[LAST CALL!] BANGKITKAN SKILL DATA SAMPAI SUKSES BERKARIR
BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 127 RIBU  | Pakai Kode: DQBANGKIT
KLAIM PROMONYA!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 16 Jam 30 Menit 35 Detik 

Implementasi Masa Kini Analisis Statistik Parametrik!

Belajar Data Science di Rumah 25-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/4054a7d1f91ef1a3827f2f09cde1bbcd_x_Thumbnail800.jpeg

Dunia kita saat ini dijalankan oleh data. Jumlah data yang kami hasilkan setiap hari adalah 2,5 triliun byte, dengan populasi 7,8 miliar. Dalam proses transformasi digital, data merupakan sumber utama untuk melakukan analisis. Organisasi telah menyadari perlunya berevolusi dari organisasi yang mengetahui menjadi organisasi pembelajar. Industri komersial secara luas menggunakan teknik dan teknologi analitik data untuk memiliki keputusan bisnis yang rasional. Analisis data memerlukan statistik deskriptif untuk membantu sahabat data membuat keputusan bisnis yang lebih baik dari data. Statistik adalah kumpulan, analisis, dan interpretasi pengetahuan. Statistik adalah alat dasar ilmuwan data, yang diharapkan untuk mengumpulkan dan menganalisis sejumlah besar data terstruktur dan tidak terstruktur dan melaporkan temuan mereka. 


Ini adalah proses menggunakan dan menganalisis secara kuantitatif menggambarkan atau meringkas fitur dari kumpulan informasi. Ringkasan ini membentuk gagasan deskripsi awal info sebagai bagian dari analisis statistik yang lebih luas. Inferensi statistik adalah proses menggunakan analisis data untuk menyimpulkan properti dari distribusi probabilitas yang mendasarinya. Analisis statistik inferensial berspekulasi sifat-sifat suatu populasi. Diasumsikan bahwa kumpulan data yang diamati diambil dari populasi yang lebih besar. Dalam pembelajaran mesin, istilah inferensi berarti membuat prediksi, dengan mengevaluasi model yang sudah terlatih. Baik statistic ataupun analytics memiliki keterkaitan. Lalu apakah keterkaitannya? Berikut ulasannya bersama DQLab Academy !


1. Apa itu Analytics?

Analytics adalah proses ekstraksi pola yang bermakna dalam data. Pemrograman komputer inti, statistik, dan pembelajaran mesin adalah dasar konkret untuk Analytics, untuk memberikan kinerja dan prediksi yang dapat diukur. Analisis menghasilkan visualisasi data tren dan metrik untuk menyampaikan wawasan. Perusahaan biasanya menerapkan analitik ke data bisnis untuk menjelaskan, memprediksi, dan meningkatkan kinerja bisnis. Secara khusus, arena dalam analitik mencakup analitik prediktif, manajemen keputusan perusahaan, analitik ritel, analitik web, ukuran dan pengoptimalan departemen penjualan, pemodelan harga dan promosi, analisis risiko kredit, dan analitik penipuan. Analytics membutuhkan komputasi dan statistik ekstensif untuk algoritma mereka untuk menghasilkan tren.

Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik


2. Jenis Analisis Data.

Empat tipe dasar analisis data.

  1. Analisis deskriptif adalah evaluasi selama periode waktu tertentu. Berapa rating channel minggu ini? Apakah itu meningkat? Apakah penjualan meningkat dengan strategi pemasaran baru bulan ini?

  2. Analisis diagnostik menyelidiki penyebab perubahan. Ini membutuhkan hipotesis data yang heterogen. Bagaimana cuaca mempengaruhi seri pakaian? Apakah penjualan meningkat dengan strategi pemasaran baru?

  3. Analisis prediktif memperkirakan apa yang bisa terjadi dalam waktu dekat. Apa yang terjadi terakhir kali ketika kami terlambat klien? Berapa banyak t-shirt yang dijual di musim dingin tahun ini?

  4. Analisis preskriptif menyarankan serangkaian tindakan dan tindakan. jika cuaca musim panas Bagaimana cuaca menghabiskan lebih dari 4 bulan, kita harus meningkatkan produksi t-shirt musim panas ini.


