4 Hal Penting Ilmu Statistika Profesi Data Analyst

Data Analyst adalah salah satu profesi yang sehari-harinya bergelut dengan data. Tugas utama Data Analyst adalah untuk menemukan tren dan insight yang terkandung di dalam data. Mereka bertanggung jawab penuh mulai dari proses pengumpulan, pengolahan, hingga analisis data. Hasil analisis yang didapatkan oleh Data Analyst nantinya akan dijadikan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan oleh para stakeholder.

Jika berbicara tentang data dan analisis data, maka tidak akan jauh-jauh dari ilmu Statistika. Ilmu ini adalah pondasi penting dalam analisis data, karena dapat memudahkan Data Analyst untuk menentukan tools dan metode yang akan digunakan untuk menginterpretasikan data dan membuat keputusan yang didukung oleh bukti. Dalam artikel ini kita akan membahas beberapa hal penting dalam ilmu Statistika yang harus dikuasai oleh Data Analyst. Simak penjelasannya!

1. Descriptive Statistics (Statistika Deskriptif)

Statistika deskriptif merupakan salah satu bagian dari ilmu Statistika yang dapat digunakan untuk mendeskripsikan, meringkas, dan memahami data. Statistik deskriptif bisa memberikan gambaran umum tentang data melalui metrik sederhana. Beberapa contoh dari statistika deskriptif adalah:

• Mean adalah nilai rata-rata aritmatika dari serangkaian nilai.

• Median merupakan sebutan untuk nilai tengah dari serangkaian data setelah diurutkan.

• Mode/Modus adalah nilai yang paling sering muncul dalam dataset.

• Range merupakan selisih antara nilai maksimum dan minimum dalam dataset.

• Standar Deviasi adalah akar dari variansi. Tujuannya adalah untuk mengukur seberapa jauh sebaran nilai dalam dataset dari rata-rata.

Contoh Penggunaan:

Seorang Data Analyst dapat menggunakan statistik deskriptif untuk menganalisis data penjualan bulanan suatu perusahaan. Misalnya, menghitung rata-rata penjualan per bulan, menemukan bulan dengan penjualan tertinggi, dan mengukur variasi penjualan bulanan dengan standar deviasi.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Inferential Statistics (Statistika Inferensial)

Statistika inferensial merupakan salah satu bagian ilmu Statistika yang memungkinkan Data Analyst untuk membuat generalisasi atau kesimpulan mengenai populasi berdasarkan sampel data. Metode ini akan melibatkan penggunaan berbagai teknik seperti uji hipotesis, interval kepercayaan, dan analisis regresi. Beberapa contoh dari statistika inferensial seperti:

• Uji Hipotesis, berupa proses menguji asumsi atau hipotesis awal tentang populasi menggunakan data sampel.

• Interval Kepercayaan adalah rentang nilai yang mungkin berisi parameter populasi dengan tingkat kepercayaan tertentu.

• Analisis Regresi dapat digunakan untuk mengevaluasi hubungan antara variabel independen dan dependen.

Contoh Penggunaan:

Jika seorang Data Analyst ingin mengetahui apakah ada perbedaan signifikan dalam penjualan antara dua wilayah geografis, maka mereka dapat menggunakan uji hipotesis t-test. Analisis regresi juga dapat digunakan untuk memprediksi penjualan berdasarkan faktor-faktor seperti harga, iklan, dan musim.

3. Probability (Probabilitas)

Probabilitas adalah dasar dari statistik inferensial yang merupakan konsep penting dalam analisis data. Hal ini akan mengukur kemungkinan terjadinya suatu peristiwa. Berkaitan dengan probabilitas, pemahaman mengenai distribusi probabilitas seperti distribusi normal, binomial, dan Poisson juga sangat penting bagi Data Analyst.

• Distribusi Normal digunakan untuk menggambarkan banyaknya kejadian alamiah dan hasil percobaan mengikuti distribusi normal (kurva lonceng), yang ditentukan oleh mean dan standar deviasi.

• Distribusi Binomial dapat digunakan untuk menggambarkan jumlah keberhasilan dalam sejumlah percobaan yang identik dan independen.

• Distribusi Poisson bermanfaat untuk menggambarkan jumlah kejadian dalam interval waktu atau ruang tertentu.

Contoh Penggunaan:

Seorang Data Analyst dapat menggunakan distribusi normal untuk memodelkan dan memprediksi variabilitas hasil tes kinerja karyawan. Distribusi binomial dapat digunakan untuk mengevaluasi kemungkinan sukses dalam kampanye pemasaran berdasarkan sejumlah interaksi dengan pelanggan.

4. Data Visualization (Visualisasi Data)

Visualisasi data menjadi salah satu cara untuk menyampaikan hasil analisis statistik. Dalam pembuatan visualisasi data, tentu akan mencakup berbagai grafik dan diagram yang membantu dalam memahami data dan menyampaikan temuan dengan cara yang mudah dipahami. Berikut adalah contoh grafik yang sering digunakan:

• Histogram dapat digunakan untuk menampilkan distribusi frekuensi dari dataset.

• Box Plot digunakan untuk menunjukkan penyebaran data dan outlier.

• Scatter Plot berguna untuk menunjukkan hubungan antara dua variabel kontinu.

• Bar Chart dapat bermanfaat dalam menampilkan data kategori dan frekuensi atau nilai terkait.

  
  

Contoh Penggunaan:

Seorang Data Analyst dapat menggunakan histogram untuk menunjukkan distribusi usia pelanggan, scatter plot untuk memvisualisasikan hubungan antara harga dan penjualan produk, dan box plot untuk mengidentifikasi outlier dalam data penjualan bulanan.

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

Memahami konsep-konsep dasar statistik sangat penting bagi seorang Data Analyst. Dengan menguasai ilmu Statistika, seorang Data Analyst dapat memberikan insight yang lebih dalam dan berbasis data untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik. Mereka juga bisa menyajikan pemanfaatan ilmu statistika dalam proses analisis data di portfolio yang dibuat.

Bingung harus membuat portofolio data dari mana? Kamu bisa mulai dengan mengerjakan project yang tersedia di DQLab Academy. Saat ini, project yang ada tersedia dalam tiga bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh praktisi data, yaitu bahasa R, Python, dan juga SQL.

Tidak hanya itu, DQLab juga memudahkan kamu yang tidak memiliki tools pengolahan data, karena di DQLab kamu bisa memanfaatkan live code editor. Sehingga meskipun kamu tidak menginstall software yang digunakan untuk bahasa pemrograman tersebut, kamu tetap bisa mengerjakannya. Yuk, tunggu apa lagi? Buruan sign up dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri