
What a Data Analyst Does Day-to-Day
Analytics · 13 Jan 2026
A practical, seniority-based guide to the day-to-day work of data analysts with sample job descriptions and skills.

Pelajari cara melakukan analisis data dengan mudah seperti menyusun resep masakan sehingga kamu bisa membuat keputusan yang lebih baik dalam hidup sehari-hari
data · 26 Feb 2025
Pengantar analisis data untuk pemula adalah langkah pertama yang sangat penting dalam memahami dan menerapkan data dalam kehidupan sehari-hari. Mungkin kalian bertanya-tanya, apa sih yang membuat analisis data ini begitu penting? Nah, biarkan saya menjelaskan dengan cara yang sederhana dan mengasyikkan. Pertama-tama, analisis data membantu kalian untuk menemukan pola dan tren dalam informasi yang ada. Misalnya, bayangkan kalian adalah seorang pemilik toko online. Dengan menganalisis data tentang produk mana yang paling laku, kalian bisa menyusun strategi penjualan yang lebih baik. Atau, jika kalian seorang mahasiswa yang sedang mengerjakan tugas, memahami analisis data akan membantu kalian menginterpretasikan hasil survei secara lebih efektif. Mari kita lihat beberapa alasan mengapa analisis data itu penting:
Langkah-langkah praktis dalam melakukan analisis data itu seperti mengikuti peta saat berpetualang. Kalian perlu tahu di mana harus mulai dan ke mana harus pergi. Yuk, kita jabarkan beberapa langkah yang bisa kalian ikuti untuk memudahkan proses analisis data ini! Pertama-tama, **kumpulkan data yang relevan**. Ini adalah fondasi utama dari analisis data. Tanpa data yang baik, hasil yang kalian dapatkan juga tidak akan memuaskan. Cobalah untuk mencari data dari sumber yang terpercaya—misalnya, laporan penjualan, hasil survei, atau statistik dari media sosial. Kalian bisa menggunakan alat seperti Google Forms untuk mengumpulkan data dari orang lain, atau memanfaatkan data yang sudah ada di internet. Pastikan data tersebut terbaru dan sesuai dengan kebutuhan analisis kalian. Kemudian, **bersihkan dan siapkan data**. Ya, ini mungkin terdengar sepele, tetapi langkah ini sangat penting! Data yang kotor atau tidak terstruktur bisa membuat kalian bingung saat menganalisis. Ambil waktu untuk memeriksa ada tidaknya kesalahan atau data yang hilang. Misalnya, jika kalian melihat ada nilai yang tidak sesuai dalam data penjualan, kalian perlu mengedit atau menghapusnya agar hasil analisis lebih akurat. Dengan menggunakan software seperti Excel atau Google Sheets, kalian bisa dengan mudah menghapus duplikasi dan mengatur data agar lebih rapi. Setelah data siap, saatnya untuk **menganalisis data**. Di sini, kalian bisa menggunakan berbagai metode analisis. Jika kalian baru mulai, analisis deskriptif adalah pilihan yang baik. Ini termasuk menghitung nilai rata-rata, median, atau membuat grafik sederhana. Contohnya, jika kalian seorang pemilik bisnis, membuat grafik penjualan per bulan bisa membantu kalian melihat tren penjualan di waktu tertentu. Kalian juga bisa menggunakan diagram batang atau pie untuk memvisualisasikan data dengan lebih menarik. Kemudian, **tarik kesimpulan dari analisis yang kalian lakukan**. Apa yang kalian temukan dari data tersebut? Misalnya, jika kalian menemukan bahwa penjualan meningkat saat liburan, mungkin ini saatnya untuk merencanakan promosi khusus. Jangan ragu untuk mencatat temuan kalian dan buat catatan tentang bagaimana hal tersebut relevan dengan tujuan kalian. Ini adalah cara yang bagus untuk membangun strategi yang lebih baik di masa depan. Terakhir, **komunikasikan hasil analisis kalian**. Ini penting agar orang lain bisa memahami informasi yang kalian temukan. Kalian bisa membuat laporan sederhana atau presentasi untuk menjelaskan hasil analisis. Misalnya, jika kalian menunjukkan tren penjualan kepada tim pemasaran, mereka bisa menggunakan informasi tersebut untuk memutuskan langkah selanjutnya dalam strategi pemasaran. Nah, itulah langkah-langkah praktis dalam melakukan analisis data dengan mudah. Dengan mengikuti langkah-langkah ini, kalian akan merasakan betapa menyenangkannya menjelajahi dunia data! Ingat ya, setiap analisis adalah langkah menuju keputusan yang lebih baik. Jadi, jangan ragu untuk mulai menganalisis dan temukan cerita di balik data kalian! Mari kita terus belajar dan berbagi pengalaman dalam perjalanan ini.
Nah, Kalian, kita telah menjelajahi bagaimana cara melakukan analisis data untuk pemula dan betapa serunya perjalanan ini! Dari memahami pentingnya analisis data hingga langkah-langkah praktis untuk mulai menganalisis, semua itu bisa membantu kalian membuat keputusan yang lebih cerdas. Ingat, seperti menyusun resep, setiap langkah dalam analisis data punya tujuan dan hasil yang berharga. Jangan takut untuk bertanya dan bereksperimen—setiap data punya cerita yang menunggu untuk ditemukan. Jadi, ambil alat analisismu, dan mulailah menggali potensi luar biasa dari data di sekitarmu. Mari kita terus belajar dan berbagi pengalaman dalam perjalanan ini!

Analytics · 13 Jan 2026
A practical, seniority-based guide to the day-to-day work of data analysts with sample job descriptions and skills.

Analytics · 12 Jan 2026
SQL for data analysts — Master 10 real-world queries with examples, tables, and actionable tips to analyze, join, and summarize data.

AI · 29 Dec 2025
OpenAi rolls out GPT-5.2 across ChatGPT tiers with Instant, Thinking, and Pro variants for improved accuracy and coding.

AI · 29 Dec 2025
OpenAI, Disney reach $1B deal to license 200+ characters for Sora; three-year license, APIs and ChatGPT integration announced.

Analytics · 23 Dec 2025
learn data trends now: 12 practical skills to master analysis, visualization, ML, cloud platforms, pipelines, and governance.

AI · 23 Dec 2025
disco: Google Labs debuts GenTabs on Dec. 11, 2025 to convert open tabs into AI-powered web apps for complex tasks.

Analytics · 12 Dec 2025
modern data teams guide: roles, lifecycle, tools, governance, hiring — practical tips to build better data teams

AI · 19 Nov 2025
cloudflare down on Nov 18 disrupted major services globally; postmortem blames a Bot Management file and confirms full restoration by 17:06 UTC.

Analytics · 19 Nov 2025
Data visualization techniques to explain complex data to non-technical stakeholders with five patterns and examples.