Proyek Analisis Data: Panduan Langkah-demi-Langkah

Diterbitkan: 2022-07-09

Tidak pernah mudah untuk menentukan di mana memulai proyek analisis data. Apakah Anda terus-menerus menghadapi beberapa pertanyaan di awal proyek, seperti apa tujuan proyek? Bagaimana saya bisa menjadi lebih akrab dengan informasi? Apa masalah yang Anda coba atasi? Apa kemungkinan solusi? Kemampuan apa yang dibutuhkan? Bagaimana Anda menilai model Anda, dan yang terpenting, dari mana Anda akan memulai?

Sehat! Mengembangkan perencanaan dan prosedur yang solid adalah langkah pertama yang penting untuk memulai proyek Anda. Kita harus selalu berpegang pada proses yang terdefinisi dengan baik saat membuat model data. Blog ini akan membahas beberapa tahapan penting untuk membantu Anda membuat proyek analisis data yang sukses.

Indeks Konten

  1. Apa itu Proyek Analisis Data?
  2. Panduan untuk Proyek Analisis Data
    1. Kenali Industrinya
    2. Dapatkan Informasi Anda
    3. Periksa dan Hapus Data yang Tidak Benar
    4. Peningkatan kumpulan data
    5. Untuk Membuat Visual yang Berwawasan
    6. Prediktif adalah kunci kesuksesan.
    7. Singkatnya, ulangi prosesnya.
  3. Kesimpulan

Apa itu Proyek Analisis Data?

Pada tingkat paling dasar, proyek analitik data melibatkan penggunaan data proyek historis dan saat ini untuk memungkinkan keputusan pengiriman proyek yang efisien.

Ini termasuk yang berikut:

  • Analitik deskriptif menawarkan informasi dengan cara seefisien mungkin. Untuk lebih memahami apa yang sebenarnya terjadi dan apa yang telah terjadi, jelaskan atau rangkum informasi terkini menggunakan alat analisis yang ada.
  • Analitik diagnostik melihat kembali kinerja sebelumnya untuk mencari tahu apa yang salah dan mengapa. Dasbor analitik sering kali merupakan hasil analisis.
  • Analisis prediktif adalah metode untuk memprediksi kinerja masa depan berdasarkan data historis. Analisis prediksi dan model berbasis pembelajaran mesin digunakan untuk mengantisipasi kemungkinan hasil.
  • Analitik yang ditentukan adalah semacam analitik prediktif di mana satu atau lebih langkah yang diperlukan untuk memeriksa data direkomendasikan.

Cara orang menggunakan data dapat berdampak pada bagaimana proyek disampaikan. Baik data maupun teknologi dapat membantu kami dalam mengelola proyek dengan lebih baik dengan membantu pengambilan keputusan dan memfasilitasi penyelesaian proyek. Data dan teknologi, pada kenyataannya, merupakan komponen penting dari keberhasilan proyek. Dalam studi keberhasilan proyek, lebih dari 70% profesional proyek menganggap mereka penting. Di sinilah Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang faktor-faktor yang membantu proyek berhasil.

Panduan untuk Proyek Analisis Data

Kami menyelidiki kerangka analitik data lengkap, memandu Anda melalui setiap tahap siklus hidup proyek dan menguraikan keterampilan dan persyaratan yang paling penting. Ketujuh proses untuk inisiatif analitik data ini akan membantu Anda mendapatkan hasil maksimal dari setiap proyek sekaligus mengurangi kemungkinan kesalahan.

Misalkan XYZ Enterprise adalah perusahaan yang menjual peralatan rumah tangga. Musim panas ini, mereka tidak menjual AC sebanyak yang diprediksi tim penjualan mereka. Dengan menugaskan orang yang berdedikasi, mereka memutuskan untuk menyelidiki mengapa penurunan penjualan ini terjadi. Mari kita cari tahu bagaimana analis ini harus bekerja untuk mengetahui hasil dari masalah yang diangkat ini.

