Contoh Implementasi Statistik untuk Data Analyst

Menganalisis data adalah salah satu tugas yang dilakukan oleh data analyst untuk menyajikan sebuah informasi kepada perusahaan. Analisis data ini melibatkan pendekatan yang lebih rinci dalam merekam, menganalisis, dan juga menyajikan hasil temuan data sehingga menjadi lebih mudah dalam menggunakan dan juga menafsirkannya untuk membuat keputusan bisnis baru. 

Salah satu metode analisis yang sering digunakan adalah metode statistik. Metode statistik ini memiliki beberapa macam jenisnya. Statistik ini juga sering digunakan di berbagai bidang lainnya seperti teknologi, industri, bisnis, dan lain sebagainya. Nah, metode-metode analisis apa sajakah yang digunakan? Yuk kita simak pembahasannya!

1. Mencari Rata-rata

Metode yang pertama yang sering dipakai adalah mencari rata-rata. Metode ini biasa disebut dengan metode mean. Jadi ketika ingin menghitung rata-rata, kalian perlu menambahkan daftar angka dan kemudian membagi angka itu dengan jumlah item di dalam daftarnya. Metode ini dapat menentukan trend keseluruhan dari kumpulan data dan mampu mendapatkan tampilan data yang lebih cepat dan ringkas.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Analisis Regresi

Metode selanjutnya adalah analisis regresi. Analisis regresi ini adalah hubungan antara variabel dependen (data yang ingin diukur) dan juga variabel independen (data yang digunakan untuk memprediksi variabel dependen). Analisis regresi ini bisa digunakan untuk menjelaskan sebuah variabel yang mempengaruhi variabel lainnya. Jadi pada dasarnya, analisis regresi ini adalah sebab dan akibat yang menghasilkan suatu analisis dengan bergantung pada satu atau lebih variabel.

3. Exploratory Data Analytics (EDA)

EDA atau sering disebut dengan eksplorasi data adalah persamaan kata dari statistik inferensial. EDA ini sangat umum digunakan dalam langkah pertama dari proses analisis data yang dilakukan sebelum teknis analisis statistik lainnya. Metode ini sepenuhnya berfokus kepada analisis pola dalam sebuah data untuk mengenali hubungan potensial. EDA juga bisa menemukan asosiasi yang tidak diketahui dalam data, memeriksa data yang hilang dari data yang dikumpulkan dan juga memperoleh wawasan maksimum.

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

4. Menentukan Besaran Sampel

Statistik juga bisa menentukan besaran sebuah sampel. Hal ini dilakukan karena data yang dikumpulkan sangatlah besar dan harus akurat dalam menganalisisnya. Maka dari itu kalian bisa menganalisis data tersebut dengan menentukan besaran sampel. Contohnya seperti kalian mengirimkan sebuah survei kepada para pelanggan yang kemudian menggunakan metode simple random sampling untuk memilih data pelanggan yang akan dianalisis secara acak.

Kita berada di era dimana data adalah tonggak utama dalam pengambilan keputusan. Untuk itu peran seorang data analyst menjadi semakin penting. Update portfolio secara berkala adalah keharusan. Yuk, 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:

• 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!

Atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python untuk mahir data analyst bersama DQLab!