Ide Metode Statistik untuk Project Data Analyst
Analisis data adalah proses pengumpulan, pemodelan, dan analisis data yang bertujuan untuk mengekstrak insight yang ada pada dataset untuk mendukung pengambilan keputusan. Ada beberapa metode dan teknik untuk melakukan analisis, tergantung pada industri dan tujuan analisis.
Pada dasarnya ada dua metode analisis data, yaitu metode kualitatif dan kuantitatif. Kedua metode ini sangat kontras dan membutuhkan dua jenis data yang berbeda. Metode kualitatif dan kuantitatif dibagi menjadi beberapa jenis dan dapat digunakan sesuai tujuan penelitian.
Bagi seorang data analyst, metode statistik adalah makanan sehari-hari karena salah satu tugas dari role ini adalah menggali informasi dari kumpulan data. Bagi calon data analyst yang ingin membangun portfolio data analyst, ada beberapa rekomendasi metode statistik yang cocok untuk dikembangkan menjadi project.
Metode-metode ini akan sering digunakan didunia industri bersama data scientist. Penasaran apa saja metode tersebut? Yuk kita simak bersama!
1. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif adalah metode untuk menemukan insight dari kumpulan data dimasa lalu. Metode ini bertujuan untuk melihat data dan menganalisis peristiwa dan situasi di masa lalu untuk mendapatkan ide pengembangan di masa mendatang.
Analisis deskriptif dapat membantu peneliti atau data analyst untuk melihat kinerja di masa lalu untuk memahami suatu fenomena yang berakibat pada bisnis di masa lalu. Hal ini membantu data analyst atau pun peneliti untuk belajar dari masa lalu dan bagaimana cara mengembangkan kinerja di masa depan.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Analisis Regresi
Analisis regresi bertujuan untuk mengidentifikasi model hubungan antara variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen. Dalam dunia olah data, teknik ini digunakan untuk memprediksi nilai dari kumpulan data tertentu.
Analisis regresi adalah salah satu jenis metode analisis data yang paling populer di dunia bisnis, peramalan keuangan, dan lain sebagainya. Ada banyak jenis model regresi, misalnya model regresi linier, regresi berganda, regresi logistik, regresi non linier, dan lain sebagainya.
3. Analisis Time Series
Hampir di semua bidang, pengukuran dilakukan dari waktu ke waktu. Pengamatan ini mengarah pada kumpulan data terorganisir yang dikenal dengan data time series atau data runtun waktu.
Contoh data time series adalah daily value dari index pasar saham. Analisis time series adalah proses pemodelan dan menjelaskan deretan titik data yang bergantung pada waktu. Tujuan metode ini adalah untuk menarik semua informasi yang bermanfaat dari data set. Informasi ini digunakan untuk membuat dan memodelkan perkiraan di masa depan.
4. Analisis Diskriminan
Analisis diskriminan adalah salah satu metode klasifikasi yang paling kuat dalam data mining. Metode ini menggunakan pengukuran variabel pada kelompok yang berbeda untuk menggarisbawahi poin-poin yang membedakan kelompok tersebut. Contohnya adalah untuk mengklasifikasikan aplikasi kartu kredit apakah dalam kategori risiko rendah atau risiko tinggi.
source: michael branner
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Yuk belajar berbagai metode analisis data di bersama DQLab sebagai bekal untuk berkarir di berbagai industri. DQLab menawarkan berbagai paket belajar yang menyenangkan yang pastinya akan membantu kita untuk mengenal berbagai metode analisis data di berbagai bidang industri.
DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali.
Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python berikut untuk informasi lebih lengkapnya!
Penulis: Galuh Nurvinda K