Distribusi Statistik yang Wajib Dipelajari Data Analyst

Seorang data analyst tentunya tidak pernah terlepas dari konsep statistik untuk menghasilkan insight berkualitas dan dapat dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan bisnis. Salah satu konsep tersebut adalah distribusi data. Ada banyak macam distribusi yang ada dalam statistik dengan peran dan fungsinya masing-masing.

Nah, dalam artikel ini akan dijelaskan setidaknya ada empat distribusi data yang wajib dipelajari oleh data analyst. Mulai dari distribusi normal hingga distribusi eksponensial. Bagaimana konsepnya dan seperti apa implementasinya dalam profesi data analyst? Mari kita simak langsung pembahasan berikut ini!

1. Distribusi Normal

Distribusi normal, juga dikenal sebagai distribusi gauss atau distribusi gaussian adalah distribusi data yang paling sering muncul dalam berbagai skenario. Dengan memahami distribusi ini, kalian dapat membuat asumsi yang kuat tentang bagaimana data tersebar di sekitar nilai rata-rata.

Distribusi normal juga sangat berperan dalam berbagai teknik inferensial statistika, seperti uji hipotesis dan konstruksi interval kepercayaan karena banyak dari metode-metode ini bergantung pada asumsi bahwa data terdistribusi normal. Oleh karena itu, pemahaman yang kuat terhadap distribusi normal membantu seorang data analyst untuk membuat keputusan yang lebih akurat dan dapat diandalkan berdasarkan analisis statistik.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Distribusi Binomial

Pemahaman distribusi binomial sangat penting bagi seorang data analyst karena distribusi ini digunakan untuk menganalisis dan memodelkan situasi di mana percobaan diulang sejumlah tertentu dan setiap percobaan hanya memiliki dua hasil yang mungkin, yaitu sukses atau gagal. Sehingga distribusi ini digunakan untuk menghitung probabilitas keberhasilan atau kegagalan dalam sejumlah percobaan berulang.

Misalnya, dalam uji hipotesis atau analisis eksperimen, pemahaman distribusi binomial memungkinkan seorang data analyst untuk menghitung probabilitas berbagai skenario yang melibatkan jumlah keberhasilan atau kegagalan tertentu dalam serangkaian percobaan. Selain itu, distribusi ini juga menjadi dasar bagi distribusi lain yang lebih kompleks, seperti distribusi poisson dan distribusi hipergeometrik. Oleh karena itu, pemahaman pada distribusi ini membantu membentuk landasan pemahaman yang lebih mendalam terhadap konsep-konsep statistika lanjut.

3. Distribusi Poisson

Distribusi poisson berguna ketika kita tertarik pada perhitungan jumlah kejadian yang terjadi dalam interval waktu atau ruang yang tetap, dan kejadian tersebut terjadi secara independen dan dengan tingkat kejadian yang relatif rendah. Sebagai contoh, dapat diterapkan dalam analisis data tentang jumlah panggilan masuk ke pusat layanan pelanggan dalam satu jam atau jumlah kecelakaan lalu lintas dalam suatu wilayah per jam. Dengan memahami distribusi poisson, kalian dapat menghitung probabilitas berbagai jumlah kejadian dan membuat perkiraan yang akurat terkait dengan kejadian langka tersebut.

Distribusi poisson juga memiliki hubungan erat dengan distribusi binomial ketika jumlah percobaan sangat besar dengan tingkat keberhasilan rendah. Dalam batasan ini, distribusi poisson dapat digunakan sebagai pendekatan yang lebih sederhana dan komputasional lebih efisien untuk memodelkan kejadian langka. Dengan demikian, pemahaman pada distribusi ini membantu seorang data analyst untuk memilih model yang paling sesuai dengan karakteristik data yang dihadapi, serta diperlukan untuk analisis dalam berbagai konteks, termasuk prediksi, perencanaan kapasitas, dan manajemen risiko.

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

4. Distribusi Eksponensial

Distribusi eksponensial seringkali berkaitan erat dengan waktu tunggu atau waktu di antara peristiwa, seperti waktu kedatangan pelanggan di sebuah layanan atau waktu kegagalan mesin dalam suatu sistem. Memahami distribusi eksponensial memungkinkan seorang data analyst untuk menghitung probabilitas waktu tunggu tertentu atau perkiraan waktu antara peristiwa, yang krusial dalam perencanaan operasional, manajemen antrian, dan pemeliharaan sistem.

Dalam konteks analisis data dan pemodelan waktu, pemahaman distribusi data jenis ini juga membantu kalian dalam membuat prediksi yang lebih akurat, mengoptimalkan proses, dan merencanakan sumber daya dengan lebih efisien. Dengan menguasai distribusi ini, kalian mampu menyediakan insight yang lebih mendalam terkait dengan waktu dan kejadian dalam berbagai aplikasi, meningkatkan kualitas keputusan, dan mendukung perencanaan strategis perusahaan.

Ingin tahu lebih lanjut bagaimana penggunaan distribusi 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