Ragam Teknik Metematika dan Statistika untuk Analisis Data

Era informasi modern kita mengarah pada pertumbuhan dunia penambangan data yang dinamis dan sangat tinggi. Tidak diragukan lagi, bahwa itu membutuhkan berbagai jenis metode, teknik analisis data yang memadai dan efektif yang dapat menanggapi kebutuhan penelitian bisnis yang terus meningkat.

Ilmu matematika dan statistik memiliki banyak hal untuk diberikan pada manajemen dan analisis pengembangan data. Faktanya, sebagian besar teknik data mining adalah tools analisis data statistik. Beberapa metode dan teknik sudah terkenal dan sangat efektif. 

Pada artikel ini, kita akan mengenal macam-macam teknik matematika dan statistika yang digunakan untuk analisis data yang meliputi factor analysis, dispersion analysis, discriminant analysis, dan time series analysis. Kira-kira bagaimana pengertian dari masing-masing teknik analisis data tersebut? Yuk, langsung saja kita simak artikelnya sampai selesai.

1. Factor Analysis

Merupakan teknik analisis data berbasis regresi, yang digunakan untuk menemukan struktur yang mendasari dalam sekumpulan variabel. Ini berjalan dengan menemukan faktor independen baru (variabel) yang menggambarkan pola dan model hubungan di antara variabel dependen asli.

Factor analysis adalah tools yang sangat populer untuk meneliti hubungan variabel untuk topik yang kompleks seperti skala psikologis dan status sosial ekonomi. Factor analysis adalah langkah dasar menuju prosedur pengelompokan dan klasifikasi yang efektif. 

Baca juga: 4 Cara Implementasi Teknik Analisis Data

2. Dispersion Analysis

Merupakan metode yang tidak umum digunakan dalam data mining tetapi masih memiliki peran disana. Dispersi adalah penyebaran dimana satu set data diregangkan. Ini adalah teknik untuk menggambarkan seberapa luas suatu dataset. Ukuran dispersi membantu data scientist untuk mempelajari variabilitas hal-hal tersebut.

Secara umum, dispersi memiliki dua hal: pertama, mewakili variasi hal-hal di antara mereka sendiri, dan kedua mewakili variasi disekitar nilai rata-rata. Jika perbedaan antara nilai dan rata-rata signifikan, maka dispersi tinggi. Kalau tidak, itu rendah.

3. Discriminant Analysis

Discriminant Analysis adalah salah satu teknik klasifikasi paling kuat dalam data mining. Analisis diskriminan menggunakan pengukuran variabel pada kelompok item yang berbeda untuk menggaris bawahi titik-titik yang membedakan kelompok.

Pengukuran ini digunakan untuk mengklasifikasikan item baru. Contoh khas dari penggunaan metode ini adalah dalam mengklasifikasikan aplikasi untuk kartu kredit ke dalam kategori resiko rendah dan beresiko tinggi, mengklasifikasikan pelanggan produk baru ke dalam kelompok yang berbeda, studi medis yang melibatkan pecandu alkohol dan non-alkohol dan lainnya.

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

4. Time Series Analysis

Kamu tahu bahwa, hampir setiap bidang ilmiah, pengukuran dilakukan dari waktu ke waktu. Pengamatan ini mengarah pada kumpulan data terorganisis yang dikenal sebagai deret waktu. Contoh yang baik dari time series adalah nilai harian indeks pasar saham.

Time series analysis adalah proses pemodelan dan penjelasan rangkaian titik data yang bergantung pada waktu. Tujuannya adalah untuk menarik semua informasi yang bermakna (statistik, rulem dan pola) dari bentuk data. Setelah itum informasi ini digunkana untuk membuat dan memodelkan prakiraan yang mampu memprediksi evolusi di masa depan.

Ingin berkarir di bidang data science tapi, tidak memiliki background pendidikan yang linier dengan itu? Sudah mencoba belajar otodidak tapi malahan overdosis materi? Mengingat skill data science terbilang cukup banyak yang wajib dikuasai salah satunya adalah memahami algoritma data science nya hingga tahap penerapannya pada dataset. 

Yuk, coba free module Introduction to Data Science with R dan python dari DQLab sekarang 

Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn.

Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago algoritma data science bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!