JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
0 Hari 10 Jam 35 Menit 17 Detik

Pentingnya Statistik Deskriptif untuk Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 08-Maret-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-rabu-03-2024-03-10-075921_x_Thumbnail800.jpg

Statistik menjadi ilmu dasar yang perlu dikuasai oleh seorang data analyst. Dengan memahami dasar-dasar statistik, praktisi data akan lebih mudah untuk mengolah, menganalisis, dan mempresentasikan insight yang diperolehnya. Bahkan dengan menerapkan beberapa uji statistik, kita bisa tahu kualitas data tersebut sebelum melanjutkan ke tahap yang lebih krusial.


Nah, dalam artikel kali ini akan dijelaskan pentingnya mengimplementasikan statistik deskriptif bagi para data analyst. Beberapa di antaranya mean, modus, dan median. Setiap rumus tersebut tentunya memiliki tujuan dan cara kerjanya masing-masing. Penasaran apa saja kegunaannya? Langsung simak pada pembahasan di bawah ini!


1. Meringkas Data

Data Analyst

Statistik deskriptif berperan penting dalam menyajikan ringkasan data dengan cara yang jelas dan mudah dipahami. Dalam melakukan analisis data, statistik deskriptif memungkinkan data analyst untuk mengidentifikasi dan merangkum karakteristik dasar dari dataset, termasuk ukuran pemusatan data seperti mean, median, dan mode.


Misalnya, mean memberikan gambaran tentang nilai rata-rata dari data, sementara median memberikan gambaran tentang nilai tengah yang tidak dipengaruhi oleh outlier. Selain itu, statistik deskriptif juga memberikan informasi tentang penyebaran data melalui ukuran-ukuran seperti rentang dan simpangan baku, yang membantu dalam memahami seberapa jauh titik-titik data tersebar dari nilai-nilai pusatnya. Dengan merangkum data menggunakan statistik deskriptif, data analyst dapat mendapatkan gambaran yang lengkap tentang data yang dimilikinya.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Menemukan Pola dan Tren

Data Analyst

Dengan menggunakan teknik-teknik seperti mean, median, dan mode, data analyst dapat mengidentifikasi pola-pola yang muncul dalam dataset. Misalnya, nilai mean yang meningkat dari waktu ke waktu dapat menunjukkan adanya tren pertumbuhan dalam suatu variabel. Selain itu, statistik deskriptif juga memungkinkan data analyst untuk menemukan pola-pola khusus dalam data, seperti musim atau pola siklus, yang dapat menjadi indikator penting dalam pengambilan keputusan strategis.


Selain itu, statistik deskriptif membantu data analyst mendeteksi perubahan signifikan dalam data yang dapat mengindikasikan tren atau pola baru yang muncul. Dengan menggunakan teknik analisis seperti analisis regresi, kalian dapat menentukan apakah ada hubungan yang signifikan antara dua atau lebih variabel, yang dapat membantu dalam menemukan tren atau pola yang tersembunyi.


Selain itu, dengan menggunakan grafik seperti diagram garis atau diagram batang, kalian bisa memvisualisasikan pola-pola dalam data dengan lebih jelas.


3. Mendeteksi Outlier

Data Analyst

Dengan menggunakan teknik ukuran penyebaran data seperti rentang dan simpangan baku, data analyst dapat mengidentifikasi titik-titik data yang berada di luar kisaran yang diharapkan. Misalnya, menentukan apakah ada nilai yang jauh di luar kisaran nilai-nilai lainnya, yang mungkin menandakan adanya outlier. Selain itu, statistik deskriptif seperti diagram kotak dan z-score juga digunakan untuk mendeteksi outlier dengan cara yang lebih sistematis dan visual.


Outlier dapat mengindikasikan keberadaan anomali atau kesalahan dalam pengumpulan atau pengolahan data, dan dapat mempengaruhi interpretasi hasil analisis. Oleh karena itu, dengan mendeteksi outlier dan memahami pengaruhnya terhadap analisis, kalian dapat mengambil langkah-langkah untuk menangani outlier tersebut, seperti mengevaluasi ulang data atau menerapkan teknik-teknik statistik yang lebih robust.


4. Validasi Data

Data Analyst

Melalui statistik deskriptif, data analyst dapat mengidentifikasi potensi masalah atau kesalahan dalam data yang dapat mempengaruhi hasil analisis. Misalnya, dengan menggunakan teknik seperti perbandingan nilai maksimum dan minimum, kalian dapat memeriksa apakah ada anomali dalam data yang mungkin menandakan kesalahan pengumpulan atau entri data.


Selain itu, dengan memeriksa ukuran-ukuran pemusatan data seperti mean dan median, serta ukuran penyebaran data seperti simpangan baku, kalian dapat memastikan data yang digunakan konsisten dan tidak bervariasi secara signifikan.


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


Ingin tahu lebih lanjut implementasi dasar-dasar statistik tersebut 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! 


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya 

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login