Saat kita menganalisis data untuk memahami mengapa suatu peristiwa terjadi, jenis analisis yang paling tepat digunakan adalah analisis diagnostik. Berdasarkan informasi yang saya temukan dari beragam sumber, ada empat jenis analisis data: analisis deskriptif, analisis diagnostik, analisis prediktif, dan analisis preskriptif. Masing-masing jenis analisis memiliki fungsinya sendiri dalam memahami dan memanfaatkan data. Berikut penjelasannya.
Analisis deskriptif berkaitan dengan pengumpulan, organisasi, dan penyajian data. Tujuannya adalah untuk merangkum data dalam bentuk yang dapat dimengerti.
Berbeda dengan analisis deskriptif, analisis diagnostik digunakan untuk menentukan apa yang menyebabkan suatu peristiwa atau fenomena. Di sinilah kita menjawab pertanyaan “mengapa ini terjadi?”. Analisis diagnostik membantu kita memahami hubungan antara berbagai variabel dan bagaimana variabel-variabel ini mempengaruhi hasil. Ini melibatkan penggalian data lebih dalam dan analisis statistik lanjutan.
Analisis prediktif digunakan untuk memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa depan berdasarkan data masa lalu dan sekarang. Alat dan teknik yang digunakan dalam analisis prediktif dapat beragam, mulai dari statistik sederhana hingga algoritma pembelajaran mesin yang canggih.
Terakhir, analisis preskriptif memanfaatkan hasil dari analisis deskriptif, diagnostik, dan prediktif untuk mendapatkan saran tentang apa yang harus dilakukan. Dengan kata lain, ini membantu kita membuat keputusan yang berinformasi dengan mempertimbangkan berbagai kemungkinan hasil dan bagaimana kita bisa mencapainya.
Dalam konteks pertanyaan Anda, kita dapat menggunakan analisis diagnostik untuk memahami mengapa suatu peristiwa terjadi. Misalnya, jika perusahaan melihat penurunan penjualan, mereka mungkin akan menggunakan analisis diagnostik untuk mencari faktor-faktor yang berkontribusi terhadap penurunan ini. Mereka mungkin akan melihat faktor-faktor seperti perubahan dalam perilaku konsumen, peningkatan persaingan, atau perubahan dalam strategi pemasaran. Dengan memahami penyebab penurunan penjualan, perusahaan tersebut bisa merumuskan strategi untuk membalikkannya.
Namun, perlu dicatat bahwa meskipun analisis diagnostik sangat penting, seringkali kita perlu menggunakan lebih dari satu jenis analisis untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang data kita. Misalnya, setelah kita memahami mengapa suatu peristiwa terjadi dengan analisis diagnostik, kita mungkin ingin menggunakan analisis prediktif untuk memahami apa yang mungkin terjadi di masa depan jika tren ini berlanjut. Kemudian, kita bisa menggunakan analisis preskriptif untuk merumuskan rencana tindakan berdasarkan pengetahuan ini.
Jadi, meski keempat jenis analisis ini memiliki tujuan dan metode yang berbeda, mereka seringkali saling melengkapi dan dapat digunakan bersama-sama untuk mendapatkan gambaran yang lebih lengkap dan akurat tentang data kita.