Cara Mencari Dataset untuk Latihan Data Analyst (yang Realistis seperti Dunia Kerja)
Salah satu kesalahan paling umum pemula Data Analyst adalah asal ambil dataset.
Kelihatannya keren, tapi:
-
terlalu bersih
-
terlalu akademis
-
jauh dari realita kerja
Padahal, tujuan latihan Data Analyst itu bukan cuma analisis, tapi melatih cara berpikir menghadapi data dunia nyata.
1. Ciri Dataset yang Realistis seperti Dunia Kerja
Dataset di dunia kerja biasanya:
-
❌ tidak rapi
-
❌ ada missing value
-
❌ ada duplikat
-
❌ penamaan kolom tidak konsisten
Justru dataset seperti inilah yang bagus untuk latihan.
Kalau dataset lo terlalu sempurna, lo kehilangan kesempatan belajar:
-
data cleaning
-
data validation
-
memahami konteks bisnis
2. Sumber Dataset untuk Latihan Data Analyst
1️⃣ Dataset Pribadi (PALING DIREKOMENDASIKAN)
Contoh:
-
data penjualan usaha sendiri
-
data keuangan sederhana
-
data operasional harian
Kelebihannya:
-
konteks bisnis jelas
-
insight lebih masuk akal
-
nilai portfolio lebih tinggi
Recruiter suka karena ini real case, bukan teori.
2️⃣ Kaggle (Pilih dengan Hati-Hati)
Kaggle bagus, tapi:
-
banyak dataset terlalu “kompetisi”
-
terlalu fokus modeling, bukan bisnis
Tips pakai Kaggle:
-
pilih dataset sales, transaction, customer
-
hindari dataset ML kompleks di awal
3️⃣ Open Data (Pemerintah / Publik)
Contoh:
-
data BPS
-
data transportasi
-
data kesehatan publik
Cocok untuk:
-
latihan EDA
-
insight makro
-
storytelling data
3. Cara Memilih Dataset yang Tepat untuk Pemula
Gunakan checklist ini:
✅ Ada konteks bisnis
✅ Bisa dijawab dengan pertanyaan sederhana
✅ Ukuran data masih masuk akal
✅ Bisa dianalisis pakai Excel
Kalau dataset tidak bisa dianalisis pakai Excel, berarti terlalu berat untuk tahap awal.
4. Kesalahan Umum Pemula Saat Memilih Dataset
Beberapa kesalahan yang sering terjadi:
❌ Terlalu besar (jutaan baris)
❌ Terlalu teknis
❌ Tidak tahu pertanyaan bisnisnya
❌ Fokus ke tools, bukan insight
Ingat:
Dataset hanyalah alat. Nilainya ada di insight yang dihasilkan.
5. Mindset yang Perlu Dijaga
Jangan kejar:
-
dataset paling keren
-
grafik paling kompleks
Kejar:
-
proses yang benar
-
insight yang masuk akal
-
rekomendasi yang bisa dieksekusi
Itulah yang dicari di dunia kerja.
Penutup
Dataset yang baik untuk latihan bukan yang sempurna,
tetapi yang mendekati kondisi dunia nyata.
Mulai dari sederhana.
Pahami konteks.
Latih logika.
Itu fondasi Data Analyst yang kuat.
Next Part 🚀
Di part selanjutnya, kita akan bahas:
👉 Studi kasus Data Analyst pertama
👉 Dari data Excel mentah
👉 Hingga insight bisnis yang bisa dipresentasikan
