Panduan Memeriksa Dataset untuk Analisis Data yang Lebih Mendalam

Sebagai seorang analis data, tugas utama Anda adalah memanfaatkan data untuk menjawab berbagai pertanyaan dan memecahkan masalah bisnis.

Setiap analisis data yang Anda lakukan akan menghasilkan wawasan yang sangat berharga, mampu mempengaruhi keputusan bisnis, mendorong perubahan positif, dan membantu para pemangku kepentingan mencapai tujuan mereka.

Namun, sebelum memulai proses analisis, penting untuk melakukan pemeriksaan dataset dengan seksama untuk memastikan bahwa data tersebut berisi informasi yang diperlukan. Mari membahas beberapa langkah penting dalam memeriksa dataset serta bagaimana kita dapat mengatasi kekurangan data yang sering muncul dalam pekerjaan analitik.

 

Mengapa Memeriksa Dataset itu Penting?

Ketika bekerja dengan dataset, Anda mungkin menemukan bahwa data yang Anda butuhkan tidak sepenuhnya tersedia, atau mungkin tidak cukup untuk menjawab pertanyaan spesifik dari pemangku kepentingan. Beberapa masalah umum yang sering muncul saat memeriksa dataset adalah:

• Data Tidak Tersedia: Misalnya, Anda memiliki data penjualan sandwich, tetapi sebenarnya membutuhkan data penjualan pizza.
• Data Tidak Mencukupi: Misalnya, Anda memiliki data penjualan pizza hanya untuk tanggal 1-7 Juni, sementara yang Anda butuhkan adalah data untuk seluruh bulan Juni.
• Data Salah: Misalnya, dataset mencatat harga per potong pizza sebesar $250, yang menimbulkan keraguan atas validitas data tersebut.

Dengan memeriksa dataset terlebih dahulu, Anda dapat menentukan data mana yang siap digunakan dan data apa yang masih perlu dilengkapi. Dalam beberapa kasus, data tambahan mungkin tersedia dari sumber eksternal, atau Anda dapat merekomendasikan agar pemangku kepentingan menggunakan dataset yang berbeda.

 

Studi Kasus: Perusahaan Es Krim

Bayangkan Anda adalah seorang analis data yang bekerja untuk sebuah perusahaan es krim. Manajemen perusahaan tertarik untuk meningkatkan penjualan es krim dan meminta Anda menganalisis data penjualan yang telah mereka kumpulkan. Dataset yang tersedia adalah data internal penjualan tahun 2019, dan manajemen ingin Anda menemukan jawaban atas beberapa pertanyaan berikut:

1. Rasa es krim apa yang paling populer?
2. Bagaimana suhu memengaruhi penjualan?
3. Bagaimana akhir pekan dan hari libur memengaruhi penjualan?
4. Bagaimana perbedaan profitabilitas antara pelanggan baru dan pelanggan lama?

Mari kita lihat bagaimana Anda dapat menjawab pertanyaan-pertanyaan ini dengan memanfaatkan dataset yang ada.

 

1. Menentukan Rasa Es Krim Paling Populer

Langkah pertama adalah mendefinisikan apa yang dimaksud dengan "populer." Apakah itu berarti rasa es krim yang menghasilkan pendapatan terbesar atau rasa yang terjual paling banyak? Definisi ini akan sangat tergantung pada data yang Anda miliki. Dalam dataset ini, Anda mungkin menemukan kolom jumlah unit terjual untuk setiap rasa. Dengan data tersebut, Anda bisa menghitung total unit terjual sepanjang tahun untuk mengetahui rasa yang paling populer. Jika data penjualan tahunan per rasa tidak tersedia, Anda bisa meminta data tersebut dari pemangku kepentingan atau mencatat batasan ini dalam analisis.

 

2. Mengidentifikasi Pengaruh Suhu Terhadap Penjualan

Untuk pertanyaan ini, Anda bisa memeriksa data suhu dan penjualan di lembar terpisah dalam spreadsheet. Ada dua kolom utama, yaitu suhu dan penjualan. Dataset ini kemungkinan mencatat penjualan harian dengan suhu tertentu, tetapi untuk memastikan, Anda perlu mengklarifikasi dengan pemilik data apakah ini adalah data penjualan harian atau akumulasi penjualan beberapa hari dengan suhu yang sama.

