WELCOME CERMI WEEK 3

Alhamdulillah, Today. Selasa, 01 Oktober 2024 terdapat perkuliahan melalui Luring dan Daring yaitu, BD305 Data Science dari pukul 08.00 s/d selesai dihadiri dengan total 90 Mahasiswa, diantaranya 70 Mahasiswa hadir langsung, dan 20 mahasiswa zoom 🙏🏻🙏🏻
1. Nonton SIdang
2. ⁠Diskusi Bersama & Tanya Jawab
3. Tebar SC kepada mahasiswa aktif bertanya dan sharing🚀

🚀Enroll Code : DSBD305
✨iDu BD305 – Data Science ✨

Pada pertemuan hari ini dengan berjalan sangat lancar 🤗🚀

Kesimpulan dari materi tentang Konsep dan Penerapan Metode Riset yang Tepat dalam AI adalah sebagai berikut:

1. Pengertian Fitur Lanjutan di Tableau

Tableau adalah platform visualisasi data yang memungkinkan pengguna untuk membuat dashboard interaktif. Fitur lanjutan di Tableau dirancang untuk memberikan kontrol yang lebih mendalam dalam hal manipulasi data, analisis, dan visualisasi. Fitur ini memungkinkan analisis yang lebih kompleks dan penyajian data yang lebih efektif.

2. Calculated Fields

Calculated fields adalah fitur di Tableau yang memungkinkan pengguna membuat kolom baru berdasarkan perhitungan kustom. Ini sering digunakan untuk melakukan operasi matematika, statistik, atau logika terhadap data yang ada.

Contoh penggunaan: Membuat metrik kinerja, menghitung margin keuntungan, atau melakukan operasi logis seperti IF statements.

3. Parameter

Parameter di Tableau memungkinkan pengguna membuat input dinamis yang bisa mengubah tampilan visualisasi atau filter. Dengan parameter, pengguna dapat menambahkan interaksi pengguna yang lebih fleksibel, seperti memilih variabel atau nilai.

Contoh penggunaan: Membuat toggle antara dua metrik, mengubah skala visualisasi, atau menentukan nilai batas dalam analisis.

4. Level of Detail (LOD) Expressions

LOD expressions memungkinkan pengguna untuk mengontrol level agregasi data yang dianalisis. LOD expressions digunakan untuk membuat perhitungan yang tidak terbatas pada granularity tampilan saat ini.

Fixed LOD: Melakukan kalkulasi tetap di level tertentu, misalnya total pendapatan per negara terlepas dari detail yang lebih granular.
Include/Exclude LOD: Menambahkan atau menghilangkan dimensi tertentu dalam perhitungan agregat.

5. Table Calculations

Table calculations adalah kalkulasi yang dilakukan di Tableau setelah agregasi data dilakukan, sering digunakan untuk analisis yang melibatkan tren atau perbandingan data antar baris.

Contoh penggunaan: Moving average, persentase pertumbuhan antar periode, atau perhitungan rank (peringkat) di berbagai kategori.

6. Data Blending

Data blending adalah proses menggabungkan data dari berbagai sumber di Tableau, memungkinkan pengguna mengintegrasikan data dari database yang berbeda tanpa harus menggabungkan data secara fisik.

Contoh penggunaan: Menggabungkan data penjualan dari sistem ERP dengan data pemasaran dari CRM untuk analisis terpadu.

7. Custom Geocoding

Tableau menyediakan fitur geocoding otomatis untuk data geografis. Namun, dengan fitur geocoding kustom, pengguna bisa menambahkan koordinat atau wilayah geografis tertentu yang tidak ada dalam dataset bawaan Tableau.

Contoh penggunaan: Menambahkan wilayah geografis khusus seperti lokasi toko atau zona distribusi khusus.

8. Advanced Chart Types

Fitur lanjutan di Tableau memungkinkan pembuatan berbagai jenis grafik yang lebih kompleks:

Heat Maps: Visualisasi data dalam bentuk grid yang menggunakan warna untuk menunjukkan intensitas.
Tree Maps: Grafik yang menampilkan data hierarkis dalam bentuk kotak-kotak proporsional.
Bullet Graphs: Digunakan untuk menampilkan kinerja dibandingkan dengan target atau benchmark.
Waterfall Charts: Menunjukkan bagaimana setiap segmen atau kategori berkontribusi terhadap total keseluruhan.

9. Dashboard Actions

Tableau memungkinkan pembuatan interaksi dinamis melalui dashboard actions seperti:

Filter Actions: Mengizinkan pengguna untuk mengklik elemen dalam satu visualisasi dan secara otomatis memfilter elemen lain berdasarkan pilihan itu.
Highlight Actions: Memungkinkan untuk menyorot data terkait di seluruh visualisasi dalam dashboard.
URL Actions: Menghubungkan pengguna ke URL eksternal saat mereka berinteraksi dengan dashboard, memungkinkan integrasi dengan sumber data atau aplikasi lainnya.

10. Advanced Analytics

Tableau juga menyediakan alat analitik lanjutan, termasuk integrasi dengan bahasa pemrograman seperti R dan Python untuk analisis yang lebih mendalam.

Trend Lines: Fitur yang memungkinkan pengguna untuk menambahkan garis tren ke grafik untuk mengidentifikasi pola dalam data.
Forecasting: Alat prediksi berdasarkan data historis menggunakan metode seperti exponential smoothing.
Clustering: Memungkinkan pengelompokan data ke dalam kelompok-kelompok yang serupa secara otomatis.

11. Story Points

Fitur Story Points di Tableau memungkinkan pengguna untuk membuat narasi berbasis data. Dengan Story Points, pengguna dapat menggabungkan beberapa visualisasi dan narasi yang menjelaskan langkah-langkah atau temuan penting dalam analisis.

Contoh penggunaan: Menyusun laporan presentasi yang menjelaskan perubahan tren penjualan selama beberapa tahun terakhir.

12. Performance Optimization

Tableau memiliki berbagai fitur yang memungkinkan pengguna untuk mengoptimalkan kinerja visualisasi, terutama saat bekerja dengan dataset besar.

Contoh langkah optimasi: Menggunakan extract data untuk mengurangi waktu loading, mengoptimalkan query dengan calculated fields, atau menggunakan filter pada level yang lebih granular.

13. Data Security & Row-Level Security

Tableau memungkinkan implementasi keamanan data melalui row-level security, di mana pengguna hanya dapat mengakses data yang relevan untuk mereka.

Contoh penggunaan: Membatasi akses data ke manajer regional sehingga mereka hanya dapat melihat data penjualan di wilayah mereka.

Menggunakan fitur lanjutan di Tableau memberikan kemampuan untuk melakukan analisis yang lebih kompleks dan menyajikan data dengan cara yang lebih efektif. Dengan fitur seperti calculated fields, LOD expressions, data blending, dan dashboard actions, pengguna dapat membuat visualisasi interaktif yang lebih kuat dan mampu mendukung pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik.

Rangkuman ini membantu mahasiswa memahami bagaimana fitur-fitur lanjutan Tableau dapat digunakan untuk melakukan analisis data yang lebih mendalam dan memberikan wawasan yang relevan dalam konteks bisnis atau riset.