Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Pahami Konsep Persentil Statistik Bagi Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 29-Maret-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-rabu-03-2024-03-30-100937_x_Thumbnail800.jpg

Sebagai seorang data analyst, memiliki pemahaman basic statistik merupakan hal yang sangat penting dalam menginterpretasi data dan membuat keputusan yang berdasarkan bukti. Dengan pemahaman statistik yang kuat, seorang data analyst dapat menggali wawasan yang lebih dalam dari data, mengidentifikasi pola-pola yang relevan, dan mengevaluasi keandalan hasil analisis.


Hal ini juga memungkinkan untuk melakukan pengujian hipotesis yang solid dan menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Dengan demikian, pemahaman basic statistik adalah fondasi yang krusial bagi seorang data analyst untuk meraih kesuksesan dalam mengolah data.


Salah satu konsep dasar dalam statistik yang perlu dipahami oleh seorang data analyst adalah konsep persentil. Persentil menggambarkan pemisahan data ke dalam seratus bagian yang sama besar, dengan setiap persentil mewakili persentase tertentu dari total data. Dalam konteks distribusi data, persentil membantu dalam memahami distribusi nilai-nilai data dan memberikan informasi tentang letak relatif suatu nilai dalam kumpulan data.


Dengan memahami persentil, seorang data analyst dapat melakukan analisis yang lebih mendalam terhadap distribusi data, mengidentifikasi outlier, dan membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan pemahaman yang lebih lengkap tentang data yang mereka hadapi. Lalu seberapa penting konsep persentil ini dibawa ke pekerjaan sehari-hari data analyst? Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!


1. Membantu Memahami Distribusi Data

Ketika seorang data analyst memahami konsep persentil maka dapat membantu data analyst untuk memahami sebaran atau distribusi nilai-nilai dalam suatu kumpulan data dengan lebih baik. Hal ini memungkinkan mereka untuk mengidentifikasi pola-pola yang mungkin tersembunyi, mengeksplorasi karakteristik data yang relevan, serta menarik kesimpulan yang lebih akurat. 

Data Analyst

Sumber Gambar: Springer School


Dengan pemahaman yang mendalam tentang sebaran atau distribusi data melalui konsep persentil, seorang data analyst dapat menghasilkan analisis yang lebih terperinci dan memberikan rekomendasi yang lebih cerdas kepada pemangku kepentingan. Dengan demikian, konsep persentil bukan hanya sekadar alat statistika, tetapi merupakan fondasi yang kokoh bagi pengambilan keputusan yang didasarkan pada data.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Mengidentifikasi Nilai Outlier

Dengan menggunakan persentil, seorang data analyst dapat dengan mudah mengidentifikasi nilai-nilai yang tidak biasa atau outlier dalam dataset. Outlier dapat memberikan wawasan yang berharga tentang anomali dalam data atau kesalahan dalam pengumpulan data. Outlier dapat memberikan wawasan yang berharga tentang anomali dalam data atau kesalahan dalam pengumpulan data. 


Misalnya, jika sebuah perusahaan melihat peningkatan tiba-tiba dalam jumlah pengembalian produk, analisis persentil dapat membantu dalam mengidentifikasi apakah ada beberapa transaksi yang memiliki nilai yang jauh dari nilai-nilai lainnya, menandakan potensi adanya kesalahan dalam pengelolaan inventaris atau kebijakan pengembalian yang tidak efektif. 


Dengan menemukan dan mengatasi outlier ini, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi operasional dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Oleh karena itu, pemahaman tentang persentil sangat penting bagi seorang data analyst untuk memastikan kualitas dan keandalan data yang digunakan dalam pengambilan keputusan.


3. Memberikan keluaran untuk kinerja model 

Dalam konteks pemodelan prediktif atau evaluasi kinerja sistem, pemahaman tentang persentil sangat penting. Misalnya, persentil atas dari distribusi hasil prediksi dapat memberikan pandangan tentang kinerja model pada kasus-kasus ekstrim. Misalnya, persentil atas dari distribusi hasil prediksi dapat memberikan pandangan tentang kinerja model pada kasus-kasus ekstrem. 

Data Analyst

Sumber Gambar: Simplilearn


Dalam kasus ini, persentil atas dari distribusi hasil prediksi akan menunjukkan seberapa baik model dapat menangani situasi-situasi yang memiliki nilai prediksi yang sangat tinggi atau rendah. Jika model tidak konsisten dalam kasus-kasus ekstrem ini, hal ini dapat menjadi indikasi bahwa model memiliki kelemahan yang perlu diperbaiki atau disesuaikan.


Oleh karena itu, pemahaman tentang persentil sangat penting dalam memperbaiki dan mengoptimalkan kinerja model prediktif serta dalam evaluasi keseluruhan sistem secara menyeluruh.

 

Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 


4. Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik

Dengan memiliki pemahaman yang kuat tentang persentil, seorang data analyst dapat membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan pemahaman yang lebih lengkap tentang distribusi data. Mereka dapat menilai risiko, mengidentifikasi peluang, dan membuat rekomendasi yang lebih cerdas kepada stakeholder.


Dengan memanfaatkan konsep persentil secara efektif, seorang data analyst dapat memberikan wawasan yang berharga bagi perusahaan atau organisasi mereka, membantu dalam pengambilan keputusan strategis, dan mendorong inovasi yang berkelanjutan.


Jadi, teman-teman, sekarang kalian tahu bahwa statistik adalah senjata rahasia yang digunakan oleh Data Analyst untuk memahami data dan membuat keputusan yang cerdas. Jangan takut untuk mempelajari lebih lanjut tentang statistik, karena ini adalah alat yang sangat berguna dalam dunia analisis data.


DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang! 


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login