Dalam data analytics, memahami tipe data adalah langkah awal yang penting untuk melakukan analisis secara akurat dan efektif. Tipe data menentukan bagaimana data dapat dianalisis, diproses, dan divisualisasikan. Setiap tipe data memiliki karakteristik, fungsi, dan metode pengolahan yang berbeda.

Artikel ini membahas tipe-tipe data yang sering digunakan dalam data analytics, termasuk pengertian, contoh, serta bagaimana cara mengolahnya.

Kategori Utama Tipe Data

Tipe data dalam data analytics umumnya dibagi menjadi dua kategori besar:

  1. Data Kuantitatif (Numerik): Data yang berupa angka dan dapat diukur.
  2. Data Kualitatif (Kategoris): Data yang bersifat deskriptif dan mengelompokkan informasi.

Tipe-Tipe Data dalam Data Analytics

  1. Data Kuantitatif

Data kuantitatif adalah data yang dapat diukur dan dinyatakan dalam bentuk angka. Data ini sering digunakan untuk analisis statistik dan perhitungan numerik.

Subkategori Data Kuantitatif:

  1. Data Diskret
    • Data yang berupa angka tertentu dan tidak memiliki nilai antara.
    • Contoh: Jumlah karyawan, jumlah transaksi, atau jumlah unit produk yang terjual.
    • Pengolahan:
      • Digunakan dalam analisis frekuensi.
      • Visualisasi umum: grafik batang, histogram.
  2. Data Kontinu
    • Data yang dapat mengambil nilai dalam rentang tertentu tanpa batasan.
    • Contoh: Berat badan, tinggi badan, pendapatan, waktu pengerjaan.
    • Pengolahan:
      • Digunakan dalam regresi, analisis distribusi, atau prediksi.
      • Visualisasi umum: grafik garis, histogram, scatter plot.
  1. Data Kualitatif

Data kualitatif adalah data yang mendeskripsikan kategori atau karakteristik tertentu dan tidak berupa angka.

Subkategori Data Kualitatif:

  1. Data Nominal
    • Data kategoris tanpa urutan atau hierarki.
    • Contoh:
      • Jenis kelamin: Pria, Wanita.
      • Warna favorit: Merah, Biru, Hijau.
      • Kategori produk: Elektronik, Pakaian, Makanan.
    • Pengolahan:
      • Analisis frekuensi atau proporsi.
      • Visualisasi umum: diagram lingkaran, grafik batang.
  2. Data Ordinal
    • Data kategoris yang memiliki urutan, tetapi jarak antar kategori tidak dapat diukur.
    • Contoh:
      • Tingkat pendidikan: SD, SMP, SMA.
      • Skala kepuasan pelanggan: Sangat Puas, Puas, Netral, Tidak Puas, Sangat Tidak Puas.
    • Pengolahan:
      • Analisis ranking atau median.
      • Visualisasi umum: grafik batang, diagram lingkaran.
  1. Data Temporal (Waktu)

Data temporal adalah data yang diambil berdasarkan waktu dan menunjukkan urutan kejadian atau nilai dalam rentang waktu tertentu.

  • Contoh:
    • Penjualan harian, mingguan, atau bulanan.
    • Laporan keuangan kuartalan.
    • Tren lalu lintas situs web per jam.
  • Pengolahan:
    • Digunakan untuk analisis tren atau prediksi berbasis waktu.
    • Visualisasi umum: grafik garis, heatmap temporal.
  1. Data Geospasial

Data geospasial adalah data yang mencakup lokasi geografis dan koordinat.

  • Contoh:
    • Lokasi pelanggan berdasarkan wilayah atau kota.
    • Data peta distribusi toko.
    • Titik koordinat GPS.
  • Pengolahan:
    • Analisis berbasis lokasi, seperti perencanaan distribusi.
    • Visualisasi umum: peta geografis, peta panas (heatmap).
  1. Data Teks

Data teks adalah data yang berupa teks atau kalimat dan biasanya digunakan untuk menganalisis opini, sentimen, atau makna di balik kata-kata.

  • Contoh:
    • Ulasan produk pelanggan.
    • Komentar di media sosial.
    • Transkrip percakapan layanan pelanggan.
  • Pengolahan:
    • Menggunakan Natural Language Processing (NLP) untuk analisis sentimen, klasifikasi teks, atau ekstraksi kata kunci.
    • Visualisasi umum: word cloud, grafik batang.
  1. Data Biner

Data biner adalah data yang hanya memiliki dua nilai, biasanya digunakan dalam klasifikasi atau analisis keputusan.

  • Contoh:
    • Ya/Tidak.
    • True/False.
    • Sukses/Gagal.
  • Pengolahan:
    • Analisis distribusi atau klasifikasi.
    • Visualisasi umum: diagram lingkaran, grafik batang.

Tabel Ringkasan Tipe-Tipe Data

Kategori Utama Subkategori Contoh Visualisasi Umum
Kuantitatif Diskret Jumlah karyawan, jumlah transaksi Grafik batang, histogram
Kontinu Pendapatan, berat badan, waktu pengerjaan Grafik garis, scatter plot
Kualitatif Nominal Jenis kelamin, kategori produk Diagram lingkaran, grafik batang
Ordinal Tingkat pendidikan, skala kepuasan Grafik batang, diagram lingkaran
Temporal Waktu Penjualan bulanan, laporan keuangan Grafik garis, heatmap temporal
Geospasial Lokasi Wilayah pelanggan, koordinat GPS Peta geografis, heatmap
Teks Tidak terstruktur Ulasan produk, komentar media sosial Word cloud, grafik batang
Biner Boolean Ya/Tidak, True/False Diagram lingkaran, grafik batang

Untuk mengetahui bagaimana tipe data ini memengaruhi analisis dan memilih pendekatan terbaik untuk memprosesnya, baca bagian kedua di sini.