Pahami 4 Dasar Statistik untuk Data Analyst
Statistik menjadi ilmu dasar yang perlu dikuasai oleh seorang data analyst. Dengan memahami dasar-dasar statistik, praktisi data akan lebih mudah untuk mengolah, menganalisis, dan mempresentasikan insight yang diperolehnya.
Bahkan dengan menerapkan beberapa uji statistik, kita bisa tahu kualitas data tersebut sebelum melanjutkan ke tahap yang lebih krusial.
Nah, dalam artikel kali ini akan dijelaskan empat dasar statistik yang wajib diketahui para data analyst. Mulai dari standar deviasi hingga analisis regresi. Setiap rumus tersebut tentunya memiliki tujuan dan cara kerjanya masing-masing.
Penasaran apa saja keempat dasar statistik tersebut? Langsung simak pada pembahasan di bawah ini!
1. Standar Deviasi
Standar deviasi adalah salah satu konsep dasar statistik untuk memahami sebaran data dalam sebuah dataset. Rumus ini mengukur seberapa jauh nilai-nilai dalam dataset tersebar dari nilai rata-rata (mean) dataset tersebut.
Standar deviasi memberikan informasi tentang variabilitas atau dispersi data, dan semakin tinggi nilai standar deviasi, semakin besar variasi antara nilai-nilai dalam dataset.
Dengan memahami standar deviasi, data analyst dapat mengidentifikasi apakah data dalam suatu dataset cenderung stabil atau bervariasi.
Data dengan standar deviasi yang rendah menunjukkan bahwa nilai-nilainya cenderung mendekati rata-rata, sementara data dengan standar deviasi yang tinggi menandakan variasi yang signifikan antara nilai-nilai individu.
Standar deviasi juga penting dalam uji hipotesis, karena membantu praktisi data memahami seberapa signifikan perbedaan antara kelompok data yang dibandingkan.
Dengan mengetahui sebaran data melalui standar deviasi, data analyst dapat membuat kesimpulan yang lebih akurat dan membuat keputusan berdasarkan bukti statistik yang kuat.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Korelasi
Korelasi adalah konsep statistik yang mengukur sejauh mana dua variabel berkaitan satu sama lain. Nilai korelasi berkisar dari -1 hingga 1. Dengan nilai 1 menunjukkan korelasi positif sempurna, yaitu ketika satu variabel naik, variabel lainnya juga naik.
Sedangkan nilai -1 menunjukkan korelasi negatif sempurna, yaitu ketika satu variabel naik, variabel lainnya turun. Nilai korelasi mendekati 0 menunjukkan tidak adanya korelasi linear antara dua variabel tersebut.
Bagi data analyst, korelasi membantu untuk menentukan sejauh mana dua variabel saling berpengaruh. Misalnya dalam bisnis, korelasi dapat digunakan untuk mengidentifikasi apakah peningkatan dalam satu produk berkaitan dengan peningkatan penjualan produk lainnya.
Dengan memahami korelasi, data analyst dapat membuat keputusan yang lebih informatif dan memahami bagaimana variabel-variabel yang ada dapat mempengaruhi satu sama lain. Namun, penting untuk diingat bahwa korelasi tidak menyatakan sebab-akibat langsung antara dua variabel, itu hanya menunjukkan hubungan statistik antara variabel.
3. Distribusi Data
Distribusi data adalah pola atau bentuk penyebaran nilai-nilai dalam sebuah dataset. Memahami distribusi data sangat penting karena membantu data analyst untuk mengenali karakteristik dari data yang sedang dianalisis.
Distribusi data dapat berbentuk normal (distribusi normal) atau memiliki bentuk lain seperti distribusi binomial, Poisson, eksponensial, atau distribusi yang condong (skewed).
Distribusi normal merupakan bentuk distribusi yang paling umum ditemui. Dalam distribusi normal, nilai-nilai cenderung berpusat di sekitar nilai rata-rata (mean) dengan sebagian besar nilai berkumpul di sekitar mean.
Distribusi normal ini sangat penting dalam statistik karena banyak metode inferensial yang bergantung pada asumsi bahwa data berdistribusi normal.
Sedangkan distribusi data yang tidak normal (non-normal) dapat menunjukkan variasi dalam pola data yang dapat dijelaskan dengan distribusi lain seperti distribusi binomial yang menggambarkan hasil dari percobaan berulang yang memiliki dua hasil mungkin, atau distribusi Poisson yang digunakan untuk menggambarkan jumlah peristiwa yang terjadi dalam interval waktu tertentu.
Memahami bentuk distribusi data membantu data analyst memilih metode statistik yang sesuai, memahami kemungkinan outlier atau nilai ekstrim, serta memberikan insight tentang karakteristik data yang mungkin mempengaruhi hasil analisis.
Oleh karena itu, pengetahuan tentang distribusi data adalah landasan penting dalam pengolahan dan analisis data untuk membuat kesimpulan yang akurat dan relevan.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
4. Analisis Regresi
Analisis regresi adalah teknik statistik yang digunakan untuk memahami hubungan antara satu atau lebih variabel independen (pemacu) dan variabel dependen (hasil) dalam sebuah dataset. Tujuan utamanya untuk memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan variabel independen.
Dalam regresi linear, variabel dependen dan independen diasumsikan memiliki hubungan linier, yang berarti perubahan dalam variabel independen akan menghasilkan perubahan yang proporsional dalam variabel dependen. Regresi linear dapat membantu mengidentifikasi pola, tren, dan korelasi dalam data, serta memprediksi nilai-nilai masa depan berdasarkan hubungan yang ditemukan.
Data analyst perlu tahu analisis regresi untuk menilai sejauh mana variabel independen mempengaruhi variabel dependen. Dalam bisnis, misalnya, analisis regresi dapat digunakan untuk memahami bagaimana variabel seperti iklan, harga, atau kualitas produk mempengaruhi penjualan.
Dalam penelitian ilmiah, analisis regresi digunakan untuk mengukur pengaruh variabel-variabel tertentu terhadap fenomena yang sedang dipelajari. Selain itu, analisis regresi juga dapat membantu mengidentifikasi variabel independen yang paling signifikan dalam memprediksi variabel dependen, memberikan wawasan berharga untuk pengambilan keputusan yang lebih informatif.
Ingin tahu lebih lanjut implementasi dasar-dasar statistik tersebut pada proses analisis data? Pelajari di DQLab! Modul pembelajaran diatur sehingga pemula dapat mempelajari hal mendasar terlebih dahulu untuk memperkuat pengetahuannya. Selanjutnya akan diberikan beberapa studi kasus yang memperluas pemahaman kalian dan mengaplikasikannya ke permasalahan yang bervariasi.
Untuk pemula yang tidak memiliki latar belakang IT pun dimudahkan dengan Live Code Editor sehingga tidak perlu install aplikasi ketika harus praktik coding.
Bahkan modul di DQLab diintegrasikan dengan ChatGPT loh. Manfaatnya apa?
Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari
Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai
Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code
Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun
Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan ikuti Bootcamp Data Analyst with Python & SQL bersama DQLab LiveClass!
Penulis : Dita Feby
Editor : Annissa Widya