2 DAYS ONLY FLASH SALE 5.5
Belajar Data Science 3 Bulan hanya 99K!

1 Hari 13 Jam 35 Menit 37 Detik

Pentingnya Ilmu Statistika dalam Peran Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 09-April-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-rabu-03-2024-04-06-213317_x_Thumbnail800.jpg

Sebagai seorang Data Analyst, pemahaman yang kuat akan ilmu Data Science adalah kunci untuk menemukan insight yang berharga dalam data. Data Science sendiri merupakan kombinasi dari beberapa ilmu yang telah ada sebelumnya, yaitu ilmu Statistika atau Matematika, ilmu programming, serta pemahaman yang mendalam mengenai bisnis yang sedang dijalankan. Agar bisa menyelesaikan tugasnya dengan baik, para praktisi data setidaknya harus bisa menguasai dasar dari ilmu-ilmu tersebut.


Statistika adalah ilmu yang berguna untuk memproses data dari awal hingga akhir. Dalam proses analisis data, kita akan memahami bahwa dari proses perencanaan data yang akan diambil pun perlu menggunakan ilmu Statistika. Dalam artikel ini, kita akan membahas mengapa ilmu Statistika penting untuk Data Analyst dan bagaimana penerapannya dalam proses analisis data. Yuk, simak pembahasannya!


1. Memahami Variasi Data

Data Analyst

Salah satu syarat utama penggunaan ilmu Statistika adalah adanya variasi data. Ilmu Statistika memungkinkan Data Analyst untuk memahami seberapa jauh data tersebar dan apakah terdapat pola atau anomali yang signifikan. Dengan memanfaatkan metode statistik seperti mean, median, dan standar deviasi, Data Analyst dapat mengidentifikasi trend, memprediksi perilaku masa depan, serta membuat keputusan berdasarkan informasi yang lebih akurat.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Menganalisis Hubungan Antara Variabel

Data Analyst

Ilmu Statistika juga memungkinkan Data Analyst untuk menganalisis hubungan antara variabel dalam dataset. Misalnya, dengan menggunakan korelasi dan regresi, Data Analyst dapat menentukan sejauh mana dua variabel tersebut terkait satu sama lain serta apakah hubungan tersebut signifikan secara statistik. Hal ini akan memungkinkan Data Analyst untuk menemukan faktor-faktor yang mempengaruhi hasil yang didapatkan, kemudian mereka dapat membuat rekomendasi berdasarkan temuannya.


3. Pengujian Hipotesis

Data Analyst

Dalam proses analisis data, seringkali Data Analyst perlu menguji hipotesis yang telah mereka tentukan di awal untuk mengetahui apakah temuan yang didapatkan signifikan secara statistik atau hanya kebetulan semata. Ilmu Statistika menyediakan berbagai metode pengujian hipotesis, seperti uji t, uji chi-kuadrat, atau uji ANOVA. Berbagai metode pengujian tersebut memungkinkan Data Analyst untuk menentukan apakah perbedaan antara kelompok adalah nyata atau hanya hasil dari kesalahan sampel.


4. Mengambil Keputusan yang Didasarkan pada Data

Data Analyst

Selain yang telah disebutkan di atas, pemahaman tentang ilmu Statistika juga memungkinkan Data Analyst untuk mengambil keputusan dengan lebih percaya diri. Dengan menggunakan analisis statistika yang tepat, Data Analyst dapat menyajikan bukti yang kuat untuk mendukung rekomendasi yang mereka berikan kepada para stakeholder. Dengan begitu, organisasi atau perusahaan akan lebih mudah untuk membuat keputusan yang lebih baik dan lebih terinformasi, serta meningkatkan kinerja mereka secara keseluruhan.


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


Dengan memahami pentingnya ilmu Statistika dalam peran Data Analyst, para profesional dapat mengembangkan skill pada ilmu ini untuk membuat mereka menjadi lebih efektif dalam menganalisis data, mengidentifikasi pola, dan membuat rekomendasi berdasarkan temuan mereka. 


Kamu bisa mulai perjalanan belajar sebagai Data Analyst dengan belajar Excel, SQL dan Python dasar dengan menggunakan modul yang disediakan oleh DQLab. Selain itu, kamu bisa juga memanfaatkan bootcamp Data Analyst with Excel dan bootcamp Data Analyst with SQL and Python.


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


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login