1. Pengenalan Data analytich

1. Pengenalan Data analytics

Data analytics adalah proses pengumpulan, transformasi, dan analisis data untuk mendapatkan wawasan yang berharga dan informasi yang dapat digunakan untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Praktik data analytics melibatkan menggunakan teknik statistik, matematika, dan algoritma komputasi untuk menganalisis dan menafsirkan data, mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan yang relevan, dan membuat prediksi atau rekomendasi berdasarkan temuan tersebut.

Tujuan utama dari data analytics adalah mengungkap informasi yang berharga dari data yang ada. Ini melibatkan pemodelan dan analisis data untuk mengidentifikasi pola dan tren yang dapat membantu organisasi dalam mengambil keputusan yang lebih baik dan meningkatkan kinerja bisnis. Beberapa aplikasi data analytics yang umum meliputi analisis pasar, analisis risiko, analisis kinerja operasional, personalisasi pemasaran, dan prediksi permintaan.

Proses data analytics umumnya melibatkan langkah-langkah berikut:

1. Pengumpulan data: Data dikumpulkan dari berbagai sumber, termasuk basis data internal, sistem manajemen pelanggan (CRM), media sosial, sensor, dan sumber data eksternal lainnya.
2. Pembersihan data: Data mentah yang dikumpulkan sering kali tidak lengkap, tidak akurat, atau tidak terstruktur. Oleh karena itu, langkah pembersihan data diperlukan untuk menghapus data yang tidak valid atau duplikat, mengisi nilai yang hilang, dan mengubah format data agar sesuai dengan kebutuhan analisis.
3. Penyusunan data: Setelah pembersihan, data harus disusun dalam format yang sesuai untuk analisis lebih lanjut. Ini dapat melibatkan pengelompokan data, penggabungan data dari berbagai sumber, atau transformasi data menjadi bentuk yang lebih mudah dimengerti.
4. Analisis data: Pada tahap ini, berbagai teknik dan metode analisis digunakan untuk mengeksplorasi data, mengidentifikasi pola dan hubungan, serta membuat model dan rediksi berdasarkan data yang ada.
5.  Interpretasi dan pelaporan: Hasil analisis data diinterpretasikan untuk mendapatkan wawasan yang berharga. Informasi ini kemudian disampaikan melalui laporan, visualisasi data, atau dasbor interaktif untuk membantu pengambilan keputusan.
6. Pengambilan tindakan: Keputusan bisnis didasarkan pada temuan dari analisis data. Tindakan dapat meliputi perbaikan proses, perubahan strategi, personalisasi pengalaman pelanggan, atau rekomendasi lainnya untuk mencapai tujuan bisnis yang lebih baik.

Data analytics menggunakan berbagai teknik dan alat, termasuk statistik, analisis deskriptif, analisis prediktif, machine learning, dan data mining. Perkembangan teknologi seperti komputasi awan dan kecerdasan buatan telah memungkinkan organisasi untuk menganalisis volume data yang besar (big data) dengan lebih efisien dan mendapatkan wawasan yang lebih mendalam.

Data analytics memiliki peran penting dalam berbagai industri dan bidang, termasuk bisnis, pemasaran, keuangan, kesehatan, ilmu sosial, transportasi.

Lanjut>> 2. Bahasa pemrograman Python

___________________________________________________________________________________

Berikut ini step-step dalam belajar Data analytich :

1.  Pengenalan Data analytich

2. Bahasa pemrograman Python

3. Programming & Data analytics with Numpy Library

4. Data Manipulation with Pandas Library

5. Data Manipulation withSQL

6. Data Visualization with Tableau

7. Basic Machine Learning

8. Project Review: Data Analyst Project