuk mengamati cara variabel-variabel berinteraksi satu sama lain dan mengidentifikasi pola atau korelasi yang mungkin tidak jelas hanya dengan analisis statistik.

Analisis Data Eksploratif (ADE) berperan penting dalam proses analisis data, yang bermanfaat membantu analyst dan peneliti dalam mengungkap wawasan dari data. 

Berikut adalah manfaat Analisis Data Eksploratif:

Analisis Data Eksploratif  memungkinkan analis untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang karakteristik data, termasuk distribusi, variabilitas, dan struktur dasar dataset. 

Dengan eksplorasi awal ini, analis dapat mengidentifikasi pola, anomali, atau inkonsistensi dalam data, yang penting untuk analisis lebih lanjut. 

Pemahaman yang mendalam ini membantu dalam merumuskan hipotesis yang tepat dan memilih teknik analisis data yang paling sesuai.

Hal ini termasuk hubungan linier atau non-linier yang mungkin tidak terlihat tanpa pemeriksaan mendalam. 

Mengungkap hubungan ini sangat penting dalam menentukan variabel-variabel yang paling mempengaruhi variabel lain, yang berguna dalam membangun model prediktif atau analisis kausal.

Outlier dapat menunjukkan kesalahan pengumpulan data, kesalahan entri, atau variabilitas alami dalam populasi. 

Mendeteksi dan menangani outlier secara tepat sangat penting karena keberadaan mereka dapat mempengaruhi hasil analisis dan kesimpulan secara signifikan.

Analisis Data Eksploratif mengungkapkan apakah data memenuhi asumsi model tertentu dan membantu dalam memodifikasi data atau memilih transformasi yang diperlukan untuk memenuhi kriteria analisis.

Nah, Sobat MinDi, itulah beberapa pembahasan mengenai analisis data eksploratif yang ternyata sangat penting dalam mengolah sebuah data mentah.

Kesimpulannya, Analisis Data Eksploratif merupakan langkah penting dalam proses analisis data yang meningkatkan kualitas analisis dan memandu pengambilan keputusan berbasis data dengan informasi yang lebih akurat dan mendalam. 

Baca Juga: Apa itu Profesi Business Intelligence Analyst? Yuk Pahami Selengkapnya!

Tertarik belajar analisis data eksploratif secara lebih dalam? atau ingin switch career sebagai seorang business intelligence?

jika iya, yuk ikuti bootcamp business intelligence dibimbing.id, sebuah pelatihan intensif dengan pembelajaran terbaik dan inovatif.

Pelatihan ini didampingi oleh mentor yang profesional dan berpengalaman yang siap mewujudkan karirmu sebagai business intelligence yang sukses.