Pahami Fungsi Analisis Statistik dalam Data Analytics!

Bisnis rata-rata telah berubah secara radikal selama dekade terakhir. Baik itu peralatan yang digunakan di meja kerja atau perangkat lunak yang digunakan untuk berkomunikasi, sangat sedikit hal yang terlihat sama seperti dulu. Hal lain yang sama sekali berbeda adalah seberapa banyak data yang kita miliki di ujung jari kita. Apa yang dulunya langka sekarang menjadi sejumlah besar data. Tapi, itu hanya luar biasa jika sahabat data tidak tahu cara menganalisis data bisnis sahabat data untuk menemukan makna yang benar dan berwawasan luas. Jadi, bagaimana sahabat data beralih dari titik A, yang memiliki sejumlah besar data, ke titik B, agar dapat menafsirkan data itu secara akurat? Semuanya bermuara pada penggunaan metode yang tepat untuk analisis statistik, yaitu bagaimana kami memproses dan mengumpulkan sampel data untuk mengungkap pola dan tren. Untuk analisis ini, ada lima yang dapat dipilih: mean, standar deviasi, regresi, pengujian hipotesis, dan penentuan ukuran sampel.

Statistika adalah cabang matematika terapan yang melibatkan pengumpulan, deskripsi, analisis, dan penarikan kesimpulan dari data kuantitatif. Teori matematika di balik statistik sangat bergantung pada kalkulus diferensial dan integral, aljabar linier, dan teori probabilitas. Ahli statistik, orang yang melakukan statistik, sangat peduli dengan menentukan cara menarik kesimpulan yang dapat diandalkan tentang kelompok besar dan peristiwa umum dari perilaku dan karakteristik lain yang dapat diamati dari sampel kecil. Sampel kecil ini mewakili sebagian dari kelompok besar atau sejumlah contoh fenomena umum yang terbatas. Dua bidang utama statistik dikenal sebagai statistik deskriptif, yang menggambarkan sifat-sifat data sampel dan populasi, dan statistik inferensial, yang menggunakan sifat-sifat tersebut untuk menguji hipotesis dan menarik kesimpulan.

Apa saja tipe tipe Data Analitik yang menerapkan konsep statistik?

1. Analisis Statistik Deskriptif

Pada dasarnya, ini berkaitan dengan mengatur dan meringkas data menggunakan angka dan grafik. Itu memudahkan sejumlah besar data untuk interpretasi yang dapat dipahami bahkan tanpa membuat kesimpulan di luar analisis atau menanggapi hipotesis apa pun. Alih-alih memproses data dalam bentuk mentahnya, analisis statistik deskriptif memungkinkan kita untuk merepresentasikan dan menafsirkan data secara lebih efisien melalui perhitungan numerik, grafik, atau tabel. Dari semua langkah persiapan yang diperlukan untuk menyimpulkan analisis dan interpretasi, analisis statistik deskriptif melibatkan berbagai proses seperti tabulasi, ukuran tendensi sentral (mean, median, mode), ukuran dispersi atau varians (range, variasi, standar deviasi), skewness pengukuran dan analisis deret waktu. Di bawah analisis deskriptif, data diringkas dalam bentuk tabel dan dikelola & disajikan dalam bentuk grafik dan grafik untuk menjumlahkan data, dengan asumsi untuk seluruh populasi.

Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik

2. Analisis Statistik Inferensial

 Analisis statistik inferensial pada dasarnya digunakan ketika pemeriksaan setiap unit dari populasi tidak dapat dicapai, sehingga mengekstrapolasi, informasi yang diperoleh, ke populasi yang lengkap. Dengan kata sederhana, analisis statistik inferensial memungkinkan kita menguji hipotesis tergantung pada data sampel dari mana kita dapat mengekstraksi kesimpulan dengan menerapkan probabilitas dan membuat generalisasi tentang seluruh data, dan juga dapat membuat kesimpulan sehubungan dengan hasil masa depan di luar data yang tersedia. Dengan cara ini, sangat disukai saat menarik kesimpulan dan membuat keputusan tentang seluruh populasi berdasarkan data sampel. Dengan demikian, metode ini melibatkan teori pengambilan sampel, berbagai tes signifikansi, kontrol statistik, dll.

3. Analisis Prediktif

Analisis prediktif diterapkan untuk membuat prediksi peristiwa masa depan, atau apa yang mungkin terjadi selanjutnya, berdasarkan fakta dan angka saat ini dan masa lalu. Secara sederhana, analitik prediktif menggunakan teknik statistik dan algoritma pembelajaran mesin untuk menggambarkan kemungkinan hasil, perilaku, dan tren di masa mendatang bergantung pada data terbaru dan sebelumnya. Teknik yang banyak digunakan di bawah analisis prediktif termasuk penambangan data, pemodelan data, kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan lain-lain untuk membuat prediksi imperatif. Dalam sistem bisnis saat ini, analisis ini didekati oleh perusahaan pemasaran, organisasi asuransi, penyedia layanan online, pemasaran berbasis data, dan perusahaan keuangan, namun, bisnis apa pun dapat memanfaatkannya dengan merencanakan masa depan yang tidak terduga, seperti untuk mendapatkan keuntungan. keunggulan kompetitif dan mempersempit risiko yang terkait dengan peristiwa masa depan yang tidak terduga. Analisis prediktif menyatu pada peramalan peristiwa mendatang menggunakan data dan memastikan kemungkinan beberapa tren dalam perilaku data. Oleh karena itu, bisnis menggunakan pendekatan ini untuk mendapatkan jawaban œapa yang mungkin terjadi? dimana dasar membuat prediksi adalah ukuran probabilitas.

3. Analisis Preskriptif

Analisis preskriptif memeriksa data Untuk mengetahui apa yang harus dilakukan, analisis ini banyak digunakan dalam analisis bisnis untuk mengidentifikasi tindakan terbaik yang mungkin dilakukan untuk suatu situasi. Sementara analisis statistik lainnya mungkin digunakan untuk mendorong pengecualian, ini memberikan jawaban yang sebenarnya. Pada dasarnya, ini berfokus pada menemukan saran yang optimal untuk proses pengambilan keputusan. Beberapa teknik yang diterapkan dalam analisis preskriptif adalah simulasi, analisis grafik, algoritma, pemrosesan peristiwa kompleks, pembelajaran mesin, mesin rekomendasi, aturan bisnis, dll. Namun, ini hampir terkait dengan analisis deskriptif dan prediktif, di mana analisis deskriptif menjelaskan data dalam hal apa yang telah terjadi, analisis prediktif mengantisipasi apa yang bisa terjadi, dan di sini analisis preskriptif berkaitan dalam memberikan saran yang sesuai di antara preferensi yang tersedia.

4. Exploratory Data Analytics (EDA)

Eksplorasi Data atau dikenal dengan EDA seperti yang diketahui, adalah padanan dari statistik inferensial, dan sangat diimplementasikan oleh para pakar data. Ini umumnya merupakan langkah pertama dari proses analisis data yang dilakukan sebelum teknik analisis statistik lainnya. EDA tidak digunakan sendiri untuk memprediksi atau menggeneralisasi, itu membuat pratinjau data dan membantu mendapatkan beberapa wawasan penting ke dalamnya. Metode ini sepenuhnya berfokus pada menganalisis pola dalam data untuk mengenali hubungan potensial. EDA dapat didekati untuk menemukan asosiasi yang tidak diketahui dalam data, memeriksa data yang hilang dari data yang dikumpulkan dan memperoleh wawasan maksimum, memeriksa asumsi dan hipotesis.

Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika

5. Belajar Statistik Asik bareng DQLab Academy!