Ini Jenis-Jenis Data Dalam Data Science

Data science atau ilmu data merupakan bidang multidisiplin yang melibatkan penggalian wawasan dan pengetahuan dari berbagai bentuk data. Beberapa ilmu seperti statistik, matematika, pemrograman data, menjadi landasan pengetahuan dan memainkan peran kunci untuk mengungkap pola, tren, dan wawasan berharga dari berbagai jenis data. 

Banyak orang menganggap istilah “data” dan “statistik” sama, namun dalam penelitian ilmiah sebenar nya berbeda. Data merupakan bagian individu dari informasi yang dikumpulkan dan akan digunakan untuk tujuan analisis, atau sederhananya data mengacu pada informasi mentah untuk membuat statistik. Sementara statistik yaitu hasil dari analisis data, interpretasi, dan penyajiannya.

Namun secara umum, baik data maupun statistik sering digunakan dalam penelitian ilmiah oleh para data scientist. Untuk kalian yang ingin berkarir di dunia data scientist, ada beberapa jenis-jenis data yang perlu diketahui terlebih agar mendapatkan pemahaman yang baik tentang data science. Simak informasi selengkapnya di bawah ini ya!

Jenis-Jenis Data

Ada lima jenis-jenis data yang memainkan peran penting dan perlu dipahami untuk bisa menerapkan pengukuran statistik yang benar. Selain itu, dengan mengetahui jenis-jenis data ini kamu bisa menyimpulkan asumsi tertentu dengan data yang benar. Kelima jenis data tersebut, diantaranya:

1. Data Kuantitatif

Data kuantitatif merupakan data yang memberi informasi mengenai besaran, jumlah, atau jangkauan-jangkauan tertentu. Biasanya ada beberapa unit pengukuran yang terkait dengan data, misalnya meter dalam pengukuran tinggi badan. Beberapa contoh data kuantitatif yaitu skor tes dan ujian, berat badan, atau suhu dalam ruangan. Umumnya jenis data ini dibagi menjadi dua jenis:

• Data Sikrit, merupakan data yang hanya mengambil nilai-nilai tertentu dan variable data tidak dapat dibagi menjadi bagian-bagian yang lebih kecil.
• Data Kontinu, yaitu jenis data yang dapat dibagi ke dalam tingkat yang lebih halus atau dapat diukur berdasarkan skala. Data kontinu hampir semua nilainya bersifat numerik.

2. Data Kualitatif

Data kualitatif yaitu salah satu jenis data yang hampir mendekati atau mencirikan, serta dapat diamati serta dicatat. Data kualitatif bersifat non-numerik dan dikumpulkan menggunakan metode observasi, wawancara, focus group discussion (FGD), dan metode-metode serupa. 

Jenis data ini sangat penting untuk menentukan frekuensi sifat atau karakteristik tertentu yang memungkinkan data scientist membentuk parameter dimana kumpulan data yang lebih besar dapat diamati dengan baik.

Sebagai contoh, seorang peneliti pasar mengumpulkan data kualitatif untuk membantu dalam menjawab beberapa pertanyaan, seperti siapa pelanggan mereka, masalah apa yang dihadapi dalam berbelanja di pasar, serta aspek apa saja yang menjadi pusat perhatian sehingga masalah-masalah tersebut bisa diselesaikan.

3. Data Interval

Data interval diartikan sebagai jenis data yang diukur sepanjang skala, di mana setiap titiknya ditempatkan pada jarak yang sama satu dengan lainnya. Keberadaan data interval ini selalu muncul dalam bentuk angka atau nilai numerik dengan jarak antara dua titik distandarisasi dan sama. Ada beberapa karakteristik utama dari data interval, diantaranya:

• Pengukuran, data interval diukur menggunakan skala interval yang tidak hanya menunjukan urutan atau arah, tetapi juga perbedaan nilai yang tepat.
• Selisih Interval, jarak setiap nilai pada interval adalah sama.
• Perhitungan, dalam data interval nilai dapat ditambah atau dikurangi. Tetapi tidak dapat dikalikan atau dibagi.
• Titik Nol, suatu variabel dapat diukur meskipun memiliki nilai negatif.

4. Data Rasio

Data rasio adalah jenis data numerik yang bersifat kuantitatif. Data rasio yang telah dikumpulkan pada skala rasio memiliki jarak yang sama antara nilai-nilai yang paling terdekat. Karakteristik data rasio ini membuatnya mirip dengan data interval, namun berbeda karena faktor nol yang mutlak.

Pada data rasio, titik nol memiliki makna yang berarti. Adanya nol berarti tidak boleh ada variable negatif dalam data rasio. Ciri-ciri data rasio yaitu data tersebut bisa diukur dan diurutkan. Selain itu, variabelnya juga berjarak sama dan berupa data kontinu atau diskrit.

5. Data Ordinal

Data ordinal memiliki makna yang hampir sama dengan data nominal, namun tidak sama dalam hal urutan karena kategorinya dapat diurutkan seperti 1, 2, 3, dan seterusnya. Data ordinal tidak ada kontinuitas dalam jarak relatif antara kategori yang berdekatan. Data ordinal ini diamati tetapi tidak diukur, diurutkan tetapi tidak sama jaraknya, dan tidak memiliki nol yang berarti.

Sebagai contoh tingkat kepuasan terhadap pelanggan (rendah, sedang, tinggi). Analisis data ordinal melibatkan metode yang mempertimbangkan urutan ini, seperti uji peringkat. Dalam data ordinal tidak bisa melakukan aktivitas numerik apapun. 

Apakah kamu tertarik untuk menjadi seorang data scientist? Masuk ke jurusan Data Science di Cakrawala University adalah pilihan yang tepat untuk mengubah masa depanmu. 

Cakrawala University memiliki berbagai program kerja sama dengan industri dan institusi pendidikan lain untuk memberikanmu kesempatan dalam mengambil pengalaman kerja dan terlibat penelitian bersama para ahli. 

Dosen-dosen yang mengajar di jurusan Data Science Cakrawala University juga merupakan para ahli di bidangnya. Mereka memiliki pengalaman mengajar dan penelitian yang luas untuk membimbingmu berkarir di bidang data science.

Bersiap untuk menyambut masa depan yang cerah bersama Cakrawala University! 

Kunjungi website kami di www.cakrawala.ac.id untuk informasi lebih lanjut. Yuk daftarkan dirimu sekarang!