Daftar Istilah Data Analyst

  • A/B Testing: Metode eksperimen untuk membandingkan dua variasi (A dan B) dari suatu elemen, seperti halaman web atau iklan, untuk menentukan mana yang lebih efektif.
  • Analisis Regresi: Proses menganalisis hubungan antara variabel dependen dan variabel independen untuk memahami pola dan tren.
  • Analisis Sentimen: Proses mengevaluasi opini, pandangan, atau emosi dari teks atau data lainnya untuk mendapatkan wawasan tentang sentimen pengguna.
  • API (Application Programming Interface): Antarmuka yang memungkinkan sistem dan aplikasi berkomunikasi satu sama lain dan berbagi data atau fungsionalitas.
  • Big Data: Istilah yang mengacu pada kumpulan data yang sangat besar dan kompleks yang sulit diproses dengan alat tradisional.
  • Business Intelligence (Intelejensi Bisnis): Penggunaan data analisis dan teknologi informasi untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis yang cerdas.
  • Clustering (Pengelompokan): Metode untuk mengelompokkan objek atau data ke dalam kelompok-kelompok yang serupa berdasarkan kesamaan karakteristik.
  • Cross-validation (Validasi Silang): Metode evaluasi model yang membagi data menjadi beberapa subset untuk menguji dan menguji ulang kinerja model.
  • Dashboard: Tampilan visual yang menyajikan informasi penting dan metrik kunci secara ringkas dan mudah dipahami.
  • Data Aggregation: Proses menggabungkan data yang tersebar menjadi satu set data yang lebih padat dan terorganisir.
  • Data Analisis: Proses mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan menginterpretasi data untuk mendapatkan wawasan dan informasi yang berarti.
  • Data Augmentation: Proses menambahkan data baru atau mengubah data yang ada untuk meningkatkan jumlah dan variasi data yang digunakan dalam pelatihan model machine learning.
  • Data Cleansing (Pembersihan Data): Proses mengidentifikasi, memperbaiki, dan menghapus data yang tidak akurat, tidak lengkap, atau tidak relevan dari set data.
  • Data Compression (Kompresi Data): Teknik untuk mengurangi ukuran data dengan menghapus redundansi dan menerapkan algoritma kompresi.
  • Data Dictionary (Kamus Data): Dokumentasi yang berisi definisi dan deskripsi lengkap dari setiap variabel dan elemen dalam basis data.
  • Data Encryption (Enkripsi Data): Proses mengubah data menjadi bentuk yang tidak dapat dibaca kecuali dengan menggunakan kunci atau sandi yang tepat.
  • Data Engineer (Insinyur Data): Profesional yang bertanggung jawab untuk merancang, membangun, dan memelihara infrastruktur data.
  • Data Ethics (Etika Data): Prinsip-prinsip dan panduan etika dalam pengumpulan, pengolahan, dan penggunaan data yang melibatkan pertimbangan tentang privasi dan keadilan.
  • Data Exploration (Eksplorasi Data): Tahap awal dari analisis data di mana data diperiksa untuk menemukan pola, relasi, dan wawasan potensial.
  • Data Fusion (Fusi Data): Proses menggabungkan data dari berbagai sumber untuk menciptakan pandangan yang lebih komprehensif dan akurat.
  • Data Governance Committee (Komite Gubernur Data): Grup atau tim yang bertanggung jawab untuk mengawasi dan mengatur kebijakan dan praktik data governance dalam organisasi.
  • Data Governance Framework (Kerangka Gubernur Data): Pendekatan terstruktur dan metodologi untuk menerapkan praktik pengelolaan data dalam organisasi.
  • Data Governance: Proses pengelolaan dan pengawasan data untuk memastikan integritas, keamanan, dan kualitas data dalam suatu organisasi.
  • Data Imputation (Pengisian Data): Teknik untuk mengganti nilai yang hilang atau tidak lengkap dalam data dengan nilai yang dapat diperkirakan.
  • Data Integration: Proses menggabungkan data dari berbagai sumber yang berbeda ke dalam satu lokasi untuk analisis lebih lanjut.
  • Data Lake Architecture (Arsitektur Data Lake): Desain sistem yang menyusun dan menyimpan data mentah dan terstruktur dalam lingkungan data lake.
  • Data Lake: Tempat penyimpanan data mentah yang beragam dan tidak terstruktur yang memungkinkan analisis lebih lanjut dengan menggunakan berbagai alat.
  • Data Loss Prevention (Pencegahan Kehilangan Data): Upaya untuk mencegah kehilangan data sensitif atau kritis dari sistem atau infrastruktur.
  • Data Mapping (Pemetaan Data): Proses menetapkan hubungan dan korespondensi antara data dari berbagai sumber yang berbeda.
  • Data Mart Design (Desain Data Mart): Rancangan struktur data mart untuk mendukung kebutuhan analisis pada subjek atau area bisnis tertentu.
  • Data Mart: Subset dari data warehouse yang berfokus pada subjek tertentu, departemen, atau proses bisnis yang spesifik.
  • Data Migration (Migrasi Data): Proses mentransfer data dari satu sistem atau platform ke yang lain, seringkali untuk meningkatkan atau mengganti infrastruktur.
  • Data Mining (Penambangan Data): Proses menemukan pola, relasi, atau informasi berharga dari data besar dengan menggunakan teknik statistik atau kecerdasan buatan.
  • Data Mining Algorithms (Algoritme Penambangan Data): Metode matematika dan statistik yang digunakan untuk menggali wawasan dari data besar.
  • Data Model (Model Data): Representasi visual atau abstrak dari struktur data, hubungan, dan aturan dalam suatu organisasi atau proyek.
  • Data Preprocessing (Pra-pemrosesan Data): Langkah-langkah untuk membersihkan, mengubah format, atau mengubah data menjadi bentuk yang lebih mudah dipahami dan diproses.
  • Data Privacy (Privasi Data): Prinsip dan praktik untuk melindungi informasi pribadi dan data pelanggan dari akses tidak sah atau penggunaan yang tidak diinginkan.
  • Data Profiling: Proses menganalisis data untuk memahami struktur, kualitas, dan karakteristiknya sebelum dilakukan analisis lebih lanjut.
  • Data Quality (Kualitas Data): Tingkat akurasi, kebersihan, dan relevansi data yang dipertimbangkan untuk analisis dan pengambilan keputusan.
  • Data Scalability (Skalabilitas Data): Kemampuan sistem atau infrastruktur untuk menangani volume data yang semakin besar dengan efisien.
  • Data Science (Ilmu Data): Bidang yang menggabungkan statistik, analisis data, dan pemrograman untuk menggali wawasan dari data.
  • Data Scientist (Ilmuwan Data): Profesional yang menggali wawasan dari data dengan menggunakan analisis statistik, pemodelan matematika, dan algoritma.
  • Data Scraping (Pencabutan Data): Proses ekstraksi data dari halaman web atau sumber lain secara otomatis untuk analisis.
  • Data Silos: Kondisi ketika data terisolasi dalam departemen atau sistem tertentu dan sulit untuk diakses atau digunakan secara terintegrasi.
  • Data Stewardship (Stewardship Data): Tanggung jawab dan proses untuk memastikan kualitas dan akurasi data dalam suatu organisasi.
  • Data Storytelling (Narasi Data): Presentasi data yang komunikatif dan mudah dimengerti untuk menjelaskan wawasan dan temuan dari analisis.
  • Data Transformation: Proses mengubah format atau struktur data agar sesuai dengan kebutuhan analisis atau tujuan bisnis tertentu.
  • Data Visualization (Visualisasi Data): Representasi grafis dari data yang bertujuan untuk membuat informasi lebih mudah dipahami dan dapat membantu mengidentifikasi pola atau tren.
  • Data Warehouse (Gudang Data): Basis data besar yang menyimpan data dari berbagai sumber untuk analisis bisnis dan pelaporan.
  • Data Wrangling: Proses mempersiapkan dan membersihkan data yang tidak terstruktur atau tidak teratur agar sesuai dengan kebutuhan analisis.
  • Data-driven Decision Making (Pengambilan Keputusan Berbasis Data): Pendekatan pengambilan keputusan yang mengandalkan data dan analisisnya sebagai panduan.
  • Data: Fakta atau informasi yang dikumpulkan, direkam, atau dihasilkan sebagai hasil dari observasi atau pengukuran.
  • Descriptive Analytics: Jenis analisis yang berfokus pada pemahaman sejarah dan kondisi saat ini dari data.
  • Dimensionality Reduction (Pengurangan Dimensi): Proses mengurangi jumlah fitur atau variabel dalam data untuk mengurangi kompleksitas dan meningkatkan kinerja analisis.
  • EDA (Exploratory Data Analysis): Pendekatan analisis untuk menggali wawasan dan pola dari data dengan menggambarkan dan meringkasnya menggunakan metode grafis dan statistik deskriptif.
  • Ekstrapolasi: Teknik untuk memperkirakan nilai di luar rentang data yang diketahui dengan menggunakan pola atau tren yang ada.
  • Hypothesis Testing (Uji Hipotesis): Metode statistik untuk menguji klaim atau hipotesis tentang populasi berdasarkan sampel data yang ada.
  • Interpolasi: Teknik untuk memperkirakan nilai di antara titik data yang diketahui dengan menggunakan metode matematika atau statistik.
  • Klasifikasi: Metode pembelajaran mesin yang mengkategorikan objek ke dalam kelas atau kelompok berdasarkan fitur-fitur yang diberikan.
  • Machine Learning (Pembelajaran Mesin): Cabang kecerdasan buatan yang mengajarkan komputer untuk belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa program secara eksplisit.
  • Metode Probabilitas: Pendekatan analisis yang berdasarkan pada teori probabilitas untuk memahami tingkat kejadian acak dan ketidakpastian.
  • Model Prediksi: Algoritma atau teknik analisis yang digunakan untuk membuat prediksi atau perkiraan berdasarkan data historis.
  • NoSQL: Sistem manajemen database yang tidak menggunakan model data relasional dan lebih cocok untuk menyimpan data semi-struktural atau tidak terstruktur.
  • Outlier (Pencilan): Titik data yang berbeda secara signifikan dari sebagian besar data lainnya dalam suatu himpunan.
  • Pemodelan Data: Proses merancang struktur data dan hubungannya untuk memahami dan mewakili informasi yang relevan dalam suatu domain bisnis atau organisasi.
  • Predictive Analytics: Jenis analisis yang menggunakan data sebelumnya untuk membuat prediksi tentang peristiwa atau kejadian di masa depan.
  • Prescriptive Analytics: Jenis analisis yang memberikan rekomendasi tindakan atau langkah-langkah yang diambil berdasarkan pemodelan data dan tujuan bisnis.
  • RDBMS (Relational Database Management System): Sistem manajemen database yang berbasis pada model data relasional, yang menggunakan tabel untuk menyimpan dan mengelola data.
  • Regresi: Metode statistik untuk mengidentifikasi hubungan dan memodelkan ketergantungan antara satu atau lebih variabel terikat dan satu atau lebih variabel bebas.
  • Sampling: Proses mengambil sebagian kecil dari populasi data untuk mewakili keseluruhan, terutama jika populasi tersebut sangat besar.
  • SQL (Structured Query Language): Bahasa pemrograman khusus yang digunakan untuk mengelola dan memanipulasi database relasional.
  • Statistik: Ilmu yang berfokus pada pengumpulan, analisis, interpretasi, dan presentasi data untuk membuat keputusan berdasarkan informasi yang ada.
  • Time Series Analysis: Metode analisis yang digunakan untuk memahami pola dan tren dalam data berurutan seiring waktu.
  • Time Series Forecasting (Peramalan Deret Waktu): Metode untuk meramalkan nilai masa depan berdasarkan data historis yang disusun dalam urutan waktu.
  • Variabel: Karakteristik atau atribut yang diukur atau diamati dalam suatu studi atau analisis.

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *