Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

4 Fungsi Penting Statistik untuk Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 13-Mei-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-rabu-03-2024-05-13-204109_x_Thumbnail800.jpg

Dalam dunia yang didominasi oleh data, peran seorang data analyst menjadi semakin vital. Namun, di balik kemampuan analisis yang canggih dan teknologi yang mutakhir, terdapat pondasi yang tak tergantikan: statistik. Statistik memainkan peran krusial dalam pekerjaan seorang data analyst, menjadi fondasi yang membantu mengurai kompleksitas data dan menghasilkan wawasan yang berharga. Dengan pemahaman yang kuat akan konsep-konsep statistik yang mendasar, seorang data analyst dapat melampaui sekadar menampilkan angka dan grafik.


Tidak hanya itu, pemahaman statistik juga mendukung pengambilan keputusan yang informasional. Dengan menggunakan teknik-teknik statistik yang tepat, seorang data analyst dapat memberikan rekomendasi yang didasarkan pada bukti empiris, bukan sekadar intuisi semata. Ini memungkinkan organisasi untuk membuat keputusan yang lebih tepat dan efektif, serta mengurangi risiko kesalahan atau keputusan yang salah.


Berikut adalah empat fungsi statistik yang penting bagi seorang Data Analyst yang telah dirangkum oleh DQLab.


1. Deskripsi Data

Fungsi statistik pertama yang penting untuk seorang Data Analyst adalah deskripsi data. Ini melibatkan pemahaman tentang bagaimana menganalisis dan menggambarkan data secara statistik. Dalam tahap ini, Data Analyst menggunakan metode-metode statistik deskriptif seperti mean, median, modus, kuartil, dan deviasi standar untuk memahami distribusi data, tendensi sentral, dan dispersi data.


Dengan memahami karakteristik-karakteristik ini, seorang Data Analyst dapat memberikan gambaran umum tentang data yang sedang dianalisis.

Data Analyst

Source: Marissa Putri (utakatikotak.com)


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Inferensi Statistik

Inferensi statistik adalah proses membuat kesimpulan atau estimasi tentang populasi berdasarkan sampel data yang tersedia. Data Analyst menggunakan berbagai teknik inferensi statistik seperti uji hipotesis, interval kepercayaan, dan analisis regresi untuk membuat generalisasi tentang populasi berdasarkan informasi yang terkandung dalam sampel data. Dengan melakukan inferensi statistik dengan benar, seorang Data Analyst dapat membuat pernyataan yang kuat dan dapat diandalkan tentang fenomena yang diamati.

Data Analyst


3. Model Prediktif

Model prediktif adalah alat yang penting dalam pekerjaan seorang Data Analyst untuk melakukan prediksi atau estimasi tentang nilai-nilai yang belum diketahui berdasarkan data yang ada. Berbagai teknik statistik seperti regresi linier, regresi logistik, dan analisis deret waktu digunakan untuk mengembangkan model prediktif.


Data Analyst menggunakan teknik-teknik ini untuk memahami hubungan antara variabel-variabel dalam data dan memprediksi hasil di masa depan. Model-model prediktif ini digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan yang berbasis data.

Data Analyst


4. Uji A/B dan Eksperimen

Seorang Data Analyst sering kali melakukan uji A/B atau eksperimen untuk mengevaluasi efektivitas suatu perubahan atau intervensi. Dalam uji A/B, dua atau lebih versi dari suatu elemen (misalnya, situs web, aplikasi, atau kampanye pemasaran) dipaparkan kepada kelompok yang berbeda, dan kemudian hasilnya dibandingkan untuk melihat apakah ada perbedaan yang signifikan dalam kinerja. Data Analyst menggunakan teknik-teknik statistik seperti uji t, uji chi-kuadrat, atau analisis varians (ANOVA) untuk menentukan apakah perbedaan-perbedaan ini signifikan secara statistik.


Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 


Dengan memahami dan menerapkan berbagai fungsi statistik ini, seorang Data Analyst dapat mengubah data menjadi wawasan yang berarti dan mendukung pengambilan keputusan yang cerdas dan berbasis data. Kompetensi dalam statistik adalah salah satu kunci utama dalam menjadi seorang Data Analyst yang sukses.


Yuk pelajari berbagai metode statistik untuk data analyst bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.


Penulis: Galuh Nurvinda K


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login