Pentingnya Uji Hipotesis dalam Profesi Data Analyst
Pekerjaan Data Analyst adalah pekerjaan yang menuntut kita untuk bisa memproses data dengan benar hingga bisa menghasilkan informasi yang bermanfaat. Ilmu statistika adalah salah satu ilmu yang harus dikuasai jika ingin menjadi Data Analyst adalah Statistika. Ilmu ini menjadi kunci dalam pekerjaan mereka, karena bisa digunakan untuk menggali informasi (insight data), membuat prediksi, serta membuat keputusan berdasarkan data. Dalam ilmu statistika, kita bisa membaginya menjadi statistika deskriptif dan statistika inferensial. Keduanya sama-sama dibutuhkan dalam pekerjaan Data Analyst.
Uji hipotesis merupakan salah satu jenis metode yang ada dalam statistika inferensial. Pengujian hipotesis ini bertujuan untuk membuat keputusan mengenai klaim atau asumsi terhadap populasi berdasarkan sampel data yang ada. Bisa dikatakan bahwa uji hipotesis memegang peran kunci dalam memberikan landasan ilmiah bagi keputusan bisnis. Dalam artikel ini, kita akan membahas alasan mengapa uji hipotesis penting dalam pekerjaan seorang Data Analyst. Simak penjelasannya, yuk!
1. Validasi Hasil Temuan
Penggunaan uji hipotesis dapat digunakan untuk memvalidasi temuan yang didapatkan dalam proses analisis data. Data Analyst bisa menggunakan pengujian signifikansi statistik, dimana uji hipotesis digunakan untuk memberikan kerangka kerja statistik untuk menentukan seberapa signifikan temuan atau malah terdapat perbedaan dalam data. Hal ini bisa membantu mengukur sejauh mana perbedaan itu disebabkan oleh faktor sebenarnya dan bukan kebetulan.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Pengambilan Keputusan Berbasis Data
Penggunaan uji hipotesis dapat membantu praktisi data untuk mengambil keputusan berbasis data dengan meminimalkan kesalahan yang mungkin terjadi dalam pengambilan keputusan karena dengan menggunakan uji hipotesis Data Analyst dapat mengurangi risiko mengambil keputusan berdasarkan asumsi atau kebetulan semata. Hasil yang signifikan secara statistik akan menjadi dasar yang lebih kuat untuk membuat keputusan yang dapat diandalkan.
3. Pengujian Asumsi
Dalam ilmu statistika, kita kerap kali mendengar kata asumsi. Asumsi ini adalah kecenderungan yang diperkirakan oleh praktisi data. Tentu saja asumsi ini tidaklah benar 100% sehingga perlu diuji terlebih dahulu. Pengujian asumsi bisa terbagi menjadi dua yaitu uji hipotesis parametrik dan nonparametrik.
Uji hipotesis parametrik dapat digunakan saat data yang ada mengikuti distribusi tertentu. Sementara uji hipotesis nonparametrik akan cocok digunakan saat data tidak mengikuti distribusi tertentu. Dengan mengidentifikasi jenis uji yang sesuai, Data Analyst dapat memastikan validitas asumsi yang mendasari analisis mereka.
4. Penemuan Insight Baru
Pengujian hipotesis juga bisa bermanfaat untuk penemuan insight baru. Dengan memanfaatkan uji hipotesis, Data Analyst dapat mengidentifikasi pola atau hubungan yang mungkin terjadi namun tidak bisa terlihat secara langsung. Dalam pekerjaan Data Analyst, kemungkinan sekecil apapun perlu untuk diperhitungkan. Hal ini akan membuka pintu untuk pemodelan lebih lanjut dan pemahaman mendalam tentang variabel-variabel yang terlibat.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Uji hipotesis dapat digunakan oleh Data Analyst untuk memastikan bahwa temuan mereka tidak hanya akurat secara teknis, tetapi juga relevan dan dapat diterapkan dalam konteks bisnis. Uji hipotesis membantu membuka jalan dalam proses pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan strategis, membantu organisasi untuk terus tumbuh dan berkembang.
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