Tertarik jadi Data Analyst? Baca panduan lengkap Data Analysis ini.
Data analysis merupakan proses menyelidiki, membersihkan, menganalisis, dan menafsirkan data untuk mengidentifikasi pola, tren, dan informasi yang bermanfaat bagi pengambilan keputusan. Dalam dunia data analysis, terdapat banyak istilah kunci yang perlu dipahami.
Berikut My Skill rangkum 50 istilah penting seputar data analysis beserta contohnya. Yuk simak!.
Daftar Isi
1. Algoritma
Algoritma adalah serangkaian langkah atau prosedur yang diterapkan pada data untuk melakukan tugas tertentu. Contoh: Algoritma K-Means untuk analisis klaster.
2. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif adalah metode untuk menggambarkan dan meringkas karakteristik dari kumpulan data. Contoh: Rata-rata, median, dan deviasi standar.
3. Analisis Inferensial
Analisis inferensial adalah metode untuk menarik kesimpulan atau membuat prediksi tentang populasi berdasarkan sampel data. Contoh: Uji hipotesis dan interval kepercayaan.
4. Analisis Regresi
Analisis regresi adalah teknik untuk memahami hubungan antara satu atau lebih variabel independen dan variabel dependen. Contoh: Regresi linier sederhana dan regresi logistik.
5. Analisis Sentimen
Analisis sentimen adalah teknik untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi sentimen atau opini dalam teks. Contoh: Analisis sentimen media sosial.
6. Analisis Varians (ANOVA)
Analisis varians adalah teknik statistik untuk membandingkan rata-rata antara tiga atau lebih kelompok. Contoh: ANOVA satu arah dan dua arah.
7. Big Data
Big data merujuk pada volume besar, kecepatan, dan keragaman data yang sulit untuk dikelola dengan metode tradisional. Contoh: Analisis data dari sensor Internet of Things (IoT).
8. Business Intelligence (BI)
Business intelligence adalah proses pengumpulan, analisis, dan presentasi informasi bisnis untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. Contoh: Dashboard bisnis yang menggambarkan kinerja penjualan.
9. Clustering
Clustering adalah teknik untuk mengelompokkan data menjadi kelompok-kelompok yang serupa berdasarkan atribut tertentu. Contoh: Pengelompokan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian.
10. Data Cleaning
Data cleaning adalah proses mengidentifikasi, mengoreksi, atau menghapus kesalahan atau ketidaksesuaian dalam data. Contoh: Menghapus entri duplikat atau mengisi nilai yang hilang.
11. Data Mining
Data mining adalah proses ekstraksi pola yang bermanfaat atau informasi yang tersembunyi dari kumpulan data besar. Contoh: Mengidentifikasi pola pembelian konsumen yang berulang.
12. Data Visualization
Data visualization adalah teknik untuk mewakili data dalam bentuk grafis yang mudah dipahami. Contoh: Diagram batang, diagram lingkaran, atau peta panas.
13. Decision Tree
Decision tree adalah model prediktif yang menggunakan struktur pohon untuk menggambarkan kemungkinan keputusan dan konsekuensinya. Contoh: Penggunaan decision tree dalam analisis risiko kredit.
14. Deep Learning
Deep learning adalah subbidang machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan dengan banyak lapisan untuk mempelajari pola dari data yang kompleks. Contoh: Pengenalan wajah dalam pengolahan citra.
15. Desain Eksperimen
Desain eksperimen adalah proses merancang dan melaksanakan percobaan untuk mengumpulkan data yang relevan dan berguna. Contoh: Uji A/B untuk menguji dua versi halaman web.
16. Eksplorasi Data
Eksplorasi data adalah proses analisis awal untuk memahami karakteristik data dan mengidentifikasi pola yang menarik. Contoh: Plot histogram untuk distribusi data.
17. Ensemble Learning
Ensemble learning adalah teknik untuk meningkatkan kinerja model prediktif dengan menggabungkan beberapa model kecil. Contoh: Random Forest dan Gradient Boosting.
