Jenis Distribusi Statistik yang Dipakai Data Analyst
Data analyst perlu memahami konsep statistik dalam melakukan analisis data. Ada banyak topik seputar statistik yang berhubungan dengan tugas seorang data analyst. Salah satunya adalah konsep distribusi statistik. Distribusi statistik penting bagi seorang data analyst karena dapat membantu dalam pemahaman data, pengambilan keputusan, dan interpretasi hasil analisis.
Distribusi statistik membantu data analyst memahami sebaran data yang mereka kerjakan. Dengan mengetahui distribusi data, mereka dapat mengidentifikasi pola, nilai ekstrem, serta apakah data tersebut simetris atau memiliki skewness tertentu.
Data analyst menggunakan distribusi statistik untuk mengidentifikasi anomali atau pencilan dalam data. Anomali adalah data yang berbeda secara signifikan dari distribusi yang diharapkan, dan ini dapat mengindikasikan masalah atau peluang bisnis yang signifikan.
Dengan pemahaman tentang distribusi data, seorang data analyst dapat membuat keputusan tentang bagaimana cara menyaring data, termasuk menentukan threshold atau aturan untuk menghilangkan atau mempertahankan data yang ditemukan. Dalam teori distribusi statistik, terdapat empat jenis yang seringkali ditemui dan dipakai oleh data analyst.
Apa saja? Simak artikelnya yuk sahabat DQLab!
1. Distribusi Normal
Distribusi Gaussian atau dikenal juga sebagai distribusi normal merupakan salah satu distribusi statistik yang paling umum digunakan dan penting dalam analisis data, Distribusi Gaussian banyak digunakan dalam berbagai analisis statistik, termasuk uji hipotesis, analisis regresi, pemodelan data, dan banyak aplikasi lainnya.
Ini karena banyak fenomena dalam ilmu pengetahuan, teknik, dan sosial cenderung mengikuti distribusi normal, sehingga distribusi Gaussian sering digunakan sebagai asumsi dalam banyak metode analisis statistik.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Distribusi Binomial
Distribusi binomial adalah distribusi probabilitas yang digunakan untuk menggambarkan hasil dari suatu eksperimen berulang yang memiliki dua hasil yang mungkin, yaitu "berhasil" atau "gagal." Distribusi ini dinamai dari matematikawan Swiss bernama Jacob Bernoulli, yang melakukan penelitian pada abad ke-18.
Rumus probabilitas distribusi binomial adalah:
Keterangan:
Distribusi binomial sering digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk uji hipotesis, analisis eksperimen, dan pemodelan probabilitas. Contoh-contoh penggunaannya meliputi penentuan probabilitas sukses dalam permainan peluang, analisis hasil ujian mahasiswa (lulus atau gagal), dan pemodelan peluang keberhasilan dalam percobaan ilmiah.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
3. Distribusi Poisson
Distribusi Poisson adalah salah satu distribusi statistik yang digunakan untuk menggambarkan jumlah kejadian yang terjadi dalam interval waktu atau ruang tertentu ketika kejadian tersebut terjadi secara acak dengan tingkat kejadian rata-rata yang diberikan.
Distribusi Poisson memiliki satu parameter tunggal, yang disebut dengan tingkat kejadian (λ). Tingkat kejadian adalah jumlah rata-rata kejadian yang terjadi dalam interval waktu atau ruang tertentu. Itu juga merupakan mean (rata-rata) dan varians dari distribusi Poisson.
Distribusi Poisson digunakan untuk menghitung probabilitas terjadinya jumlah kejadian tertentu dalam interval waktu atau ruang. Probabilitas ini dihitung dengan rumus distribusi Poisson. Dalam distribusi Poisson, rumus probabilitas untuk jumlah kejadian (k) dalam interval tertentu adalah:
Keterangan:
4. Distribusi Chi-Square
Distribusi chi-square adalah distribusi probabilitas yang digunakan dalam statistik. Distribusi ini muncul dalam berbagai konteks analisis statistik, terutama dalam uji hipotesis dan analisis regresi. Distribusi chi-square memiliki satu parameter tunggal yang disebut "derajat kebebasan" (degrees of freedom, df). Derajat kebebasan menggambarkan jumlah data atau kelompok data yang digunakan dalam perhitungan chi-square.
Berikut adalah rumus dari distribusi chi-square:
Distribusi chi-square adalah salah satu distribusi yang paling penting dalam statistik dan sering digunakan dalam berbagai analisis untuk menguji hubungan antara variabel, mengukur signifikansi statistik, dan menguji asumsi dalam model statistik.
Jadi, teman-teman, sekarang kalian tahu bahwa statistik adalah senjata rahasia yang digunakan oleh Data Analyst untuk memahami data dan membuat keputusan yang cerdas. Jangan takut untuk mempelajari lebih lanjut tentang statistik, karena ini adalah alat yang sangat berguna dalam dunia analisis data.
DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.
DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang!
Penulis: Reyvan Maulid