"Artikel ini akan menjelaskan hal-hal terkait data analyst, khususnya kesalahan yang sering terjadi pada analisis data. Calon dan data analyst wajib tahu!"

Saat ini peran seorang data analyst sangatlah dibutuhkan. Ini disebabkan perkembangan dunia digital yang sudah melesat pesat. Seorang data analyst sangat dibutuhkan dalam dunia digital karena data merupakan aset penting dalam mengambil keputusan dan meningkatkan kinerja bisnis saat ini. Pada bidang pekerjaan data, tugas seorang data analyst masih disegmentasikan lagi ke dalam beberapa bagian untuk mendapatkan konsentrasi yang lebih fokus, yakni data scientist, data presenter, dan data strategis. Artikel ini akan menjelaskan hal-hal terkait data analyst, khususnya kesalahan yang sering terjadi pada analisis data. Untuk kamu yang ingin menjadi seorang data analyst atau sedang menilai kinerja data analyst-mu, kamu wajib simak artikel ini sampai selesai!

Apa itu Data Analyst?

Data analyst adalah profesi yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, menganalisis, dan mengevaluasi data untuk membuat kesimpulan dan memberikan rekomendasi untuk perusahaan atau organisasi. Mereka menggunakan berbagai teknik analisis statistik dan visualisasi untuk memahami dan mengevaluasi data untuk membantu perusahaan atau organisasi dalam mengambil keputusan yang lebih baik. Data analyst dapat bekerja dalam berbagai industri, termasuk teknologi, keuangan, retail, dan banyak lagi.

Baca Juga: Cold Calling, Cara Terbaru untuk Menggaet Pelanggan

6 Kesalahan dalam Analisis Data

Beberapa kesalahan yang sering terjadi dalam Analisis data meliputi:

1. Tidak memiliki tujuan yang jelas dalam analisis: Tanpa tujuan yang jelas, analisis data dapat menjadi tidak efektif dan tidak berguna.
2. Tidak mengerti data yang digunakan: Analis harus memahami sumber data dan kualitas datanya sebelum mulai melakukan analisis.
3. Tidak mengecek data untuk kevalidan: Analis harus memeriksa data untuk kesalahan atau kevalidan sebelum mengekstrak informasi dari data tersebut.
4. Tidak mengecek asumsi: Analis harus memeriksa asumsi yang digunakan dalam analisis untuk memastikan bahwa asumsi tersebut masuk akal dan valid.
5. Tidak mempertimbangkan konteks: Analis harus mempertimbangkan konteks dari data dan analisisnya untuk memastikan bahwa kesimpulan yang diambil masuk akal dan relevan.
6. Tidak mengkomunikasikan hasil dengan baik: Analis harus dapat mengkomunikasikan hasil analisisnya dengan jelas dan efektif kepada audiens yang sesuai.

Cara Mencegah Kesalahan dalam Analisis Data

Beberapa cara untuk mencegah kesalahan dalam analisis data meliputi:

1. Membuat tujuan yang jelas dan fokus dalam analisis: Ini akan membantu Anda untuk tetap fokus dan menghindari kesalahan yang tidak perlu.
2. Memahami sumber data dan kualitas data: Memahami sumber data dan kualitas data akan membantu Anda untuk mengevaluasi kevalidan data dan menghindari kesalahan yang disebabkan oleh data yang tidak valid.
3. Memeriksa data untuk kevalidan dan kesalahan: Ini akan membantu Anda untuk menemukan dan memperbaiki kesalahan yang mungkin ada dalam data sebelum melakukan analisis.
4. Memeriksa asumsi yang digunakan: Memeriksa asumsi yang digunakan dalam analisis akan membantu Anda untuk memastikan bahwa asumsi tersebut masuk akal dan valid.
5. Mempertimbangkan konteks: Mempertimbangkan konteks dari data dan analisis akan membantu Anda untuk memastikan bahwa kesimpulan yang diambil masuk akal dan relevan.
6. Mengkomunikasikan hasil dengan jelas: Mengkomunikasikan hasil analisis dengan jelas dan efektif akan membantu Anda untuk menyampaikan hasil analisis kepada audiens yang sesuai.
7. Melakukan validasi model, membuat dokumentasi yang baik, bekerja dengan tim, dan melakukan pengujian A/B pada data yang akan digunakan juga dapat membantu dalam mencegah kesalahan dalam analisis data.

Dapatkan Aplikasi Digital Monitoring Terbaik di Ivosights!

Saat ini kamu bisa mendapatkan jasa dan layanan data analyst yang komprehensif untuk data report bisnis dan sosial media. Seperti halnya di Ivosights, kami menyajikan jasa comprehensive analytics untuk data yang mudah dipahami, serta rekomendasi strategi yang tepat demi bisnismu dengan bantuan deep analysis dari data analyst.

Ivosights comprehensive analytics hadir sebagai layanan yang dapat memudahkan kamu mengelola big data sekaligus menganalisisnya. Sebagai platform intelegensi digital, Ripple10 bisa membantu industrimu memenangkan kompetisi secara digital sebab Ripple10 bisa mengetahui sentiment netizen terhadap brand, mengetahui aktivitas digital kompetitor, mengetahui topik perbincangan netizen mengenai brand, hingga menjaga reputasi brand dari isu negatif yang berpotensi viral!

Didukung dengan fitur monitoring yang berguna, serta data strategis yang bisa memberikanmu rekomendasi langkah terbaik untuk mengembangkan bisnismu, Ivosights siap membantu! Segera hubungi Ivosights dan rasakan kemajuan pesat pada bisnismu melalui digital monitoring report terbaik!