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

4 Metode Statistik yang Perlu Diperhatikan untuk Analisis Data

Belajar Data Science di Rumah 23-Agustus-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/05a787fb447a03d77a73b97a6aacff10_x_Thumbnail800.jpg

Di era digitalisasi seperti saat ini, informasi dan data tidak lagi langka karena hanya bermodalkan koneksi internet kita sangat mudah untuk mendapatkan informasi dan data dengan cepat. Melimpahnya informasi dan data tersebut sering disebut sebagai fenomena big data. Big data memiliki dampak negatif apabila kita tidak bisa memanfaatkan volume data tersebut. Oleh karena itu, diperlukan penyaringan informasi melalui volume data yang luar biasa tersebut agar bisa lebih bermanfaat khususnya bagi lini bisnis dengan baik dan benar. Tetapi untuk memilah-milah semua informasi ini, kamu memerlukan metode statistik untuk analisis data yang tepat.


Dengan obsesi saat ini atas “big data”, para analis telah menghasilkan banyak tools dan teknik mewah yang tersedia untuk organisasi besar. Namun, ada beberapa tools analisis data dasar yang tidak digunakan sebagian besar organisasi karena dapat merugikan mereka. Artikel ini akan membahas fundamental tentang 4 metode statistik sebelum kamu menggunakan metode-metode statistik yang lebih canggih. Yuk, simak artikelnya bersama-sama!


1. Mean

Dalam pemodelan aritmatika lebih dikenal sebagai rata-rata yang merupakan jumlah dari daftar angka yang dibagi dengan jumlah item dalam daftar angka tersebut. Dalam analisis data mean sangat berguna dalam menentukan tren keseluruhan dari suatu dataset atau memberikan snapshot cepat data kamu. Keuntungan lain dari penggunaan rata-rata adalah sangat mudah dan cepat dalam proses perhitungan. Akan tetapi, perlu diperhatikan mean bisa menjadi tools yang berbahaya jika dalam kumpulan data yang kamu miliki memiliki jumlah outlier yang banyak maka mean tidak akan memberikan akurasi yang kamu butuhkan untuk mengambil sebuah keputusan yang tepat.


Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik


2. Standard Deviation

Standard deviation atau yang biasa diwakili dengan simbol sigma merupakan ukuran penyebaran data di sekitar rata-rata. Standard deviation yang tinggi menandakan bahwa data suatu dataset tersebar lebih luas dari rata-rata, sedangkan standard deviation yang rendah menandakan bahwa lebih baik data yang sama dengan rata-rata. Dalam portofolio metode analisis data berguna untuk menentukan dispersi data dengan cepat. Sama seperti mean, juga akan memiliki tingkat akurasi yang rendah jika data yang kamu miliki memiliki pola kurva yang abnormal alias memiliki jumlah outlier yang besar. Jika begitu, maka standar deviasi tidak akan memberikan kamu semua informasi yang kamu butuhkan untuk pengambilan keputusan yang akurat.


3. Regression

Regression memodelkan hubungan antara variabel dependen dan penjelasan yang biasanya dipetakan dalam peta persebaran. Garis regresi juga menandakan apakah hubungan-hubungan itu kuat atau lemah. Regresi biasanya diajarkan dalam sekolah menengah atau perguruan tinggi dengan aplikasi sains atau bisnis dalam menentukan suatu trend dari waktu ke waktu. Tetapi, karena hasil prediksi dari regresi merupakan nilai estimasi, maka kemungkinan untuk tidak sesuai dengan data aktual tetap ada. Selain itu, dalam penentuan variabel independen dan dependen saling bergantung pada sebab akibat yang terbilang cukup sulit, karena dapat membuat model yang kurang bagus yang disebabkan dari kesalahan dalam memilih variabel untuk analisis data.


4. Sample Size Determination

Ketika kamu mengukur suatu data set atau populasi data yang besar, seperti tenaga kerja misalnya. Kamu tidak selalu perlu untuk mengumpulkan informasi dari setiap anggota populasi tersebut. Disinilah sample berfungsi dengan baik, caranya dengan menentukan ukuran tepat untuk sampel menjadi akurat. Dengan menggunakan proporsi dan metode deviasi standar, kamu dapat secara akurat menentukan ukuran sampel yang tepat yang kamu butuhkan untuk membuat pengumpulan data secara statistik dan signifikan.


Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika


5. Belajar Metode Statistik dengan Python dan R Bersama DQLab, Yuk!

Belajar metode statistik merupakan langkah awal yang tepat untuk memulai karir sebagai seorang data scientist. Jika, kebetulan kamu pemula yang ingin belajar seputar dasar statistik dengan pemrograman python atau R tetapi bingung harus mulai belajar dari mana. Sudah coba belajar otodidak, malah overdosis informasi?Jangan khawatir yuk, buruan bergabung bersama DQLab. Kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. 

Dengan materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan! 



Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!