Kenali Aplikasi Metode Statistik untuk Data Analyst
Statistik adalah kumpulan data atau informasi yang nantinya dapat dikelola dengan ilmu statistika. Statistika adalah salah satu cabang dari ilmu matematika yang sangat bermanfaat untuk masa kini. Statistika biasanya juga disebut dengan suatu ilmu yang mempelajari tentang pengumpulan data, pengolahan data, sampai dengan penarikan kesimpulan. Statistika ini penting pula dipelajari oleh para data analyst. Dalam penerapannya terdapat berbagai macam metode statistik untuk data analyst yang dapat diperoleh sesuai kebutuhan.
Seorang data analyst saat ini menjadi profesi yang banyak diperlukan oleh berbagai perusahaan. Seorang data analyst umumnya bertanggung jawab terhadap data perusahaan. Dalam melaksanakan tugas dan tanggung jawabnya data analyst memerlukan berbagai skill yang mendukung, salah satunya adalah memilih metode atau teknik pengolahan data yang tepat.
Pada artikel kali ini kita akan mengenali apa saja metode statistika yang dapat digunakan oleh para data analyst.
1. ANOVA
Anova (Analysis of Variances) merupakan salah satu metode statistik yang sering digunakan oleh orang yang menganalisis data. Uji Anova ini digunakan untuk melakukan analisis komparasi multivariabel. Seseorang bisa menggunakan metode Anova ini ketika akan membandingkan nilai rata-rata populasi dari dua kelompok atau lebih. Uji Anova memiliki beberapa jenis yaitu Anova satu arah, Anova faktorial, Anova repeated measures, dan Multivariat Anova.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Uji Korelasi
Metode uji korelasi merupakan suatu metode statistik yang berguna untuk mengetahui seberapa kuat hubungan antara variabel. Dalam analisis korelasi memiliki syarat yang harus dipenuhi, yaitu data berdistribusi normal dan hubungan antar variabel bersifat linier.
Beberapa jenis analisis korelasi yang bisa digunakan antara lain koefisien korelasi Ranking Spearman, koefisien korelasi Ranking Tau Kendall, koefisien korelasi Phi, koefisien korelasi Kontingensi, dan bisa juga dilakukan secara manual.
3. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif merupakan suatu metode statistik yang berfungsi untuk memberikan gambaran secara umum terhadap data yang akan dianalisis. Analisis deskriptif ini sering digunakan untuk para peneliti. Beberapa langkah penggunaan analisis deskriptif antara lain melakukan perumusan masalah; menentukan jenis informasi atau data, menentukan prosedur pengumpulan data, melakukan pengolahan data, dan melakukan pengambilan keputusan berdasarkan hasil analisis data.
4. Analisis Regresi
Analisis regresi merupakan suatu metode statistik yang bisa digunakan oleh data analyst untuk menganalisis data. Analisis regresi ini biasanya digunakan untuk proses prediksi. Menurut KBBI, regresi merupakan suatu hubungan rata-rata antar variabel.
Analisis regresi memiliki beberapa fungsi seperti meningkatkan efisiensi, melakukan prediksi masa depan, memperbaiki kesalahan, dan memberikan pengetahuan baru. Analisis regresi terbagi menjadi beberapa jenis, yaitu regresi linear sederhana dan regresi linear berganda.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Mempelajari statistik merupakan suatu hal yang diperlukan oleh calon praktisi data. Seorang data analyst bisa mempelajari dasar-dasar statistik dari berbagai media, salah satunya adalah DQLab.
DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.
Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab.
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita