Penting! Ini Kegunaan Statistik Inferensial Data Analyst

Statistik inferensial adalah cabang dari statistika yang digunakan untuk membuat kesimpulan tentang populasi berdasarkan sampel data. Bagi seorang data analyst, kemampuan menggunakan statistik inferensial sangat penting agar hasil analisis dan rekomendasi yang diberikan berdasarkan bukti-bukti konkret dan historis data. Di bawah akan dijelaskan lebih detail kegunaan statistik inferensial untuk data analyst

1. Estimasi Parameter Populasi

Salah satu kegunaan utama statistik inferensial adalah estimasi parameter populasi. Dalam banyak kasus, hal yang tidak mungkin atau tidak praktis untuk mengumpulkan data dari seluruh populasi. Oleh karena itu, data analyst menggunakan sampel data untuk membuat perkiraan mengenai parameter populasi, seperti rata-rata atau proporsi.

Teknik seperti confidence interval dan estimasi titik memungkinkan data analyst untuk memberikan perkiraan yang lebih akurat dan menyertakan tingkat ketidakpastian. Ini sangat penting dalam pengambilan keputusan, karena memberikan gambaran seberapa dekat hasil sampel dengan nilai sebenarnya dalam populasi.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis adalah proses yang digunakan untuk menentukan apakah ada cukup bukti dalam sampel data untuk mendukung atau menolak suatu hipotesis tentang populasi. Data analyst sering menggunakan pengujian hipotesis untuk memeriksa klaim atau asumsi tertentu.

Misalnya, apakah perubahan dalam strategi pemasaran benar-benar meningkatkan penjualan, atau apakah ada perbedaan signifikan dalam perilaku konsumen antara dua kelompok. Dengan menggunakan tes statistik seperti t-test, chi-square, dan ANOVA, data analyst dapat membuat keputusan yang lebih terinformasi berdasarkan data.

3. Membuat Prediksi

Statistik inferensial juga sangat berguna dalam membuat prediksi. Data analyst menggunakan model statistik untuk memprediksi nilai masa depan berdasarkan data historis. Regresi linear, regresi logistik, dan analisis deret waktu adalah beberapa metode yang sering digunakan untuk prediksi.

Misalnya, dengan menggunakan data penjualan dari beberapa tahun terakhir, data analyst dapat memprediksi penjualan di masa depan. Atau contoh lainnya, data analyst dapat menggunakan data cuaca historis untuk memprediksi pola cuaca di masa mendatang. Prediksi semacam ini sangat membantu berbagai sektor, seperti pertanian untuk menentukan waktu tanam yang optimal, atau perusahaan penerbangan untuk merencanakan jadwal penerbangan.

4. Pengujian Asumsi Model

Setiap model statistik memiliki asumsi tertentu yang harus dipenuhi agar model tersebut valid. Pengujian asumsi model adalah langkah penting untuk memastikan model yang digunakan adalah tepat dan hasilnya dapat diandalkan. Data analyst menggunakan berbagai tes untuk memeriksa asumsi seperti normalitas, homoskedastisitas, dan independensi.

Jika asumsi ini dilanggar, hasil analisis mungkin tidak akurat. Dengan melakukan pengujian asumsi, data analyst dapat menyesuaikan model atau memilih metode alternatif yang lebih sesuai.

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

5. Pengambilan Keputusan Bisnis

Statistik inferensial berperan dalam pengambilan keputusan bisnis. Data analyst menggunakan hasil analisis inferensial untuk memberikan rekomendasi yang didasarkan pada data dan bukti. Misalnya, keputusan untuk memasuki pasar baru, mengembangkan produk baru, atau menghentikan produk yang kurang menguntungkan dapat didasarkan pada analisis statistik inferensial.

Caranya dengan menggunakan teknik seperti analisis regresi dan uji hipotesis. Pertama, data analyst mengumpulkan dan menganalisis data yang relevan, seperti data penjualan, data pelanggan, atau data pasar. Selanjutnya, menggunakan analisis regresi untuk memahami hubungan antara variabel-variabel tersebut, seperti bagaimana faktor tertentu mempengaruhi penjualan. Setelah itu, dilakukan uji hipotesis untuk menentukan apakah hasil yang ditemukan signifikan secara statistik atau hanya kebetulan.

Ingin tahu lebih lanjut implementasi statistik inferensial 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!