18. Feature Engineering
Feature engineering adalah proses membuat atau memilih fitur-fitur yang paling relevan dan informatif untuk digunakan dalam model prediktif. Contoh: Ekstraksi fitur dari teks atau gambar.
19. K-Nearest Neighbors (KNN)
K-Nearest Neighbors (KNN) adalah algoritma pembelajaran mesin yang menggunakan klasifikasi berbasis kedekatan dengan titik data terdekat dalam ruang fitur. Contoh: Klasifikasi data berdasarkan tetangga terdekat.
20. Linear Regression
Linear regression adalah teknik statistik untuk memodelkan hubungan linier antara satu atau lebih variabel independen dan variabel dependen. Contoh: Memperkirakan harga rumah berdasarkan ukuran dan lokasi.
21. Machine Learning
Machine learning adalah cabang kecerdasan buatan yang memungkinkan sistem untuk belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Contoh: Pengenalan suara di asisten virtual.
22. Neural Network
Neural network adalah jaringan komputasi yang terinspirasi oleh struktur jaringan saraf otak manusia. Contoh: Jaringan saraf tiruan untuk pengenalan gambar.
23. Overfitting
Overfitting terjadi ketika model pembelajaran mesin terlalu rumit dan mengikuti noise atau kesalahan dalam data pelatihan. Contoh: Model yang terlalu rumit yang gagal generalisasi pada data uji.
24. PCA (Principal Component Analysis)
Principal Component Analysis (PCA) adalah teknik untuk mengurangi dimensi data dengan memproyeksikannya ke ruang fitur yang lebih rendah. Contoh: Reduksi dimensi dalam analisis citra.
25. Random Forest
Random forest adalah algoritma pembelajaran mesin yang menggunakan banyak pohon keputusan untuk klasifikasi atau regresi. Contoh: Prediksi harga saham berdasarkan faktor-faktor pasar.
26. Sampling
Sampling adalah teknik untuk memilih subset dari populasi yang lebih besar untuk mewakili keseluruhan. Contoh: Pengambilan sampel acak dalam survei pendapat.
27. Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine (SVM) adalah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi atau regresi, dengan cara menemukan hiperbidang terbaik yang memisahkan kelas-kelas data. Contoh: Klasifikasi email spam.
Mau jadi Digital Marketer? Baca panduan lengkap Digital Marketing berikut.
28. Text Mining
Text mining adalah proses ekstraksi informasi atau pola yang bermanfaat dari teks yang tidak terstruktur. Contoh: Analisis sentimen pada ulasan produk.
29. Time Series Analysis
Time series analysis adalah teknik untuk menganalisis data yang dikumpulkan secara berurutan selama periode waktu tertentu. Contoh: Prediksi penjualan bulanan.
30. Unsupervised Learning
Unsupervised learning adalah cabang pembelajaran mesin di mana model belajar dari data tanpa supervisi atau label. Contoh: Pengelompokan konsumen berdasarkan pola pembelian.
31. Validasi Model
Validasi model adalah proses untuk mengevaluasi kinerja model prediktif dengan menggunakan data yang tidak terlihat selama pelatihan. Contoh: Validasi silang (cross-validation).
32. Web Scraping
Web scraping adalah teknik untuk mengekstraksi data dari situs web secara otomatis menggunakan perangkat lunak. Contoh: Mengumpulkan harga produk dari situs e-commerce.
33. Feature Importance
Feature importance adalah ukuran untuk menilai kontribusi setiap fitur terhadap prediksi model. Contoh: Identifikasi fitur yang paling penting dalam memprediksi penjualan.
34. Outlier Detection
Outlier detection adalah proses untuk mengidentifikasi titik data yang tidak biasa atau mencurigakan dalam kumpulan data. Contoh: Deteksi transaksi penipuan dalam data keuangan.
35. Model Evaluation
Model evaluation adalah proses untuk mengevaluasi kinerja model prediktif menggunakan metrik yang relevan. Contoh: Akurasi, presisi, dan recall.
36. Hyperparameter Tuning
Hyperparameter tuning adalah proses mencari kombinasi parameter yang optimal untuk meningkatkan kinerja model. Contoh: Pencarian grid untuk parameter terbaik dalam model.
