3.3 TRIPLE THE SALE!
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp130K!

0 Hari 0 Jam 17 Menit 2 Detik

4 Metode Statistik Populer untuk Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 04-Januari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-rabu-03-2024-01-03-141306_x_Thumbnail800.jpg

Analisis data adalah aspek penting dalam pengambilan keputusan di dunia yang berbasis data saat ini dan data analyst memiliki peran penting dalam mengekstraksi insight yang bermakna dari kumpulan data yang ukurannya sangat besar. Untuk mendapatkan kesimpulan yang akurat dan dapat ditindaklanjuti, data analyst menggunakan berbagai metode statistik.


Dalam industri analisis data yang dinamis, mengekstraksi insight yang bermakna dari kumpulan data yang luas merupakan landasan pengambilan keputusan yang tepat. Data analyst memanfaatkan berbagai metode statistik untuk mengungkap pola, tren, dan hubungan dalam data.


Dalam bidang analisis data, pemahaman yang kuat tentang metode statistik sangat diperlukan. Statistik deskriptif memberikan gambaran singkat data, statistik inferensial membantu untuk memprediksi di luar sampel, statistik Bayesian menggabungkan pengetahuan sebelumnya, dan analisis time series membantu data analyst untuk eksplorasi pola temporal. Kemahiran dalam empat metode statistik ini akan membantu data analyst untuk mengekstraksi insight yang bermakna, membuat keputusan yang tepat, dan berkontribusi secara signifikan terhadap proses pengambilan keputusan berbasis data di berbagai industri.


Dalam artikel ini, kita akan mempelajari empat metode statistik penting tersebut yang harus dikuasai oleh setiap data analyst.


1. Statistik deskriptif

Data Analyst

Source: makemyassignments.com


Statistik deskriptif adalah dasar dari setiap proses analisis data. Metode ini bertujuan untuk merangkum dan menyajikan fitur-fitur utama dari kumpulan data. Ukuran tendensi sentral yang umum, seperti mean, median, dan mode, memberikan insight tentang nilai "tipikal" suatu kumpulan data.


Selain itu, ukuran penyebaran, seperti standar deviasi  dan rentang antar kuartil, membantu memahami penyebaran titik data. Statistik deskriptif memberikan gambaran singkat tentang karakteristik dasar data dan membantu data analyst dalam membentuk pemahaman awal tentang kumpulan data.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Statistik Inferensial

Data Analyst

Source: brainalyst.in


Meskipun statistik deskriptif memberikan insight tentang kumpulan data, statistik inferensial membantu menarik kesimpulan dan membuat prediksi tentang suatu populasi berdasarkan sampel data. Teknik seperti pengujian hipotesis, analisis regresi, dan interval kepercayaan termasuk dalam statistik inferensial.


Pengujian hipotesis digunakan oleh data analyst untuk menilai signifikansi perbedaan yang diamati, sedangkan analisis regresi membantu data analyst untuk memodelkan hubungan antar variabel. Interval kepercayaan memberikan kisaran di mana kita dapat memperkirakan turunnya parameter populasi sebenarnya. Kemahiran dalam statistik inferensial akan mendukung data analyst untuk membuat keputusan dan prediksi yang tepat di luar kumpulan data.


3. Statistik Bayesian

Statistik Bayesian adalah pendekatan statistik yang menggabungkan pengetahuan sebelumnya ke dalam analisis. Berbeda dengan statistik frequentist tradisional yang hanya mengandalkan data observasi, statistik Bayesian menggabungkan keyakinan sebelumnya dengan bukti baru untuk memperbaiki dan menyempurnakan estimasi probabilitas.


Metode Bayesian sangat berguna ketika menangani ukuran sampel yang kecil atau ketika informasi sebelumnya tersedia. Statistik Bayesian memungkinkan data analyst untuk memperhitungkan ketidakpastian dengan lebih efektif dan membuat keputusan yang lebih tepat dalam situasi di mana metode statistik tradisional mungkin gagal.

Data Analyst

Source: Tirthajyoti Sarkar


4. Analisis Time Series

Banyak kumpulan data di dunia nyata melibatkan aspek temporal, menjadikan analisis time series sebagai keterampilan penting bagi data analyst. Dalam metode analisis time series seorang data analyst akan mempelajari pola, tren, dan musiman dalam kumpulan data dari waktu ke waktu.


Teknik seperti pemodelan autoregressive integrated moving average (ARIMA), exponential smoothing, dan analisis Fourier biasanya digunakan dalam analisis time series. Metode ini berguna untuk memprediksi nilai masa depan berdasarkan pola historis dan mengidentifikasi pola mendasar yang mungkin memengaruhi data dari waktu ke waktu.

Data Analyst

Source: Dinesh Chandra


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


Yuk pelajari berbagai metode statistik yang familiar dan banyak digunakan oleh 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. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python berikut untuk informasi lebih lengkapnya!


Penulis: Galuh Nurvinda K



Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :