Membahas konsep dasar analisis data, mulai dari pengumpulan, pembersihan, eksplorasi, hingga penyajian data untuk mendapatkan wawasan yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan.
Menjelaskan langkah-langkah persiapan data sebelum dianalisis, termasuk pembersihan data (data cleaning), penanganan missing values, normalisasi data, serta teknik eksplorasi awal data.
Membahas dasar-dasar statistik yang digunakan dalam analisis data, seperti distribusi probabilitas, mean, median, modus, varians, standar deviasi, serta konsep statistik deskriptif dan inferensial.
Memahami metrik utama dalam dunia bisnis yang digunakan untuk mengukur performa perusahaan, seperti revenue growth, customer acquisition cost (CAC), dan return on investment (ROI).
Fokus pada metrik yang digunakan dalam strategi pemasaran, seperti conversion rate, customer lifetime value (CLV), churn rate, dan click-through rate (CTR) untuk mengevaluasi efektivitas kampanye pemasaran.
Menjelaskan metrik yang digunakan untuk mengukur keberhasilan suatu produk digital, seperti daily active users (DAU), monthly active users (MAU), retention rate, dan engagement rate.
Analisis kelompok pengguna (cohort) untuk memahami bagaimana perilaku pengguna dari waktu ke waktu, serta retention analysis untuk mengukur seberapa lama pengguna bertahan menggunakan suatu produk atau layanan.
Membahas regresi sebagai metode prediktif untuk menemukan hubungan antara variabel, serta analisis inferensial yang digunakan untuk membuat generalisasi dari data sampel ke populasi.
Menjelaskan cara mengukur hubungan antar variabel menggunakan korelasi, seperti Pearson correlation, Spearman correlation, dan Kendall’s tau, untuk menentukan apakah dua variabel memiliki hubungan yang signifikan.
Menjelaskan konsep uji hipotesis untuk membuktikan asumsi dengan data, serta penerapan A/B Testing dalam eksperimen bisnis untuk membandingkan dua versi strategi atau produk sebelum diterapkan secara luas.
Teknik segmentasi data menggunakan metode seperti K-Means atau Hierarchical Clustering untuk mengelompokkan data berdasarkan karakteristik tertentu tanpa label yang sudah ditentukan sebelumnya.
Analisis teks atau Natural Language Processing (NLP) untuk mengekstrak wawasan dari data berbasis teks, seperti analisis sentimen, word frequency, dan topic modeling.
Menjelaskan pentingnya visualisasi data dalam menyajikan hasil analisis secara efektif, menggunakan alat seperti Google Looker Studio.
Bagaimana cara menyampaikan hasil analisis data dengan jelas dan persuasif kepada pemangku kepentingan melalui storytelling, dashboard, dan laporan interaktif.
Proyek pembuatan model prediksi menggunakan metode seperti regresi linier atau machine learning untuk memprediksi hasil berdasarkan pola data historis.
Proyek implementasi Clustering Analysis, seperti K-Means atau DBSCAN, untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan fitur dan mengidentifikasi pola tersembunyi dalam dataset.
3. Data Analyst.pdf