3. Statistik dalam Analisis Data

Dalam Analytics, asumsi dibuat berdasarkan tren dan prediksi dibuat dengan mengandalkan statistik. Statistik berfokus pada menganalisis, mengumpulkan, dan menafsirkan data dengan cara yang logis dan biasanya numerik, masuk akal bahwa teknik yang dikembangkan dalam Statistik berguna secara langsung dalam Analisis Data. Analytics membantu sahabat data membentuk hipotesis, sementara statistik memungkinkan sahabat data mengujinya. Analytics membantu sahabat data membentuk hipotesis. Ini meningkatkan kualitas pertanyaan. Statistik membantu sahabat data menguji hipotesis. Ini meningkatkan kualitas jawaban.



4. Statistik dan Analisis di era Data saat ini

  1. Media Sosial dan Analytics Ada 4,7 miliar pengguna internet. Perusahaan seperti Netflix, Facebook, YouTube, dan Instagram semuanya memiliki algoritme yang bekerja pada statistik konsumennya. Analisis data menunjukkan kepada perusahaan apa yang disukai pelanggan untuk ditonton, dan memberikan konten yang sesuai.

  2. Analisis Data untuk Manajemen Risiko Bisnis Analisis data berkontribusi luas dalam pengembangan penyediaan solusi untuk manajemen risiko. Dengan ketersediaan dan statistik yang sangat beragam, analitik data memperkuat kualitas model untuk manajemen risiko. Akibatnya, bisnis dapat memiliki strategi yang lebih cerdas dan dapat membuat keputusan yang disengaja.

  3. Statistik data dalam Manajemen Rantai Pasokan

Menawarkan jaringan pemasok dengan akurasi, kejelasan, dan Wawasan yang lebih   baik. Melalui penerapan analisis data, pemasok mencapai kecerdasan kontekstual di seluruh rantai pasokan. Pada dasarnya, melalui data analytics supplier bisa lepas dari kendala yang dihadapi sebelumnya.

  1. Statistik Pola Cuaca

Saat ini sensor cuaca dan satelit dikerahkan di seluruh dunia. Sejumlah besar pengetahuan dikumpulkan dari mereka, kemudian data ini digunakan untuk mengamati cuaca dan kondisi lingkungan. Semua statistik digunakan dalam prakiraan cuaca, untuk mempelajari pemanasan global, dalam memahami pola bencana alam. Deep Thunder adalah proyek penelitian IBM, yang menyediakan prakiraan cuaca melalui komputasi data besar berkinerja tinggi. Mereka juga melayani Tokyo dengan prakiraan cuaca yang lebih baik untuk bencana alam dengan memprediksi kemungkinan kabel listrik yang rusak.

  1. Analisis dalam transportasi dan pengiriman

Data statistik telah digunakan dalam berbagai cara untuk membuat transportasi lebih efisien dan mudah. Berikut adalah beberapa contoh kehidupan nyata. Perencanaan rute: Analytics memperkirakan kebutuhan pengguna dari rute yang berbeda tergantung pada moda transportasi mereka untuk merencanakan rute dengan perhentian minimal. Manajemen kemacetan dan kontrol lalu lintas: Dengan menggunakan statistik, estimasi kemacetan dan pola lalu lintas secara real-time sekarang dimungkinkan. Misalnya, orang menggunakan Google Maps untuk menemukan rute rawan lalu lintas dengan jumlah terkecil. Uber menghasilkan dan menggunakan sejumlah besar pengetahuan tentang pengemudi, kendaraan mereka, lokasi, setiap perjalanan dari setiap kendaraan, dll. Semua data ini dianalisis dan kemudian digunakan untuk memprediksi pasokan, permintaan, dan lokasi pengemudi, dan tarif yang akan ditetapkan untuk setiap perjalanan. Beberapa perusahaan logistik terkemuka seperti DHL dan FedEx menggunakan analisis data untuk melihat data yang dikumpulkan dan meningkatkan efisiensi mereka secara keseluruhan. Dengan menggunakan aplikasi analitik data, bisnis siap menemukan rute pengiriman paling sederhana, waktu pengiriman, juga karena sarana transportasi yang paling hemat biaya.


Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika


5. Belajar Statistik Asik bareng DQLab Academy!

Salah satu cabang ilmu yang mendukung adanya data analyst adalah keilmuan statistik. Banyak sekali teori teori statistik yang digunakan oleh data analyst dalam mengolah data. Mau tau apa saja? Yuk pahami dan terjun langsung dengan data real industri bersama DQLab Academy! Belajar Statistik dan Data Science anti ribet dengan fitur live code editor!

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!