37. Feature Scaling
Feature scaling adalah proses normalisasi atau standarisasi nilai fitur dalam kumpulan data. Contoh: Penskalaan fitur dalam analisis citra.
38. Confusion Matrix
Confusion matrix adalah tabel yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja model klasifikasi. Contoh: Menampilkan jumlah prediksi yang benar dan salah.
39. Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve
ROC curve adalah grafik yang menunjukkan hubungan antara tingkat true positive dan false positive dalam model klasifikasi. Contoh: Evaluasi kinerja model klasifikasi medis.
40. Precision-Recall Curve
Precision-recall curve adalah grafik yang menunjukkan hubungan antara presisi dan recall dalam model klasifikasi. Contoh: Evaluasi model klasifikasi untuk deteksi ancaman keamanan.
41. Bias-Variance Tradeoff
Bias-variance tradeoff adalah konsep dalam machine learning yang menyatakan bahwa peningkatan dalam bias akan mengurangi varians, dan sebaliknya. Contoh: Mengoptimalkan model untuk menghindari overfitting dan underfitting.
42. Cross-Validation
Cross-validation adalah teknik untuk mengevaluasi kinerja model dengan membagi data menjadi subset yang saling eksklusif. Contoh: K-fold cross-validation untuk memvalidasi model prediktif.
43. Bagging
Bagging adalah teknik ensemble learning yang menggunakan bootstrap untuk membuat beberapa model yang independen dan menggabungkan hasilnya. Contoh: Random Forest.
44. Boosting
Boosting adalah teknik ensemble learning yang berfokus pada memperbaiki kelemahan model sebelumnya dengan menekankan data yang salah diprediksi. Contoh: Gradient Boosting Machine (GBM).
45. Normal Distribution
Normal distribution adalah distribusi probabilitas kontinu yang simetris di sekitar rata-rata, seringkali digunakan dalam statistik inferensial. Contoh: Distribusi tinggi badan dalam populasi.
46. Pearson Correlation Coefficient
Pearson correlation coefficient adalah ukuran untuk mengevaluasi kekuatan dan arah hubungan linier antara dua variabel. Contoh: Korelasi antara suhu dan penjualan es krim.
47. Out-of-Bag Error
Out-of-bag error adalah metode estimasi kesalahan model yang dihasilkan oleh metode bootstrap dalam ensemble learning. Contoh: Penggunaan out-of-bag error dalam Random Forest.
48. Root Mean Square Error (RMSE)
Root Mean Square Error (RMSE) adalah metrik untuk mengevaluasi akurasi model prediktif dengan mengukur selisih antara nilai prediksi dan nilai yang diamati. Contoh: Mengukur kinerja model regresi.
49. Logistic Regression
Logistic regression adalah model regresi yang digunakan untuk memodelkan probabilitas keberhasilan atau kegagalan dari sebuah peristiwa. Contoh: Prediksi kemungkinan kredit macet.
50. Data Integration
Data integration adalah proses menggabungkan data dari berbagai sumber yang berbeda menjadi satu kesatuan yang koheren. Contoh: Menggabungkan data penjualan dari sistem penjualan dan sistem akuntansi.
Mau jadi UI-UX Designer? Cek panduan lengkap UI-UX Design berikut.
Demikianlah 50 istilah penting dalam data analysis beserta contohnya. Memahami istilah-istilah ini akan membantu kita menguasai konsep-konsep dasar dan teknik dalam dunia analisis data, serta meningkatkan keterampilan dan pemahaman kita dalam mengelola dan menganalisis data secara efektif. Semoga sukses dalam karir data analysis.
Mari terus belajar dan kembangkan skill di MySkill
Dibuat oleh tim MySkill, startup pengembangan skill dan karir terbesar di Indonesia. MySkill juga mendapatkan penghargaan dari LinkedIn sebagai Top Startup Indonesia pada 2022 dan 2023. Beberapa sumber referensi tulisan di blog MySkill seperti: Kompas, IDN Times, Forbes, Indeed, Semrush, Hubspot, AIHR, Nielsen Norman Group, Xero, Atlassian, Canva, W3, Grammarly dan sebagainya.