Ini adalah bagian dari rangkaian tiga bagian yang mengeksplorasi berbagai metode, teknik, dan langkah-langkah penting untuk analisis data yang lebih baik.
Data datang dalam berbagai bentuk dari sumber yang tak terhitung jumlahnya. Itu bisa dalam bentuk ulasan pelanggan, iklan video, gambar, dll. atau dalam format baris dan kolom yang lebih tradisional dengan bidang seperti RKT (Rasio Klik-Tayang), Rasio Pentalan, dll.
Ada banyak cara untuk menganalisis data ini. Beberapa di antaranya adalah sebagai berikut:
Daftar Isi
1. Analisis regresi
- Analisis regresi digunakan untuk menemukan tren dan pola dengan menganalisis data.
- Tujuannya adalah untuk mendeteksi korelasi antara variabel dependen (variabel yang dampaknya ingin diukur) dan variabel independen (variabel yang mungkin mempengaruhi atau tidak mempengaruhi variabel dependen).
- Contoh: Dengan melakukan analisis regresi terhadap pembelanjaan iklan (variabel independen) dan ROI (variabel dependen), Anda dapat menentukan hubungan positif atau negatif antara kedua variabel.
- Jika Anda memiliki banyak variabel untuk dipertimbangkan, Anda dapat menggunakan teknik analisis regresi yang lebih canggih.
2. Simulasi Monte Carlo
- Simulasi Monte Carlo mendukung pengambil keputusan dalam menghadapi risiko.
- Ini secara matematis memprediksi semua hasil dari langkah yang Anda ambil dan kemungkinan terjadinya langkah tersebut.
- Contoh sederhana simulasi Monte Carlo adalah menghitung probabilitas pelemparan dua dadu standar. Total ada 36 kombinasi. Dengan menggunakan simulasi Monte Carlo, Anda dapat melakukan simulasi pelemparan dadu 10.000 kali untuk memprediksi kemungkinan hasil.
3. Analisis prediktif
- Analisis prediktif menyatukan berbagai teknik pemrosesan data seperti penambangan data, pembelajaran mesin, pemodelan statistik, dll. untuk memproses data historis dan mengidentifikasi tren dan pola.
- Netflix menggunakan model ini untuk mempelajari kecenderungan pemirsanya dalam memilih jenis film, dokumenter, atau acara televisi tertentu dan memproduksi konten serupa.
4. Analisis preskriptif
- Analisis preskriptif berupaya menjawab pertanyaan besar, seperti “Apa yang harus saya lakukan?" atau "Apa langkah selanjutnya?”
- Ini menggunakan teknik kompleks dari pembelajaran mesin, jaringan saraf, analisis grafik, dll. untuk menentukan tindakan terbaik.
- Mobil self-driving Google Waymo adalah contoh yang baik dari analisis preskriptif. Dengan melakukan jutaan perhitungan dalam setiap perjalanan, mobil dapat dengan cerdas mengerem, berbelok, dan berpindah jalur sekaligus memastikan keselamatan pejalan kaki yang tidak dikenal.
5. Logika kabur
- Pendekatan logika fuzzy dalam analisis data didasarkan pada derajat kebenaran, bukan benar atau salah.
- Ini membantu alat berat mencapai berbagai hasil akurat.
- Logika fuzzy banyak digunakan dalam pengenalan pola wajah, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan aplikasi AI yang kompleks.
6. Analisis faktor
- Analisis faktor membantu menyederhanakan proses analisis data.
- Ini mereduksi sejumlah besar variabel yang diamati menjadi sejumlah kecil variabel yang tidak teramati.
- Variabel laten yang sebelumnya diabaikan kini terungkap.
- Contoh: Ulasan pelanggan suatu produk dapat mencakup variabel seperti tampilan dan nuansa, kenyamanan, frekuensi penggunaan, harga, fitur, dan nilai jual kembali.
- Untuk mengevaluasi data ini secara lebih efektif, Anda dapat mengelompokkan tampilan & nuansa, kenyamanan, dan frekuensi penggunaan variabel laten tunggal Ini disebut pengalaman pengguna.
7. Analisis sentimen
- Analisis sentimen menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) dan teknik pembelajaran mesin untuk menganalisis teks dan menemukan emosi tersembunyi di balik ulasan pelanggan.
- Ini adalah cara yang baik untuk memahami persepsi pasar terhadap suatu produk atau layanan.
- Menurut Oberlo, ada 192 juta pengguna aktif di Twitter saja yang mengirimkan 500 juta tweet setiap hari.
- Anda dapat melakukan analisis sentimen menggunakan data tersebut untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang basis pengguna Anda.
8. Analisis kelompok
- Analisis kelompok memproses data historis untuk menganalisis perilaku pelanggan. Ketika karakteristik serupa terjadi, data dibagi menjadi beberapa segmen yang disebut “kohort”.
- Ini membantu untuk memahami audiens target Anda dengan lebih baik.
- Contoh: Dalam kampanye email, beberapa konten Anda akan diterima dengan baik oleh satu audiens, sementara konten lainnya akan diterima lebih baik oleh audiens lain.
- Anda dapat membagi audiens menjadi beberapa kelompok berdasarkan konten yang paling mereka identifikasi. Ini memberi Anda bahan untuk kampanye berikutnya.
Akhirnya
Ini adalah beberapa dari sekian banyak teknik analisis data yang digunakan perusahaan untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Dapat dikatakan bahwa kita hanya melihat secara dangkal topik yang luas ini.
Dengan banyaknya kehebohan seputar analisis data, ada satu hal penting yang sering diabaikan: Dari mana data tersebut harus diperoleh? Siapa yang akan mendapatkannya?
Dari sumber data dari sumber yang paling tidak konvensional hingga memastikan integritasnya melalui praktik industri terbaik seperti normalisasi data, pembersihan data, dan pemeriksaan kualitas terbukti lainnya, Grepsr adalah solusi terpadu untuk segala hal yang terkait dengan data.
Biarkan kami yang mengerjakannya sehingga Anda tidak perlu melakukannya!
Bacaan terkait:
