[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 20 Jam 2 Menit 34 Detik 

Mengapa Analisis Statistik Adalah Hal Penting Dipelajari?

Belajar Data Science di Rumah 21-Desember-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/138409a28b6e112272cbf5bccde63d30_x_Thumbnail800.jpg

Sesuai dengan judul, analisis statistik adalah hal yang penting untuk dipelajari mengapa? Sebelum kamu memahami alasan mengapa analisis statistik itu penting untuk dipelajari, kamu ingat boomingnya era internet tahun 2005 lalu dimana pengguna internet itu mencapai 1 Milyar pengguna dan lima tahun setelahnya berkembang menjadi 20 Exabyte per bulan, dan angka tersebut masih terus bertambah hingga saat ini yang bisa disebut dengan era “Big Data”. Ya, era “Big Data” memang menjadi salah satu cikal bakal berkembangnya profesi Data Scientist di berbagai perusahaan dan instansi pemerintahan. Itu artinya, dari kemunculan big data tentunya data-data tersebut membutuhkan pengolahan data sebelum dikonsumsi kembali untuk berbagai kepentingan.


Untuk menjadi seorang data scientist harus memiliki kemampuan teknis atau hard skill yang mumpuni meliputi kemampuan analisis statistik, machine learning, computer science, programming dan juga data storytelling. Selain itu, ada alasan lainnya tentang mengapa analisis statistik itu penting dalam suatu perusahaan yang akan dituangkan pada artikel kali ini. Mulai dari pengertian analisis statistik, tujuan, manfaat hingga tools untuk analisis statistik. Dengan memahami serba-serbi analisis statistik kamu akan menemukan alasan bahwa analisis statistik itu penting dan wajib untuk dipelajari. Yuk, simak artikel dibawah ini!


1. Pengertian Analisis Statistik

Untuk memahami segala sesuatu, pahami terlebih dahulu dari pengertiannya. Lantas apa sih analisis statistik itu? Analisis statistik adalah suatu pengumpulan dan interpretasi data untuk mengungkap pola dan suatu trend tertentu. Analisis statistik lebih cocok digunakan untuk data berupa angka atau bisa diangkakan.Selain itu, analisis statistik dibagi menjadi dua yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial. Dimana statistika deskriptif digunakan untuk membantu memaparkan atau menggambarkan keadaan yang sebenarnya (faktu) dari satu sampel penelitian. Sedangkan untuk statistika inferensial biasanya digunakan untuk mengolah data kuantitatif dengan tujuan untuk menguji kebenaran suatu teori baru yang diajukan peneliti yang dikenal dengan hipotesis.


Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik


2. Tujuan Analisis Statistik

Memahami tujuan dari analisis statistik membuat kamu dapat melihat pola mengapa penting dalam bisnis. Adapun tujuan dari analisis statistik adalah untuk mengidentifikasi trend. Bisnis ritel misalnya, mungkin menggunakan analisis statistik untuk menemukan pola dalam data pelanggan yang tidak terstruktur dan semi terstruktur yang dapat digunakan untuk menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih positif dan meningkatkan penjualan. Selain itu, analisis statistik bertujuan untuk dapat menetapkan kondisi bagaimana suatu hipotesis dapat digunakan dalam melakukan sesuatu, menyediakan suatu model mengenai nilai yang tidak diketahui berdasarkan data yang diteliti, serta menyediakan suatu model mengenai akibat dari suatu hipotesis yang diterima dan digunakan sebagai dasar dalam membuat atau mengambil keputusan.


3. Manfaat Analisis Statistik

Analisis statistik bermanfaat dalam kehidupan sehari-hari sebagai penyedia bahan atau juga keterangan dari berbagai hal untuk diolah serta ditafsirkan juga. Dalam penelitian ilmiah, analisis statistik berperan sebagai penyedia alat untuk dapat mengemukakan ataupun menemukan kembali keterangan yang seolah tersembunyi dalam angka. Sedangkan dalam ilmu pengetahuan, statistik tersebut berperan sebagai peralatan analisis interpretasi diri data kuantitatif ilmu pengetahuan sehingga dari data tersebut dapat ditarik sebuah kesimpulan.


4. Tools untuk Analisis Statistik

Perangkat lunak untuk melakukan analisis statistik biasanya memungkinkan pengguna untuk melakukan analisis yang lebih kompleks dengan memasukan tools tambahan untuk organisasi dan interpretasi dataset, serta untuk penyajian data itu. IBM, SPSS, RMP, dan STATA adalah beberapa contoh perangkat lunak analisis statistik. Misalnya, statistik IBM SPSS mencakup banyak proses analitik. Dari persiapan data dan manajemen data untuk analisis pelaporan. Perangkat lunak ini mencakup antarmuka yang dapat disesuaikan dan meskipun mungkin cukup sulit untuk digunakan seseorang, relatif mudah bagi mereka yang berpengalaman dalam cara kerjanya.


Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika


5. Belajar Statistik Lebih Terarah dari Modul Premium DQLab 

Belajar metode statistik merupakan langkah awal yang tepat untuk memulai karir sebagai seorang data scientist. Jika, kebetulan kamu pemula yang ingin belajar seputar dasar statistik dengan pemrograman python atau R tetapi bingung harus mulai belajar dari mana. Sudah coba belajar otodidak, malah overdosis informasi?Jangan khawatir yuk, buruan bergabung bersama DQLab. Kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. 

Dengan materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan! 



Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita




Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!