WELCOME CERMI WEEK 5

Alhamdulillah, Today. Selasa, 15 Oktober 2024 terdapat perkuliahan melalui Luring dan Daring yaitu, BD305 Data Science dari pukul 08.00 s/d selesai dihadiri dengan total 75 Mahasiswa, diantaranya 48 Mahasiswa hadir langsung, dan 27 mahasiswa zoom 🙏🏻🙏🏻
1. Learning Factory
2. Diskusi Enroll Class iDu
3. ⁠Diskusi Bersama & Tanya Jawab
4. 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 Teknik Analisis Data di Tableau adalah sebagai berikut:

1. Pengantar Teknik Analisis Data

Tujuan Analisis Data: Teknik analisis data digunakan untuk menemukan pola, tren, atau anomali dalam data yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Tableau memfasilitasi proses ini dengan alat visualisasi interaktif yang intuitif.
Jenis Analisis Data:
- Deskriptif: Teknik yang digunakan untuk memahami data historis, seperti distribusi, rata-rata, dan tren.
- Diagnostik: Analisis yang menjelaskan penyebab dari fenomena yang diamati.
- Prediktif: Teknik yang digunakan untuk memprediksi kejadian masa depan berdasarkan data historis.
- Preskriptif: Memberikan rekomendasi berdasarkan analisis untuk tindakan selanjutnya.

2. Teknik Dasar Analisis Data di Tableau

Filter Data: Filter digunakan untuk mempersempit data yang dianalisis berdasarkan kriteria tertentu, seperti tanggal, lokasi, atau kategori tertentu. Filter memungkinkan analisis lebih fokus dan relevan dengan tujuan yang diinginkan.
Sorting dan Grouping: Tableau memungkinkan pengguna untuk mengurutkan data berdasarkan nilai tertentu dan mengelompokkan data yang serupa, sehingga lebih mudah untuk melihat perbandingan dan pola.
Aggregation: Teknik ini digunakan untuk merangkum data dalam bentuk nilai agregat seperti rata-rata, jumlah total, atau maksimum/minimum. Agregasi membantu dalam memahami karakteristik data secara keseluruhan.

3. Visualisasi Interaktif dalam Analisis Data

Membuat Grafik dan Diagram: Tableau menyediakan berbagai jenis grafik, seperti bar chart, line chart, pie chart, dan scatter plot yang membantu memvisualisasikan pola dalam data.
- Bar Chart: Untuk membandingkan kategori yang berbeda.
- Line Chart: Untuk menunjukkan tren dari waktu ke waktu.
- Scatter Plot: Untuk melihat hubungan antara dua variabel.
Heatmaps dan Treemaps: Teknik ini digunakan untuk memvisualisasikan data dalam format yang lebih padat dan memberikan tampilan yang lebih jelas terhadap variasi data.
- Heatmaps: Menunjukkan konsentrasi nilai berdasarkan warna.
- Treemaps: Menggambarkan distribusi dan proporsi data dalam bentuk blok-blok persegi.

4. Analisis Lanjutan di Tableau

Calculated Fields: Tableau memungkinkan pengguna untuk membuat variabel baru berdasarkan data yang sudah ada melalui calculated fields. Ini sangat berguna untuk melakukan perhitungan tambahan tanpa mengubah data sumber.
Parameter Control: Dengan menggunakan parameter, pengguna dapat membuat analisis lebih dinamis dengan memungkinkan perubahan input secara interaktif oleh pengguna, seperti mengubah batas nilai atau memilih periode waktu tertentu.
Forecasting dan Trend Analysis: Tableau memiliki fitur built-in untuk melakukan prediksi data masa depan menggunakan metode forecasting. Fitur ini berguna untuk memproyeksikan penjualan, permintaan, atau tren lainnya.
Cluster Analysis: Teknik ini digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan, sehingga pola dalam dataset yang kompleks lebih mudah terlihat.

5. Teknik Data Drill-Down dan Drill-Up

Drill-Down: Teknik ini digunakan untuk menggali lebih dalam ke dalam data pada tingkat yang lebih detail, seperti dari data agregat tahunan menjadi data bulanan atau harian.
Drill-Up: Sebaliknya, drill-up memungkinkan untuk menggabungkan data pada level yang lebih tinggi, misalnya dari detail produk individual menjadi kategori produk.

6. Dashboards dan Storytelling

Dashboard: Tableau memungkinkan pembuatan dashboard interaktif yang mengintegrasikan beberapa visualisasi dalam satu tampilan. Dashboard ini membantu dalam analisis yang lebih mendalam dengan memberikan gambaran menyeluruh dari berbagai perspektif.
Storytelling: Tableau juga memungkinkan untuk membuat story points, yang memungkinkan pengguna menyajikan data dalam bentuk narasi. Hal ini membantu dalam menyampaikan hasil analisis kepada pemangku kepentingan secara lebih efektif.

Kesimpulan Teknik analisis data di Tableau memberikan kemampuan yang luas dalam menganalisis dan memvisualisasikan data secara interaktif dan mendalam. Dari analisis dasar seperti filtering dan aggregation hingga teknik lanjutan seperti forecasting dan clustering, Tableau memungkinkan pengguna untuk mendapatkan wawasan yang berharga dari data untuk mendukung pengambilan keputusan.