Kenali Industrinya

Memahami perusahaan atau aktivitas yang didukung proyek data Anda adalah langkah pertama dalam setiap proyek analisis data yang sukses. Agar proyek Anda berhasil, itu harus memenuhi tujuan organisasi yang masuk akal dan spesifik. Dalam kasus kami, itu akan menjadi penurunan penjualan AC musim panas ini.

Mengunduh kumpulan data yang luas dan terbuka tidak cukup untuk memahami struktur data. Untuk memiliki inspirasi, arah, dan tujuan, tentukan tujuan data yang jelas: pertanyaan untuk dijawab sangat penting pada tahap awal. Fase ini mungkin tampak tidak penting jika Anda sedang mengerjakan proyek pribadi atau menjelajahi kumpulan data atau API. Peneliti yang ditunjuk mengetahui domain bisnis dan akan tahu persis bagaimana fungsi bisnis.

Dapatkan Informasi Anda

Saatnya untuk mulai mencari data Anda, yang merupakan bagian kedua dari setiap proyek analisis data. Untuk mengembangkan proyek data yang fantastis, Anda perlu mengumpulkan informasi dari berbagai sumber.

Salah satu cara analis dapat memperoleh data adalah dengan meminta tim TI dan data untuk mengakses database. Cara lain untuk dipertimbangkan adalah membuat API dapat diakses untuk semua alat dan data yang digunakan perusahaan, seperti CRM mereka. Sebagian besar sistem CRM memiliki sistem titik penjualan yang mengumpulkan dan menyimpan data penjualan dari toko atau distributor. Jika diperlukan, analis mungkin mencari data online gratis untuk melengkapi apa yang dimiliki perusahaan.

Periksa dan Hapus Data yang Tidak Benar

Langkah persiapan data selanjutnya menghabiskan sebagian besar waktu proyek data. Langkah ketiga dari proyek analisis data Anda dimulai setelah Anda mendapatkan data Anda. Dengan menyelam lebih dalam, analis data akan menentukan apa yang mereka miliki dan bagaimana Anda dapat menggunakannya untuk mencapai tujuan awal mereka. Dan lanjutkan wawancara dengan personel bisnis, tim TI, atau kelompok lain untuk lebih memahami arti dari semua variabel dalam data awal mereka.

Selanjutnya adalah membersihkan data. Biasanya, analis diminta untuk memperbaiki kata yang salah eja, membuat variabel khusus, atau menangani data yang hilang. Kumpulan data penjualan berisi sejumlah besar data input pengguna, meningkatkan kemungkinan data salah eja atau salah. Nomor model yang salah, harga atau kuantitas produk yang salah, dan informasi perawatan yang salah adalah beberapa masalah yang akan ditangani oleh analis sebelum melanjutkan ke langkah berikutnya. Peneliti terakhir akan memeriksa setiap kolom untuk memastikan data yang bersih dan seragam.

Peningkatan kumpulan data

Sekarang setelah data bersih, saatnya untuk mengubahnya sehingga analis dapat memanfaatkannya secara maksimal. Mereka harus memulai bagian pengayaan data dari proyek dengan menggabungkan berbagai sumber dan log tim untuk mendapatkan bagian penting dari data. Salah satu cara untuk melakukannya adalah dengan menambahkan komponen waktu ke data, seperti:

  • Mendapatkan bagian dari tanggal – bulan, jam, hari dalam seminggu, minggu dalam setahun saat AC dijual.
  • Menemukan perbedaan antara dua kolom tanggal – durasi ketika AC dijual dan kemudian dikembalikan untuk pemeliharaan
  • Menandai hari libur nasional – hari-hari ketika toko tutup atau wiraniaga memiliki hari libur.

Bergabung dengan kumpulan data adalah teknik lain untuk meningkatkan data dengan mentransfer kolom dari satu ke yang lain. Data penjualan sering disimpan terpisah dari data informasi model. Menggabungkan dua kumpulan data menghasilkan hubungan tambahan antara kumpulan data. Ini adalah bagian integral dari penelitian apa pun, tetapi mungkin tidak mudah dengan beberapa sumber. Beberapa program memungkinkan Anda mendapatkan data atau menghubungkan kumpulan data berdasarkan kriteria tertentu dengan mudah.

