4 Teknik Statistik Dasar untuk Data Analyst

Data analyst menjadi salah satu profesi yang kini semakin dicari oleh recruiter. Untuk bisa menjadi praktisi data profesional, ada banyak aspek yang perlu kalian pelajari. Salah satunya adalah teknik dasar statistik. Dengan memahami teknik-teknik ini, kalian bisa mengolah data menjadi informasi yang lebih bermanfaat dan berguna untuk dasar pengambilan keputusan bisnis. Yuk, kita pelajari lebih lanjut apa saja teknik dasar tersebut!

1. Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif merupakan salah satu cabang dasar dari statistik yang berfokus pada penggambaran dan ringkasan data. Konsepnya adalah menyajikan data dalam bentuk yang mudah dipahami. Contoh dari statistik deskriptif termasuk ukuran tendensi sentral seperti rata-rata (mean), median, dan modus, yang masing-masing memberikan informasi mengenai titik pusat data. Selain itu, ada juga ukuran penyebaran seperti rentang (range), kuartil, varians, dan deviasi standar yang menggambarkan seberapa tersebar atau variatif data tersebut.

Dalam praktiknya, statistik deskriptif membantu menyederhanakan data kompleks menjadi ringkasan yang lebih sederhana. Misalnya, rata-rata digunakan untuk menggambarkan skor rata-rata dari seluruh subjek, sedangkan deviasi standar memberikan gambaran tentang seberapa jauh nilai-nilai individu menyimpang dari rata-rata tersebut. Hal ini diperlukan di bisnis, ekonomi, psikologi, dan banyak lagi.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Probabilitas

Probabilitas adalah konsep dasar dalam statistik yang mengukur kemungkinan terjadinya suatu peristiwa. Probabilitas diukur dalam skala dari 0 sampai 1, di mana 0 berarti sebuah peristiwa tidak mungkin terjadi, dan 1 berarti peristiwa tersebut pasti akan terjadi. Konsep-konsep utama dalam probabilitas termasuk peristiwa independen, yaitu kejadian satu peristiwa tidak mempengaruhi kejadian peristiwa lainnya. Probabilitas juga melibatkan penggunaan distribusi probabilitas, yang menjelaskan frekuensi kemunculan berbagai hasil dalam sebuah eksperimen.

Dalam praktiknya, teknik probabilitas digunakan untuk memahami dan mengelola ketidakpastian dalam berbagai bidang seperti ilmu pengetahuan, teknik, ekonomi, dan bahkan kehidupan sehari-hari. Misalnya, probabilitas digunakan dalam pengambilan keputusan bisnis untuk mengevaluasi risiko dan potensi keuntungan dari berbagai strategi investasi. 

3. Distribusi

Distribusi dapat digambarkan secara visual dengan histogram atau kurva distribusi, sehingga memudahkan identifikasi pola seperti simetri atau kemiringan. Ada berbagai jenis distribusi yang digunakan dalam statistik, masing-masing dengan karakteristik dan aplikasi tertentu. Distribusi normal adalah salah satu yang paling terkenal dan sering digunakan karena banyak fenomena dan proses yang cenderung mengikuti pola ini. Distribusi lainnya ada binomial, Poisson, dan eksponensial.

Penggunaan dan pemahaman distribusi sangat penting dalam analisis statistik dan pengambilan keputusan. Misalnya, dalam pengujian hipotesis, pengetahuan tentang distribusi penting untuk menentukan metodologi yang tepat dan untuk menginterpretasikan hasil.

Distribusi normal, sering menjadi dasar untuk uji statistik standar seperti uji t dan uji z. Dalam kasus data yang tidak mengikuti distribusi normal, kalian mungkin perlu menggunakan metode non-parametrik atau mengubah data untuk memenuhi asumsi normalitas. 

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

4. Sampling dan Estimasi

Sampling adalah proses memilih sekelompok individu atau elemen dari populasi yang lebih besar untuk dianalisis. Tujuannya untuk mendapatkan sampel yang mewakili populasi secara keseluruhan, sehingga kesimpulan yang dibuat dari sampel tersebut dapat diaplikasikan kembali ke populasi.

Ada berbagai metode sampling, seperti sampling acak sederhana, stratified sampling, cluster sampling, dan sampling sistematis, masing-masing dengan kelebihan dan kekurangan sendiri. Pemilihan metode sampling yang tepat sangat penting untuk mengurangi bias dan meningkatkan keakuratan estimasi.

Sedangkan estimasi adalah proses menggunakan data dari sampel untuk menghasilkan nilai yang mengindikasikan karakteristik tertentu dari populasi. Ini sering melibatkan penggunaan estimator, yang merupakan formula statistik atau algoritma yang mengubah data sampel menjadi estimasi.

Dua jenis estimasi yang umum adalah estimasi titik, di mana satu nilai dihasilkan sebagai perkiraan karakteristik populasi, dan estimasi interval, yang menghasilkan rentang nilai yang mungkin mengandung karakteristik populasi.

Semua konsep dan teknik di atas tentunya perlu dipelajari lebih mendalam agar kalian bisa menjadi data analyst andal. Tapi dimana rekomendasi tempat belajar yang tepat? Pelajari di DQLab! Modul pembelajaran diatur sehingga pemula dapat mempelajari hal mendasar terlebih dahulu untuk memperkuat pengetahuannya.

Selanjutnya akan diberikan beberapa studi kasus yang memperluas pemahaman kalian dan mengaplikasikannya ke permasalahan yang bervariasi. Untuk pemula yang tidak memiliki latar belakang IT pun dimudahkan dengan Live Code Editor sehingga tidak perlu install aplikasi ketika harus praktik coding. 

Bahkan modul di DQLab diintegrasikan dengan ChatGPT loh. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan ikuti Bootcamp Data Analyst with Python & SQL bersama DQLab LiveClass! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya