Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

4 Metode Analasis Model Statistik yang Powerfull dan Cocok untuk Pemula

Belajar Data Science di Rumah 16-Agustus-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/cca6bb844ffa727ce4c6f623cbee2049_x_Thumbnail800.jpg

Tidak bisa dipungkiri, hubungan antara Data Science dan Statistika memang sangatlah dekat. Dalam beberapa metode analisis yang ada di Data Science pasti akan membutuhkan pemodelan statistik. Bahkan pemodelan statistik ini menjadi salah satu bagian penting dari proses analisis data. Metode analisis data kuantitatif yang tepat akan melahirkan model statistik yang juga akurat. Tapi sebenarnya apa sih model statistik itu? Model statistik ini merupakan representasi dari data yang ada, dimana praktisi data akan lebih mudah dalam memahami dan juga menafsirkan informasi yang ada di dalam data.

Di dalam industri apapun, praktisi data pasti akan membutuhkan pemodelan statistik ketika melakukan analisis data. Namun yang harus menjadi catatan adalah kita harus memahami cara kerja dari model yang mendasari proses analisis data tersebut, bukan hanya sekedar tahu cara membaca model yang didapatkan. Ada beberapa model statistik yang mungkin cukup jarang digunakan oleh orang awam dan juga orang yang baru terjun ke dunia data padahal sebenarnya model ini tidak kalah powerfulnya. Apa saja sih model tersebut? Yuk, simak artikelnya!.


1. Survival Analysis

Salah satu analisis statistik yang cukup powerful adalah survival analysis. Di dalam analisis ini, praktisi data akan melihat durasi waktu yang diharapkan hingga satu atau lebih peristiwa terjadi. Model yang dihasilkan dari survival analysis digunakan untuk memprediksi time to event (dimana event nya bisa berupa kerusakan, kematian, dll). Itulah mengapa model ini akan banyak digunakan oleh aktiuaris dan juga ahli statistika. Namun seiring perkembangan zaman, model ini juga mulai digunakan oleh para pebisnis dalam merancang model churn dan user retention model.


Baca juga : Data Analisis : 2 Jenis Metode yang Penting Untuk Kamu Tahu dalam Analisis Data


2. Scoring

Scoring juga merupakan metode analisis yang cukup jarang digunakan padahal tidak kalah powerful. Scoring umumnya menggunakan logarithmic scale dan juga didasarkan pada regresi logistik dan decision tree. Model ini banyak digunakan oleh orang yang bekerja di sektor finance, retail, kesehatan, dll. Sering kali model ini akan digunakan untuk memprediksi apakah nasabah akan gagal bayar atau tidak, customer churn, peluang pembelian barang, hingga risiko kecelakaan.


3. Cross Selling

Metode yang satu ini mungkin akan terdengar asing bagi orang yang baru belajar Data Science, namun ternyata banyak digunakan dalam proses penjualan barang di e-commerce. Pernahkah kalian ketika berbelanja di e-commerce disarankan untuk membeli produk lain yang masih berhubungan dengan barang yang sedang dibeli saat ini? Jika iya, itu adalah salah satu contoh penggunaan Cross Selling. Model ini dapat membantu mengidentifikasi urutan produk terbaik yang akan dipromosikan terlebih dahulu sesuai dengan segmentasi pelanggan dan juga dengan mempertimbangkan waktunya.


4. Multivariate Testing

Tujuan utama dari penggunaan model ini adalah untuk menentukan kombinasi variasi yang memiliki kinerja terbaik dari semua kemungkinan kombinasi yang tersedia. Cara kerja dari model ini adalah dengan menguji hipotesis berdasarkan beberapa variabel yang telah dimodifikasi. Salah satu contoh penggunaan model multivariate testing yang mungkin sering kamu temui adalah di website dan juga aplikasi. Elemen-elemen yang tersedia di website dan aplikasi secara umum dapat diubah-ubah, namun untuk memilih kombinasi elemen mana yang paling optimal, kita dapat menggunakan multivariate testing.


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


5. Tertarik untuk Menjadi Praktisi Data? Yuk, Gabung Jadi Member DQLab!

Untuk menjadi seorang praktisi data, kamu haruslah menguasai ilmu data dengan baik. Salah satu caranya adalah dengan terus berlatih menyelesaikan studi kasus dan juga menambah wawasan akan ilmu data science. DQLab menjadi tempat kursus yang bisa kamu pilih. Modul yang disediakan oleh DQLab dirancang sesuai dengan studi kasus yang ada di dunia kerja. Selain itu, modul yang ada juga menggunakan beberapa bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh praktisi data, seperti R, Python, dan juga SQL. Dengan mendaftar sebagai member DQLab, kamu bisa menikmati semua fasilitas ini loh. Yuk, tunggu apa lagi? Buruan daftarkan dirimu!



Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Editor: Annissa Widya

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!