TIKET DQGRATIS UNTUK KAMU!
Sesi Belajar Excel Basic hingga Visualisasi Data Sederhana bersama DQLab  
DAFTAR SEKARANG
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 18 Jam 21 Menit 33 Detik 

Mengenal Lebih Dalam Pengolahan Data Statistik Dalam Data Science

Belajar Data Science di Rumah 08-Maret-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/abee440da9712c0e87d0c24377df5562_x_Thumbnail800.png

Pengolahan data statistik merupakan bagian dari proses mengolah data menggunakan metode tertentu dengan tujuan untuk memperoleh informasi dari suatu set data yang berguna bagi penggunanya. Di era kini, data menjadi sesuatu yang sangat penting. Jika data diolah dengan cara yang tepat, maka ini akan menguntungkan perusahaan maupun instansi yang menerapkannya. Hasil analisis data dapat dijadikan pedoman dalam pengembangan strategi bisnis atau perbaikan pelayanan publik di masa mendatang.


Data terbagi menjadi beberapa jenis seperti berdasarkan sifatnya, sumbernya, waktu pengumpulannya, dan sebagainya. Beda jenis data, beda juga cara mengolahnya. Sebagai praktisi data wajib paham dengan jenis data yang akan dipakai dan metode apa yang tepat untuk data tersebut. Untuk itu dalam artikel ini akan membahas lebih dalam mengenai pengolahan data statistik. Yuk, simak pembahasannya dibawah ini.

1. Ketahui Proses Pengolahan Data Statistik

Ketika akan bekerja dengan data, kita wajib tahu bagaimana proses dalam pengolahan data. Pengolahan data merupakan proses yang krusial karena data yang diolah ini akan dianalisis untuk mendapatkan informasi yang berguna. Jika dalam proses pengolahan data tidak berjalan baik, maka bisa jadi proses analisis juga tidak berjalan baik sehingga hasilnya tidak menjawab permasalahan yang ada. Proses pengolahan data meliputi pengumpulan data, editing data, koding data, penyajian data, dan analisis. Data dikumpulkan dari berbagai sumber yang berkaitan dengan permasalahan yang ingin diselesaikan. Data yang telah terkumpul kemudian dilakukan proses editing dimana data diperiksa kembali apakah data tersebut cocok dengan tujuan penelitian dan memeriksa kelengkapan data. Setelah itu dilakukan koding data dimana data dikelompokkan sesuai kategori untuk memudahkan analisis. Data selanjutnya disajikan dalam bentuk yang menarik dan mudah dipahami umumnya dalam bentuk plot atau grafik. Dengan data yang tersaji dengan baik dan mudah dipahami, maka akan lebih mudah dalam melakukan analisis data dan memperoleh informasi yang berguna dalam pemecahan masalah. Perlu diingat bahwa tidak semua data dapat digunakan dalam proses pengolahan data. Sebaiknya data yang digunakan adalah data yang lengkap atau yang memenuhi syarat-syarat tertentu yang mana data tersebut dapat dikatakan layak digunakan dalam proses pengolahan data. 

Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!


2. Jenis-Jenis Data Statistik

Sebagai seorang praktisi data, wajib paham mengenai jenis-jenis data statistik. Seperti yang telah diketahui, data terbagi menjadi beberapa jenis. Berdasarkan sifatnya data terbagi menjadi data kuantitatif dan data kualitatif. Data kuantitatif merupakan data yang dinyatakan dengan angka-angka atau disebut data numerik. Sedangkan data kualitatif merupakan data yang tidak dinyatakan dalam bentuk angka-angka. Data kualitatif biasanya berbentuk teks atau narasi. Selain itu ada data yang terbagi berdasarkan sumbernya yaitu data primer dan data sekunder. Data primer merupakan data yang dikumpulkan dan diterbitkan oleh suatu badan yang sama. Contohnya data kependudukan oleh Badan Pusat Statistik. Sedangkan data sekunder merupakan data yang dikumpulkan sendiri yang berasal dari penelitian terdahulu seperti dari buku-buku, jurnal, karya ilmiah, dan sebagainya. Beberapa jenis data lainnya adalah berdasarkan waktu pengumpulannya yaitu data cross section dan data time series.

3. Manfaat Pengolahan Data Statistik Dalam Bisnis

Pengolahan data statistik dalam bisnis bermanfaat dalam merancang strategi bisnis untuk masa yang akan datang. Dalam bisnis tentu dibutuhkan perencanaan yang baik dalam menjalankannya agar sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai. Dengan pengolahan data statistik akan memberikan gambaran mengenai perencanaan tersebut seperti perencanaan lokasi distribusi produk yang sesuai dengan daya beli konsumen di sekitarnya. Perubahan yang terjadi seperti peningkatan dan penurunan penjualan produk juga dapat diketahui. Selain itu manfaat lain yang diperoleh dengan melakukan pengolahan data statistik yaitu mengetahui trend pasar, jumlah penjualan produk, preferensi konsumen terhadap produk, persentase produk yang laku terjual dan tidak, tingkat kepuasan konsumen terhadap produk dan lainnya sesuai dengan kebutuhan perusahaan. 

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!       


Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.

    Penulis: Dita Kurniasari

    Editor : Annissawd


    Postingan Terkait

    Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!