Analisis data bisnis, lebih sering disebut analisis bisnis, adalah proses analisis data yang didedikasikan secara eksplisit untuk mengumpulkan wawasan bisnis utama dari volume data yang dikumpulkan menggunakan alat dan konten bisnis yang telah ditetapkan sebelumnya. Sederhananya, analisis bisnis menganalisis data yang dikumpulkan dari semua lapisan perusahaan untuk mengidentifikasi wawasan bisnis utama seperti penyebab dan tren untuk memfasilitasi proses pengambilan keputusan berbasis data untuk bisnis. Oleh karena itu, tidak mengherankan jika analitik bisnis adalah spesialisasi penting yang menjadi kunci pertumbuhan bisnis yang lancar dan efisien.

Jika Anda sudah familiar bahkan dengan dasar-dasar analitik data bisnis, Anda mungkin pernah mendengar tentang debat korelasi vs sebab -akibat. Ini adalah masalah lama yang dihadapi banyak ilmuwan data muda dan bahkan berpengalaman.

Artikel ini memberikan analisis mendalam tentang perbedaan antara korelasi dan sebab -akibat dengan contoh. Kami juga berbicara tentang kemungkinan berkarir dalam analisis bisnis dan bagaimana memulainya. Jadi, baca terus!

Pelajari Kursus Analisis Bisnis online dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

Bagaimana Korelasi Dan Penyebab Dianalisis?

Untuk masuk ke kedalaman korelasi vs sebab -akibat , pertama-tama penting untuk memahami apa itu.

Korelasi dapat dipahami sebagai angka yang mewakili hubungan antara dua variabel atau lebih. Ukuran statistik ini digunakan untuk memahami bagaimana variabel target tertentu bergantung pada variabel independen lainnya. Di sisi lain, sebab-akibat menunjuk ke arah hubungan sebab akibat antara dua variabel. Dengan kata lain, kausalitas menunjukkan bahwa perubahan variabel hasil dari perubahan variabel lain.

Jelajahi Program Analisis Bisnis kami dari Universitas Top Dunia

Metode yang paling banyak digunakan untuk menghitung korelasi antara dua atau lebih variabel yang terkait secara linier adalah korelasi Pearson r yang memberikan tiga kemungkinan hasil:

• Korelasi positif dimana dua variabel secara bersamaan meningkat.
• Korelasi negatif dimana dua variabel secara bersamaan menurun.
• Tidak ada korelasi dimana perubahan pada satu variabel tidak melihat perubahan pada variabel lainnya.

Dua proses dapat menetapkan sebab akibat setelah korelasi:

• Studi terkontrol – Dalam metode ini, variabel dan data dibagi menjadi dua kelompok: minat, variabel terikat, dan perlakuan, variabel bebas. Eksperimen yang berbeda dilakukan pada variabel, menjaga agar kelompok dapat dibandingkan dalam setiap cara yang mungkin. Hasil secara hati-hati dan statistik dinilai untuk sampai pada kesimpulan tentang sebab-akibat.
• Non-spuriousness – Ini adalah metode eliminasi di mana ilmuwan data berusaha keras untuk mengesampingkan semua kemungkinan hubungan palsu atau salah di mana variabel A & B menunjukkan korelasi tetapi karena variabel ketiga, C.

Sekarang diterima secara luas bahwa bahkan jika korelasi spesifik dibuat antara dua atau lebih variabel, koefisien korelasi yang diperoleh tidak boleh digunakan untuk menyimpulkan hubungan sebab-akibat antara variabel. Ketika dua variabel menunjukkan hubungan yang menunjukkan korelasi, mungkin aman untuk mengantisipasi adanya kausalitas. Namun, kesimpulan pasti tentang ini tidak terjadi. Ini adalah dasar untuk memahami perbedaan antara korelasi dan sebab-akibat .

Perbedaan Kunci Antara Korelasi Dan Penyebab

Manusia cenderung menemukan pola untuk memahami hal-hal di sekitarnya. Bahkan jika pola tidak ada dan dua peristiwa tidak berhubungan dalam kenyataan. Inilah sebabnya mengapa kita sering cenderung membingungkan korelasi vs sebab-akibat dan menganggap efek kausal pada korelasi apa pun. Perbedaan utama antara korelasi dan sebab-akibat berasal dari konsep dasar bahwa jika korelasi dibuat antara dua variabel, kita tidak dapat menyimpulkan bahwa satu variabel menyebabkan perubahan apa pun pada variabel lainnya.

