4 Rumus Statistik untuk Data Analyst Terpopuler!

Statistik adalah metode atau tools yang digunakan untuk mengolah data menjadi informasi yang bermanfaat bagi suatu perusahaan. Dengan menggunakan metode statistik dengan benar, maka untuk insightnya sendiri akan menghasilkan hasil yang optimal.

Statistik disini diartikan sebagai nilai numerik yang menggambarkan pola tertentu dari kumpulan data. Metode statistik ini banyak sekali digunakan oleh para data analyst untuk mengolah data perusahaan. 

Semakin berkembangnya teknologi, metode ini pun terus berkembang. Mulai dari metode yang cukup sederhana sampai dengan metode yang cukup kompleks dan membutuhkan beberapa step. Biasanya dalam merekrut data analyst ada beberapa test yang harus mereka lalui, salah satunya adalah mengetahui metode statistik ini.

Nah, pada pembahasan kita kali ini, kita akan membahas metode statistik dasar yang harus dikuasai oleh calon data analyst. Apa sajakah metode statistik tersebut? Mari kita simak pembahasannya dibawah ini!

1. Mean

Biasanya hal yang harus dikuasai oleh para calon data analyst adalah mean atau rata-rata. Rumus mean sendiri adalah jumlah seluruh data yang dibagi dengan banyak data.

Metode statistik ini biasanya digunakan untuk bisa menentukan sebuah trend secara keseluruhan dari sekumpulan data dan memiliki kemampuan untuk mendapatkan tampilan data dengan cepat dan ringkas. Mean ini juga sering digunakan untuk berbagai macam penelitian.

Credit by Blog Yuva

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Standar Deviasi

Standar deviasi atau biasa disebut dengan simpangan baku adalah persebaran data pada suatu sampel untuk melihat seberapa jauh maupun seberapa dekat nilai data dengan rata-ratanya.

Dengan kata lain, standar deviasi ini adalah nilai akar kuadrat dari varians dan bisa menunjukkan standar penyimpangan data terhadap nilai rata-ratanya. Tetapi, jika nilai standar deviasinya semakin besar, maka akan semakin lebar juga variasi datanya. 

Credit by OCBC NISP

3. Regresi

Regresi adalah salah satu metode yang juga masih banyak digunakan oleh kalangan data analyst. Metode ini bisa memodelkan hubungan antara variabel dependen dan variabel penjelas, yang biasanya diterapkan pada scatterplot.

Pada dasarnya metode ini biasa digunakan untuk bisa melihat adanya sebab dan akibat dari terjadinya suatu peristiwa. Regresi ini juga memiliki banyak jenis, yaitu seperti regresi linier, berganda, kuadratik, dan lain sebagainya.

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

4. Penentuan Ukuran Sampel

Pada saat mengukur sebuah kumpulan data yang besar, seorang data analyst tidak perlu mengumpulkan informasi dari setiap data tersebut, tetapi sampai sampel tersebut berfungsi dengan baik. Caranya adalah bisa dengan menentukan ukuran data yang tepat agar sampel menjadi lebih akurat lagi.

Kalian bisa menggunakan metode proporsi dan juga standar deviasi, kalian sudah bisa mendapatkan data secara akurat untuk menentukan ukuran sampel yang tepat untuk membuat pengumpulan data milik kalian menjadi lebih signifikan secara statistik.

Kamu pemula yang tidak memiliki background STEM? Jangan khawatir, karena gelar bukan halangan untuk menguasai ilmu data analyst agar bisa berkarir di industri 4.0. Mulai bangun portfolio datamu yang outstanding dengan Data Analyst Career Track bersama DQLab dan nikmati modul-modul dari dasar hingga tingkat mahir.

Caranya dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab atau ikuti  Bootcamp Data Analyst with SQL and Python:

• Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

• Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

• Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!