Analis harus berhati-hati untuk tidak menimbulkan bias yang tidak disengaja atau pola lain yang tidak diinginkan saat mengumpulkan, memproses, dan mengubah data. Manipulasi data memastikan bahwa kumpulan data tidak mereproduksi atau memperkuat bias yang dapat menyebabkan hasil yang bias, tidak dapat dibenarkan, atau tidak adil.

Untuk Membuat Visual yang Berwawasan

Penggabungan, seperti yang disebutkan sebelumnya, telah menghasilkan kumpulan data yang luar biasa (atau banyak) untuk mengeksplorasi dan menghasilkan grafik yang berwawasan luas dalam langkah ini. Visualisasi adalah level berikutnya dari proyek analitik data apa pun saat bekerja dengan sejumlah besar data.

Aspek yang menantang adalah kemampuan untuk menyelami grafik Anda dan menjawab pertanyaan apa pun tentang wawasan. Grafik dapat meningkatkan data dan menyediakan fitur yang menarik. Menempatkan semua bagian data pada peta dapat mengungkapkan bahwa beberapa zona geografis lebih informatif daripada negara atau kota.

Melalui grafik garis dasar, analis data dapat melihat berapa banyak produk yang terjual dalam periode tertentu, model mana yang paling banyak terjual, dan membedakan penjualan antara tahun lalu dan tahun ini. Demikian pula, analis dapat memeriksa tren dan pola penjualan untuk mendapatkan wawasan tentang tujuan penelitian.

Prediktif adalah kunci kesuksesan.

Fase keenam proyek data adalah saat kesenangan dimulai. Dengan menggunakan algoritme pembelajaran mesin dan metode pengelompokan, analis dapat merancang model untuk mendeteksi pola dan tipe pelanggan yang tidak terlihat dalam grafik dan statistik. Ini membentuk kelompok kejadian serupa dan menunjukkan faktor apa yang penting.

Dengan mempelajari data awal, mereka mengungkap faktor-faktor yang mempengaruhi pola penjualan masa lalu dan membuat proyeksi. Fase terakhir ini mengarah pada barang dan prosedur baru, bukan sekadar informasi. Mengidentifikasi faktor-faktor seperti jenis pelanggan yang membeli AC, alasan penjual tidak dapat mengubah prospek, atau jika konsumen tidak puas dengan produk kami,

Singkatnya, ulangi prosesnya.

Setiap inisiatif perusahaan harus menetapkan nilainya dengan cepat untuk membenarkan posisinya. Inisiatif data serupa. Proyek ini dapat selesai dengan cepat dan mendapatkan hasil dengan menghemat waktu untuk pembersihan dan pengayaan data. Ini adalah langkah terakhir dari proyek analisis data dan sangat penting untuk siklus hidup data.

Untuk menyelesaikan proyek database pertama ini, Anda harus menerima bahwa strateginya tidak akan pernah “lengkap”. Itu harus ditinjau, dilatih ulang, dan dengan fitur tambahan agar tetap dapat digunakan dan akurat. Pekerjaan seorang analis data tidak pernah berakhir, yang membuatnya sangat menarik.

Setelah melalui semua tahapan ini, analis data dapat mengetahui mengapa penjualan turun dan apa yang harus dilakukan selanjutnya.

Kesimpulan

Dalam proyek analitik data, mengembangkan perencanaan dan prosedur yang solid adalah langkah penting dalam memulai proyek Anda. Blog ini membahas beberapa tahapan kunci untuk membantu Anda membuat proyek analisis data yang sukses. Ketujuh proses ini akan membantu Anda mendapatkan hasil maksimal dari setiap proyek sekaligus mengurangi kemungkinan kesalahan.

QuestionPro dapat membantu Anda dengan perangkat lunak survei dan audiens. Kami memiliki segalanya. Kami punya B2B, B2C, dan niche.

Kami memiliki beberapa tingkat keamanan untuk menghilangkan yea-sayers, responden yang lalai, alamat IP yang identik, dll. sebelum mengakses jajak pendapat utama.​