Jika hubungan kausal terbentuk, analis dapat memanipulasi satu variabel untuk mencapai hasil yang diinginkan dalam variabel dependen. Namun, jika hanya ada korelasi antara dua variabel, maka tidak ada jaminan bahwa setiap perubahan pada satu variabel akan mengubah variabel lainnya. Mari kita lihat beberapa contoh korelasi vs sebab akibat yang akan menggambarkan perbedaan antara korelasi dan sebab akibat untuk Anda:

• Departemen pemasaran merek mulai aktif menjalankan halaman Instagram, memposting pembaruan perusahaan, pernyataan visi, tip dan trik, dan promosi produk. Dalam beberapa minggu, penjualan produk tertentu tumbuh. Jadi kami sekarang memiliki korelasi definitif antara jumlah posting di Instagram dan penjualan produk.
  Namun, ini tidak menunjukkan hubungan sebab akibat antara dua peristiwa. Analis bisnis harus mempertimbangkan beberapa faktor lain seperti kampanye promosi khusus produk, harga pasar, demografi pelanggan, dll., sebelum mereka menarik kesimpulan tentang sebab-akibat.
• Sebuah merek membuat pembaruan signifikan pada UI aplikasi mereka, dan dalam beberapa minggu, aplikasi memiliki lebih banyak peringkat di app store. Dengan demikian, korelasi ditetapkan. Namun, ini tidak cukup untuk menyiratkan sebab-akibat.
• Seorang analis bisnis harus mempertimbangkan berbagai faktor lain seperti UX, demografi pelanggan, dll. Dan bahkan mungkin melakukan uji coba terkontrol dengan sekelompok pelanggan terpilih untuk membangun hubungan sebab akibat.

Analisis menyeluruh tentang korelasi vs sebab -akibat sangat penting bagi perusahaan untuk membuat keputusan bisnis penting berdasarkan wawasan data tertentu. Sebaliknya, keputusan yang diambil berdasarkan temuan korelasi seringkali bisa kontra-produktif. Untuk seorang analis bisnis di sebuah perusahaan, besar atau kecil, penting untuk sampai pada hubungan sebab akibat yang pasti sebelum menyampaikan wawasan kepada otoritas pengambilan keputusan. Hal ini sering kali terbukti menjadi terobosan yang signifikan dalam pertumbuhan perusahaan.

Karir Dalam Analisis Bisnis

Business Analytics telah melihat pertumbuhan yang fenomenal di semua aspek bisnis, mulai dari media sosial, pemasaran, penjualan, keuangan, eCommerce, manajemen sumber daya manusia, pergudangan, dll. Analisis bisnis modern didukung oleh Big Data, AI dan ML, menampung berbagai visualisasi data dan alat analisis data di bawah payungnya. Dengan demikian, seiring dengan berkembangnya dampak dan kompleksitas analitik bisnis, permintaan akan talenta terampil di ceruk ini juga meningkat. Banyak analis data dan ilmuwan data tertarik pada analisis bisnis karena prospeknya yang menarik.

Jika Anda berada di kapal yang sama, cara terbaik untuk memperkuat resume Anda agar sesuai dengan peran analisis bisnis adalah dengan menyelesaikan program sertifikasi yang diakui. Program Pascasarjana Eksekutif upGrad dalam Analisis Bisnis , yang ditawarkan dalam kemitraan dengan LIBA, adalah program yang Anda cari! Ini dirancang khusus untuk para profesional yang bekerja dan dengan demikian menggabungkan manfaat seperti jam belajar yang fleksibel, sesi khusus dengan pakar industri, pembuat resume bertenaga AI dan akses ke portal peluang kerja. Selain itu, program ini mencakup bahasa pemrograman seperti Python, alat visualisasi data, teknik ML tingkat lanjut, dan banyak lagi. Selain itu, upGrad memiliki reputasi yang kuat dalam melatih para profesional yang siap bekerja di industri.

Dengan basis pelajar lebih dari 40.000 yang tersebar di 85+ negara, upGrad adalah salah satu platform pendidikan online paling produktif di India.

Baca Artikel Kami Lainnya Terkait Analisis Bisnis

Kesimpulan

Karier dalam analisis bisnis memiliki prospek jangka panjang untuk stabilitas dan gaji tinggi. Selain itu, meningkatnya ketergantungan bisnis pada teknologi inovatif membuat karir berbasis data menjadi dinamis dan berkembang. Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa pasar analitik bisnis ada di sini untuk tumbuh. Tidak ada waktu yang lebih baik untuk memulai perjalanan menuju karier yang sukses dalam analisis bisnis.