SQL Project - Music Store Data Analysis: Studi Kasus dan Implementasi

Meta Deskripsi:

Lihat bagaimana analisis data SQL diterapkan dalam proyek Music Store Data Analysis. Jelajahi dataset, query SQL, dan insight bisnis yang bisa digunakan dalam wawancara kerja IT & Data Analyst.

Apa itu Music Store Data Analysis?

Music Store Data Analysis adalah proyek analisis data berbasis SQL yang bertujuan untuk mengeksplorasi dan memahami pola transaksi di sebuah toko musik digital. Dengan menggunakan dataset yang berisi informasi pelanggan, faktur, lagu, album, dan genre musik, proyek ini berfokus pada bagaimana data tersebut dapat memberikan wawasan bisnis yang berharga.

Tujuan Proyek

Proyek ini dilakukan untuk:

Menganalisis pola pembelian pelanggan, termasuk pelanggan dengan total pembelian tertinggi.
Menentukan genre musik yang paling populer berdasarkan jumlah transaksi.
Menghitung total pendapatan berdasarkan periode waktu tertentu.
Mengevaluasi efektivitas strategi penjualan berdasarkan data historis.
Melatih keterampilan dalam menulis query SQL yang efisien dan memahami struktur database relasional.

Kapan dan di Mana Proyek Ini Dilakukan?

Proyek ini dilakukan sebagai latihan analisis data menggunakan SQL, yang berguna untuk wawancara kerja di bidang Data Analyst, Business Intelligence, atau Database Administrator. Ini merupakan proyek pribadi yang dikembangkan sebagai bagian dari persiapan interview serta untuk memperdalam pemahaman mengenai analisis database toko musik.

Penjelasan dataset yang digunakan:

Sumber dataset (misalnya, database PostgreSQL/MySQL lokal atau dari sumber open data).
Struktur tabel utama (Customers, Invoices, Tracks, Albums, dll.).
Diagram ERD (bisa buat di draw.io atau dbdiagram.io dan unggah gambar ke blog).

Query dan Analisis Data:

📌 1. Total Pendapatan per Bulan

SELECT strftime('%Y-%m', InvoiceDate) AS Month,

SUM(Total) AS Revenue

FROM invoices

GROUP BY Month

ORDER BY Month;

Hasil: Menampilkan total pendapatan bulanan toko musik.

📌 2. Genre Musik Terpopuler

SELECT g.Name AS Genre, COUNT(*) AS Total_Sales

FROM tracks t

JOIN invoice_items ii ON t.TrackId = ii.TrackId

JOIN genres g ON t.GenreId = g.GenreId

GROUP BY g.Name

ORDER BY Total_Sales DESC

LIMIT 5;

Hasil: Daftar 5 genre dengan penjualan tertinggi.

📌 3. Pelanggan dengan Total Pembelian Tertinggi

SELECT c.FirstName, c.LastName, SUM(i.Total) AS TotalSpent

FROM customers c

JOIN invoices i ON c.CustomerId = i.CustomerId

GROUP BY c.FirstName, c.LastName

ORDER BY TotalSpent DESC

LIMIT 10;

Hasil: Menampilkan pelanggan dengan transaksi tertinggi.

Visualisasi Data:

Jika memungkinkan, buat visualisasi dari hasil query SQL menggunakan:

Google Sheets / Excel (buat chart dan unggah screenshot).
Tableau / Power BI (jika punya akses).
Python (matplotlib/seaborn) jika ingin lebih advanced.

Hasil dan Kesimpulan

Insight dari query-query yang dijalankan.
Apa manfaat analisis ini bagi bisnis toko musik?
Jika ini bagian dari wawancara kerja, jelaskan bagaimana proyek ini membantumu dalam memahami kebutuhan perusahaan.

Download File & Resource:

Tambahkan link ke file-file yang bisa diunduh:
✅ SQL Script lengkap → My Repository
✅ Dataset (jika tersedia) → My Data
✅ ERD & Dokumentasi → Full Access

Penutup & CTA (Call to Action):

Jika ingin menambahkan CTA seperti “Tertarik bekerja sama? Hubungi saya di [Email/LinkedIn]” atau "Lihat proyek lainnya di [Portofolio]".