Jika suhu memang memengaruhi penjualan, Anda bisa memberikan wawasan tambahan seperti: “Ketika suhu harian melebihi X derajat, penjualan es krim rata-rata meningkat sebesar Y.” Wawasan ini dapat membantu perusahaan dalam perencanaan inventaris untuk mengantisipasi lonjakan penjualan selama cuaca panas.

 

3. Memahami Pengaruh Akhir Pekan dan Hari Libur Terhadap Penjualan

Selanjutnya, Anda bisa memeriksa data penjualan harian untuk melihat apakah terdapat pola penjualan tertentu pada akhir pekan atau hari libur. Dengan menambahkan kolom tambahan yang menunjukkan apakah hari tertentu adalah akhir pekan atau hari libur, Anda bisa membandingkan penjualan pada hari-hari tersebut dengan hari kerja biasa. Informasi ini akan sangat bermanfaat bagi tim pemasaran dan perencanaan inventaris, sehingga perusahaan dapat menyesuaikan strategi penjualan sesuai dengan pola penjualan harian.

 

4. Analisis Profitabilitas Pelanggan Baru vs. Pelanggan Lama

Sayangnya, dataset yang Anda miliki mungkin tidak mencantumkan informasi apakah penjualan berasal dari pelanggan baru atau pelanggan lama. Namun, jika perusahaan memiliki data pelanggan di tabel lain, Anda bisa menggabungkan data tersebut dengan data penjualan. Dengan cara ini, Anda bisa mengelompokkan setiap penjualan berdasarkan pelanggan baru dan pelanggan lama untuk melihat perbedaan dalam profitabilitas. Informasi ini dapat membantu tim pemasaran merancang kampanye yang lebih efektif untuk mendorong loyalitas pelanggan dan meningkatkan profitabilitas.

 

Kiat Utama dalam Memeriksa Dataset

Ketika bekerja dengan proyek analisis data, Anda tidak selalu memiliki semua data yang relevan. Berikut adalah beberapa langkah yang dapat Anda ambil untuk mengoptimalkan analisis Anda meskipun ada keterbatasan data:

• Pemeriksaan Data yang Teliti: Luangkan waktu untuk memeriksa apakah dataset sudah mencakup semua informasi yang Anda perlukan untuk menjawab pertanyaan yang diinginkan.
• Cari Sumber Data Tambahan: Jika data tidak lengkap, carilah sumber data eksternal atau rekomendasikan penggunaan dataset lain.
• Definisikan Ukuran Pengukuran: Tentukan dengan jelas ukuran pengukuran untuk istilah seperti "populer" atau "profitabilitas" berdasarkan data yang tersedia.
• Klarifikasi dengan Pemilik Data: Jika Anda menemukan ketidakjelasan, jangan ragu untuk menghubungi pemilik data untuk mendapatkan klarifikasi.
• Penyesuaian Data: Gunakan penyesuaian data, seperti menambahkan kolom kategori, untuk mendapatkan wawasan tambahan yang relevan.

Dengan melakukan pemeriksaan dataset yang cermat dan berinisiatif dalam mencari sumber data tambahan, Anda dapat memberikan analisis yang mendalam dan bermakna. Pemeriksaan awal ini akan meningkatkan kualitas keseluruhan dari hasil analisis Anda dan membantu para pemangku kepentingan membuat keputusan yang lebih baik.

Poin Penting

• Memeriksa Kecukupan Data: Penting untuk memeriksa apakah data yang tersedia mencukupi untuk menjawab pertanyaan.
• Mengidentifikasi Sumber Data Eksternal: Jika data tidak lengkap, Anda bisa mencari sumber data lain atau mengajukan rekomendasi kepada pemangku kepentingan.
• Menggunakan Definisi yang Jelas untuk Ukuran Pengukuran: Menentukan definisi yang tepat untuk konsep seperti “populer” dalam analisis.
• Klarifikasi Data dengan Pemilik Data: Meminta klarifikasi jika terdapat ketidakjelasan, seperti dalam kasus data suhu.
• Penyesuaian Data: Menggunakan penyesuaian data, seperti menambah kolom untuk kategori akhir pekan atau pelanggan baru, untuk mendapatkan wawasan lebih lanjut.