Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Belajar Korelasi, Statistika Dasar untuk Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 25-Maret-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-rabu-03-2024-03-25-202346_x_Thumbnail800.jpg

Statistika bagi seorang data analyst adalah konsep dasar yang wajib dipahami. Pemahaman yang baik akan membantunya menganalisis beragam jenis dataset dan menghasilkan insight berharga yang dibutuhkan dalam berbagai pengambilan keputusan. Nah, salah satu statistika dasar yang tidak bisa diabaikan adalah korelasi. 


Umumnya, korelasi digunakan untuk mengetahui bagaimana hubungan antar variabel dalam dataset. Penasaran apa fungsi korelasi dalam tugas data analyst? Pelajari selengkapnya di sini!


1. Konsep Korelasi dalam Statistik

Data Analyst

Korelasi dalam statistik adalah ukuran statistik yang menjelaskan tentang hubungan antara variabel, apakah positif, negatif, atau tidak ada hubungannya sama sekali. Korelasi sering digunakan dalam analisis data untuk memahami pola hubungan antara dua variabel, seperti hubungan antara suhu dan penjualan es krim, atau hubungan antara tinggi badan dan berat badan seseorang.


Metrik korelasi yang paling umum digunakan adalah koefisien korelasi Pearson, yang mengukur kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel. Koefisien korelasi berkisar antara -1 hingga 1, di mana nilai 1 menunjukkan hubungan positif sempurna, nilai -1 menunjukkan hubungan negatif sempurna, dan nilai 0 menunjukkan tidak ada hubungan linier antara dua variabel tersebut.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Manfaat Tahu Korelasi bagi Data Analyst

Bagi seorang data analyst, pemahaman yang kuat tentang korelasi sangat penting karena membantu mengeksplorasi dan memahami hubungan antara variabel-variabel dalam dataset. Dengan mengetahui korelasi antara berbagai faktor, data analyst dapat mengidentifikasi pola dan tren yang mendasarinya, membantu dalam membuat keputusan yang lebih baik dan merumuskan strategi yang lebih efektif.


Misalnya, jika seorang data analyst menemukan korelasi positif yang kuat antara iklan online dan penjualan produk, hal itu dapat menjadi dasar untuk meningkatkan alokasi anggaran iklan online. Selain itu, pemahaman tentang korelasi juga memungkinkan data analyst untuk mengidentifikasi variabel-variabel yang paling berpengaruh terhadap hasil yang diinginkan, sehingga bisa lebih fokus pada faktor-faktor yang paling penting dalam analisis dan perencanaan strategi.


Dengan menggunakan hubungan korelasi antara variabel-variabel yang relevan, data analyst juga dapat mengembangkan model prediktif yang meramalkan hasil masa depan berdasarkan kondisi saat ini. Misalnya dalam industri keuangan, pemahaman tentang korelasi antara faktor-faktor seperti suku bunga, inflasi, dan pertumbuhan ekonomi dapat membantu dalam meramalkan perilaku pasar keuangan di masa depan.


3. Contoh Penggunaan Korelasi

Misalkan kamu seorang data analyst di sebuah perusahaan ritel, diberi tugas untuk menganalisis efektivitas promosi penjualan yang dilakukan selama beberapa bulan terakhir. Dalam analisis ini, kamu memutuskan menggunakan statistik korelasi untuk mengeksplorasi hubungan antara jumlah pengeluaran iklan dan peningkatan penjualan.


Setelah mengumpulkan data tentang pengeluaran iklan dan penjualan harian selama periode yang ditentukan, kamu menggunakan metode korelasi Pearson untuk menghitung koefisien korelasi antara kedua variabel tersebut. Setelah menghitungnya, kamu menemukan adanya korelasi positif yang signifikan antara jumlah pengeluaran iklan dan penjualan, dengan koefisien korelasi sebesar 0.75. Artinya, semakin tinggi pengeluaran iklan, semakin tinggi juga penjualan.


Dengan memahami hubungan korelasi ini, Sahabat DQ dapat memberikan rekomendasi kepada manajemen perusahaan untuk meningkatkan efektivitas promosi penjualan dengan menyesuaikan strategi iklan. Mungkin dalam hal ini, kamu menyarankan untuk meningkatkan anggaran iklan pada saluran yang telah terbukti memberikan hasil yang baik, serta mengidentifikasi tren dan pola dalam pengeluaran iklan yang paling efektif dalam meningkatkan penjualan. Dengan pendekatan tersebut, perusahaan dapat mengalokasikan sumber daya dan anggaran dengan lebih efisien.


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


4. Statistika Dasar Lainnya untuk Data Analyst

Data Analyst

Selain korelasi, ada beberapa konsep statistika dasar lainnya yang penting bagi seorang data analyst. Salah satunya adalah distribusi probabilitas, yang dibutuhkan untuk memahami bagaimana nilai-nilai tertentu tersebar di sekitar rata-rata atau nilai tengah. Dengan pemahaman tentang distribusi probabilitas, kalian dapat mengidentifikasi pola-pola dalam data, memprediksi kemungkinan hasil masa depan, dan mengambil keputusan yang lebih baik berdasarkan risiko yang ada.


Selain itu, pengujian hipotesis statistik juga penting bagi seorang data analyst. Dengan ini, kalian dapat menentukan apakah perbedaan antara dua kelompok atau variabel dalam dataset benar-benar signifikan, ataukah hanya terjadi secara acak. Dengan menggunakan pengujian hipotesis, Sahabat DQ dapat membuat kesimpulan yang lebih kuat tentang hubungan antara variabel-variabel dan membuat keputusan pada bukti yang kuat dari data.


Ingin tahu lebih lanjut implementasi dasar-dasar statistik tersebut pada proses analisis data? 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

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login