PROMO SUPER HUT JAKARTA KE-497!
Belajar Data Science 12 Bulan hanya 175K!

0 Hari 17 Jam 32 Menit 17 Detik

Pentingnya Teori Peluang untuk Pekerjaan Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 18-Oktober-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-rabu-03-2023-10-18-180111_x_Thumbnail800.jpg

Seorang data analyst penting untuk menerapkan konsep statistik yang digunakan dalam proses pengolahan data sampai penarikan kesimpulan. Salah satu teori statistik yang biasa dipakai adalah teori peluang.


Peluang (probabilitas) merupakan teori dari ilmu matematika yang berkaitan dengan peluang, analisis, fenomena acak. Objek utama dari teori peluang yaitu variabel acak, proses stokastik, dan kejadian.


Ketika data analyst menggunakan konsep probabilitas atau peluang dalam mengerjakan pekerjaannya maka kita bisa manfaatkan untuk memprediksi suatu kejadian, bagaimana cara melihat peluang suatu kejadian, maupun keberuntungan ketika kita memilih satu peristiwa yang dapat dijadikan sebagai peluang.


Di dalam teori peluang, terdapat 4 hal yang penting untuk kamu ingat, yaitu percobaan, ruang sampel, titik sampel, dan kejadian.


Secara keseluruhan, teori peluang adalah pondasi matematis dari analisis data. Memahaminya dengan baik membantu seorang data analyst membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data, menghindari kesalahan interpretasi, dan mengembangkan model yang lebih akurat.


Oleh karena itu, pemahaman yang baik tentang teori peluang adalah aset yang sangat penting dalam pekerjaan seorang data analyst. Berikut beberapa alasan mengapa seorang data analyst perlu memiliki pemahaman yang kuat tentang teori peluang. Kalian bisa simak penjelasannya melalui artikel berikut ini yuk sahabat DQLab!


1. Hypothesis Testing

Teori probabilitas juga digunakan dalam pengujian hipotesis statistik, yang melibatkan penggunaan distribusi probabilitas untuk mengambil keputusan tentang parameter populasi berdasarkan sampel yang diambil.


Pengujian hipotesis ini seringkali melibatkan perhitungan p-value yang menunjukkan seberapa ekstrem atau tidak biasa hasil sampel kita dalam konteks distribusi probabilitas.

Data Analyst

Sumber Gambar: Analytics Yogi


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Estimasi Parameter

Dalam analisis data, seringkali kamu perlu melakukan estimasi parameter dari suatu distribusi data. Hal ini dapat mencakup menghitung rata-rata sampel, deviasi standar, atau parameter lainnya.


Tujuan utama estimasi parameter adalah untuk mencoba memperkirakan nilai-nilai parameter dari populasi berdasarkan informasi yang kita peroleh dari sampel acak. Karena sampel acak adalah representasi acak dari populasi, kita tidak bisa yakin bahwa estimasi kita akan sama dengan parameter sebenarnya.


Oleh karena itu, kita menggunakan teori probabilitas untuk memahami sejauh mana kita dapat mempercayai estimasi ini.


3. Distribusi Sampling

Teori probabilitas membantu kita memahami bagaimana distribusi sampling (distribusi probabilitas dari statistik yang diambil dari berbagai sampel) terkait dengan parameter populasi.


Misalnya, jika kita ingin mengestimasi rata-rata populasi, teori probabilitas akan memberi kita wawasan tentang bagaimana distribusi sampling dari rata-rata akan terdistribusi secara probabilistik.

Data Analyst

Sumber Gambar: Scribbr


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


4. Interval Kepercayaan

Teori probabilitas digunakan untuk menghitung interval kepercayaan, yang memberikan perkiraan rentang yang mengandung parameter dengan tingkat kepercayaan tertentu. Interval kepercayaan memberi tahu kita sejauh mana kita yakin bahwa parameter sebenarnya berada dalam rentang tertentu berdasarkan sampel yang diambil.


Jadi, teman-teman, sekarang kalian tahu bahwa statistik adalah senjata rahasia yang digunakan oleh Data Analyst untuk memahami data dan membuat keputusan yang cerdas. Jangan takut untuk mempelajari lebih lanjut tentang statistik, karena ini adalah alat yang sangat berguna dalam dunia analisis data.


DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang! 


Penulis: Reyvan Maulid





Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login