Pemanfaatan Ilmu Statistika dalam Dunia Data Analyst
Data Analyst adalah salah satu contoh profesi yang harus menguasai ilmu Data Science. Jika dilihat lebih jauh, ilmu Data Science merupakan kumpulan dari beberapa ilmu yang telah ada sebelumnya, yaitu ilmu Statistika/Matematika, Programming, serta pemahaman akan domain bisnis. Sehingga, seorang Data Analyst pasti akan diminta menguasai ketiga ilmu tersebut meskipun hanya basic nya saja.
Ilmu statistika merupakan ilmu yang berkaitan dengan data, mulai dari perencanaan data yang akan digunakan, proses pengumpulan data, analisis data, hingga proses interpretasi data. Melihat pekerjaan seorang Data Analyst yang tidak jauh-jauh dari data, maka tidak heran jika ilmu Statistika ini menjadi tulang punggung dalam dunia Data Analyst.
Di artikel ini, kita akan membahas mengenai beberapa pemanfaatan ilmu Statistika dalam pekerjaan seorang Data Analyst. Yuk, simak pembahasannya!
1. Descriptive Statistics: Mengungkap Cerita Data
Statistika deskriptif merupakan salah satu jenis analisis data yang sederhana dan sering digunakan untuk lebih mengenal karakteristik dari data. Penggunaan analisis statistika deskriptif ini bisa berguna untuk menggali informasi esensial dari data, memberikan gambaran umum, dan mengidentifikasi pola atau anomali.
Statistika deskriptif bisa meliputi penggunaan mean, median, modus, dan standar deviasi untuk menggambarkan karakteristik dasar dari dataset yang digunakan.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Inferential Statistics: Membuat Kesimpulan yang Kuat
Statistika inferensial juga merupakan salah satu jenis analisis data yang ada dalam ilmu statistika. Analisis jenis ini bisa dikatakan sebagai analisis lanjutan dari analisis statistika deskriptif.
Dengan analisis jenis ini, Data Analyst dimungkinkan untuk membuat inferensi berdasarkan sampel data terbatas dengan menggunakan teknik seperti uji hipotesis dan interval kepercayaan. Mereka bisa membuat asumsi dan prediksi yang kuat mengenai populasi yang lebih besar berdasarkan data yang terbatas.
3. Regresi: Menganalisis Hubungan Antara Variabel
Pict by Shutterstock
Regresi adalah salah satu jenis analisis statistika yang termasuk dalam kategori algoritma Machine Learning, khususnya Supervised Learning. Dengan regresi, Data Analyst akan melihat hubungan antara dua atau lebih variabel.
Sehingga mereka bisa memahami sejauh mana perubahan dalam satu variabel dapat mempengaruhi variabel lainnya. Regresi baik yang bersifat linear maupun non-linear akan memberikan pemahaman mendalam tentang pola dan tren dalam data, sehingga bisa membuka pintu bagi ramalan yang lebih akurat.
4. Probabilitas: Dasar Pemikiran Analisis Data
Probabilitas adalah konsep inti dalam ilmu statistika yang memberikan dasar pemikiran untuk analisis data. Dengan memahami probabilitas, seorang Data Analyst bisa mengevaluasi ketidakpastian dan risiko dalam pengambilan keputusan dengan lebih mudah.
Hal ini membantu dalam mengukur keandalan model prediktif, menentukan tingkat keyakinan dalam inferensi statistika, dan membuat keputusan yang lebih terinformasi.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Bekerja sebagai Data Analyst merupakan salah satu cara untuk investasi di masa depan, mengingat posisi ini masih akan terus dibutuhkan dan memiliki prospek yang cerah. Excel adalah salah satu tools analisis data yang sering digunakan oleh Data Analyst, termasuk dalam hal analisis statistika.
Kamu bisa mulai perjalanan belajar sebagai Data Analyst dengan belajar Excel dasar dengan menggunakan modul Excel yang disediakan olehi DQLab. Selain itu, kamu bisa juga memanfaatkan bootcamp Data Analyst with Excel akan dimulai dari tanggal 28 November 2023 hingga 2 Februari 2024.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst dengan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri