Studi Kasus Data Analyst: Dari Data Excel Mentah Hingga Insight Bisnis NyataLatar Belakang Studi Kasus
Banyak orang ingin belajar menjadi Data Analyst, namun berhenti di tahap teori. Mereka memahami definisi, tools, dan konsep dasar, tetapi kebingungan saat dihadapkan dengan data asli di dunia kerja.
Studi kasus ini dibuat untuk menunjukkan bagaimana proses kerja Data Analyst yang sebenarnya, menggunakan data penjualan dari sebuah usaha (UMKM) sebagai contoh nyata.
Tujuan dari studi kasus ini adalah:
Menunjukkan proses end-to-end Data Analyst
Mengolah data Excel mentah menjadi informasi bermakna
Menghasilkan insight bisnis yang bisa digunakan untuk pengambilan keputusan
Kondisi Data Awal (Data Excel Mentah)
Data yang digunakan berasal dari catatan penjualan harian dalam bentuk file Excel. Seperti kebanyakan data di dunia nyata, kondisi awal data tidak rapi dan belum siap dianalisis.
Beberapa permasalahan yang ditemukan:
Terdapat data duplikat
Format tanggal tidak konsisten
Penamaan kolom berbeda-beda
Beberapa nilai kosong dan salah input
Tidak ada standarisasi kategori produk
Pada tahap ini, data belum bisa langsung digunakan untuk analisis karena berpotensi menghasilkan insight yang salah.
Proses Data Cleaning
Tahap pertama yang dilakukan adalah data cleaning, yaitu membersihkan dan menyiapkan data agar layak dianalisis.
Langkah-langkah yang dilakukan antara lain:
Menghapus data duplikat
Menyamakan format tanggal dan angka
Mengisi atau menangani nilai kosong
Menstandarisasi nama kolom dan kategori produk
Proses ini dilakukan menggunakan Microsoft Excel, dengan bantuan fungsi dasar dan PivotTable. Pada tahap ini, fokus utama bukan pada kecepatan, tetapi pada akurasi data.
Data yang bersih adalah fondasi dari analisis yang valid.
Exploratory Data Analysis (EDA)
Setelah data bersih, langkah selanjutnya adalah Exploratory Data Analysis (EDA). Tujuan EDA adalah memahami pola dan karakteristik data.
Beberapa analisis yang dilakukan:
Total penjualan
Jumlah transaksi
Tren penjualan harian dan bulanan
Produk dengan penjualan tertinggi
Visualisasi sederhana seperti tabel ringkas dan chart digunakan untuk membantu membaca pola data. Pada tahap ini, Data Analyst mulai mencari cerita di balik angka.
Insight Bisnis yang Dihasilkan
Dari hasil analisis, beberapa insight bisnis penting berhasil ditemukan, antara lain:
Produk tertentu menyumbang sebagian besar total pendapatan
Penjualan tertinggi terjadi pada hari dan jam tertentu
Beberapa produk memiliki margin tinggi tetapi volume penjualan rendah
Insight ini tidak hanya menjawab pertanyaan "apa yang terjadi", tetapi juga membuka peluang untuk optimalisasi strategi bisnis.
Rekomendasi untuk Pengambilan Keputusan
Berdasarkan insight yang diperoleh, beberapa rekomendasi yang dapat diberikan antara lain:
Fokus stok pada produk dengan penjualan dan margin tinggi
Mengatur promo pada hari dengan potensi penjualan besar
Mengevaluasi produk dengan performa rendah
Di sinilah peran Data Analyst menjadi krusial: mengubah data menjadi rekomendasi yang bisa dieksekusi oleh bisnis.
Pelajaran Penting dari Studi Kasus Ini
Dari studi kasus ini, ada beberapa pelajaran penting:
Data di dunia nyata hampir selalu berantakan
Data cleaning memakan waktu paling besar
Insight bisnis lebih penting daripada sekadar angka
Mindset analitis jauh lebih penting daripada sekadar tools
Studi kasus seperti ini membantu membangun intuisi dan logika berpikir seorang Data Analyst.
Tools yang Digunakan
Tools yang digunakan dalam studi kasus ini:
Microsoft Excel
PivotTable dan fungsi dasar Excel
Pada tahap selanjutnya, analisis ini dapat dikembangkan menggunakan:
SQL untuk pengolahan data yang lebih kompleks
Power BI atau Looker Studio untuk visualisasi dashboard
Kesimpulan
Studi kasus ini menunjukkan bahwa menjadi Data Analyst bukan tentang menghafal tools, tetapi tentang memahami data dan bisnis.
Dengan pendekatan yang tepat, data Excel mentah dapat diubah menjadi insight yang bernilai dan membantu pengambilan keputusan bisnis.
Next Part 🚀
Pada part selanjutnya, kita akan membahas:
Mengolah data yang sama menggunakan SQL
Membuat dashboard otomatis
Studi kasus lanjutan dengan visualisasi yang lebih mendalam
Seri ini akan terus berlanjut untuk membantu pembaca memahami proses Data Analyst secara realistis dan aplikatif.
