Pahami Pengertian Analisis Statistik dan Tipe-Tipenya

Analisis statistik adalah metode pengumpulan dan eksplorasi sejumlah data dengan tujuan untuk mengidentifikasi trend dan pola yang ada di dalam kumpulan data tersebut. Dalam kehidupan sehari-hari, statistik digunakan di berbagai bidang, seperti industri, penelitian, pemerintahan, dan lain sebagainya. Selain itu, analisis statistik juga digunakan untuk melakukan penelitian ilmiah dan kemudian menentukan hasil dari penelitian itu. Saat ini ada berbagai tools analisis statistik yang sering digunakan oleh praktisi data, mulai dari Excel, SPSS, Eviews, Stata, bahkan bahasa pemrograman seperti R dan Python juga dapat digunakan untuk analisis statistik yang menggunakan data berukuran besar. 

Selain itu, analisis statistik juga digunakan dalam dunia bisnis untuk penilaian perusahaan dan sebagai dasar pengambilan keputusan misalnya untuk kepemilikan dan penilaian saham. Volatilitas saham merupakan salah satu aspek bisnis yang sering memanfaatkan analisis statistik untuk mendapatkan hasil. Selain itu, analisis statistik juga digunakan di dunia bisnis untuk analisis manajemen risiko, yaitu kemungkinan risiko tertentu yang mungkin dihadapi perusahaan dan seberapa besar risiko tersebut. Perusahaan juga menggunakan beberapa metode analisis statistika untuk menguji beberapa hipotesis seperti bagaimana pengaruh suatu faktor terhadap aset atau harga pasar saham mereka. Setiap metode analisis statistik memiliki tujuan dan fungsi masing-masing. Pada artikel kali ini kita akan membahas tipe-tipe analisis statistik yang bisa diterapkan di berbagai sektor industri. Jadi, tunggu apa lagi? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif digunakan untuk menggambarkan karakteristik data. Output dari metode ini adalah ringkasan data yang memuat informasi bermanfaat yang dapat diinterpretasikan. Misalnya, sebuah perusahaan ingin menghitung seberapa baik kinerja karyawannya dalam satu tahun dengan menghitung target yang dapat dipenuhi setiap tahunnya. Dengan tabel frekuensi yang divisualisasikan dengan line chart, perusahaan dapat mengetahui bagaimana perkembangan kinerja setiap karyawan dalam satu tahun. Selain itu, rata-rata kinerja dari seluruh karyawan juga bisa menjadi acuan bagaimana kinerja karyawan secara keseluruhan.

Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik

2. Analisis Preskriptif

Tujuan dari analisis preskriptif adalah untuk mengidentifikasi tindakan terbaik yang mungkin untuk suatu situasi yang terjadi. Analisis ini umumnya digunakan untuk analisis bisnis. Tujuan akhir penggunaan analisis ini adalah untuk menentukan rekomendasi terbaik untuk proses pengambilan keputusan. Analisis preskriptif berkaitan erat dengan analisis prediktif dan analisis deskriptif. Analisis deskriptif menggambarkan karakteristik atau fenomena yang telah terjadi, analisis prediktif akan meramalkan fenomena yang terjadi di masa mendatang, sedangkan analisis preskriptif berada di tengah-tengah keduanya yaitu untuk memilih opsi terbaik dari hasil analisis deskriptif dan prediktif.

3. Analisis Prediktif

Analisis prediktif adalah metode analisis statistik untuk memprediksi kejadian di masa depan yang mungkin terjadi. Analisis ini didasarkan pada data saat ini serta bukti sejarah di masa lampau. Analisis ini menggunakan algoritma statistik dan teknik machine learning untuk memprediksi hasil, pola, dan tindakan di masa depan berdasarkan data historis. Dalam dunia bisnis, analisis prediktif digunakan untuk mendapatkan keunggulan dari kompetitor dan mengurangi risiko di masa mendatang yang belum pasti. Selain itu, analisis ini juga digunakan dalam pemasaran, layanan keuangan, penyediaan layanan internet, dan analisis asuransi.

4. Analisis Kausal

Analisis kausal merupakan analisis statistik yang bertujuan untuk mengidentifikasi penyebab suatu hal atau fenomena terjadi. Di dunia bisnis yang penuh ketidakpastian, analisis ini bisa digunakan untuk mengidentifikasi suatu keberhasilan maupun kegagalan. Di dunia IT, analisis kausal digunakan untuk mengetahui bagaimana jaminan kualitas dari software yang dikembangkan.

Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika

5. Pentingnya Analisis Statistik di Era Big Data

Di era big data dimana hampir semua sektor industri menggunakan data dalam kegiatan sehari-harinya menyebabkan analisis statistik sangat berperan penting. Tanpa analisis statistik yang tepat, big data tidak akan menghasilkan insight yang bermanfaat bagi perusahaan. Hal ini menyebabkan rekrutmen profesional di bidang data terus meningkat dari waktu ke waktu. Yuk mulai kuasai berbagai metode analisis statistik sebagai modal bekerja di era big data! Klik button di bawah ini untuk mengakses berbagai modul DQLab mengenai metode analisis statistik yang banyak digunakan di berbagai industri. Tak hanya materi, DQLab juga mengajarkan pengaplikasian metode analisis statistik dengan tools dan data yang mencerminkan data real di dunia industri. Setiap modul DQLab dilengkapi dengan live code editor dan ilustrasi menarik sehingga materi yang sedang dipelajari lebih mudah dipahami. Segera bergabung dengan DQLab dan nikmati berbagai program belajar menarik dan menyenangkan. Selamat belajar!

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita