Ragam Teknik Statistik yang Diterapkan Data Analyst
Statistik merupakan salah satu cabang ilmu matematika yang banyak dibutuhkan oleh kepentingan pribadi maupun perusahaan. Statistik merupakan ilmu yang mempelajari tentang data mulai dari perencanaan, cara pengumpulan, mengolah, menganalisis, sampai menginterpretasi data.
Statistik untuk data analyst kini juga perlu dipelajari di masa kecanggihan teknologi karena kebutuhan data analyst juga banyak dicari oleh berbagai pihak.
Menjadi seorang data analyst kini termasuk salah satu profesi incaran kaum milenial. Tidak hanya kaum milenial, banyak pula para pekerja yang memilih untuk alih profesi menjadi data analyst walaupun harus mencoba belajar dari dasar.
Untuk menjadi data analyst memang memerlukan banyak keahlian yang berkaitan, baik itu softskill maupun hardskill. Pada artikel kali ini khususnya kita akan mengenali beberapa teknik statistik untuk data analyst. Yuk, simak bersama-sama!
1. Teknik Korelasi
Teknik korelasi merupakan suatu teknik statistik yang bertujuan untuk mengetahui hubungan linear antara dua variabel. Teknik ini dikenal pula dengan teknik yang mengaitkan dengan sebab akibat suatu peristiwa.
Dalam teknik korelasi nantinya akan diperoleh tiga hasil penelitian, yaitu korelasi positif, korelasi negatif dan tidak ada korelasi. Terdapat banyak teknik korelasi yang bisa diterapkan. Beberapa diantaranya seperti Rank Spearman, Pearson, Kendall Tau, Gamma, Somers, dan masih banyak lainnya.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Teknik Regresi
Analisis regresi adalah teknik statistik yang sering digunakan pada penelitian kuantitatif. Teknik ini digunakan untuk menguji apakah terdapat pengaruh antara satu variabel dengan variabel lainnya. terdapat dua jenis regresi yaitu regresi linear sederhana dan regresi linear berganda.
Regresi linear sederhana yaitu menggunakan satu variabel independen (bebas) dan satu variabel dependen (terikat). Adapun regresi linear berganda menggunakan dua atau lebih variabel independen (bebas) dan satu variabel dependen (terikat).
3. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif adalah suatu teknik analisis statistik yang fungsinya untuk mendeskripsikan atau menggambarkan suatu kejadian atau peristiwa. Teknik analisis deskriptif ini dapat diterapkan pada data kualitatif maupun data kuantitatif.
Pada penelitian kuantitatif, analisis deskriptif yang ditampilkan adalah seperti nilai rata-rata, nilai maksimum, nilai minimum, dan sebagainya. Adapun pada penelitian kualitatif, analisis data yang digunakan yaitu berupa proses menganalisis dan menggambarkan peristiwa dari data yang diperoleh. Adapun caranya dapat dilakukan dengan proses wawancara atau langsung mengamati ke lapangan.
4. Analisis Survival
Teknik analisis survival merupakan suatu teknik analisis data yang bertujuan menganalisis kelangsungan hidup. Teknik analisis ini memiliki tiga pendekatan yaitu pendekatan paramterik, semi parametrik dan non parametrik.
Metode ini seringkali digunakan dalam penelitian yang berkaitan dengan medis. Hasil dari analisis ini adalah 0 dan 1. Pada umumnya simbol 0 melambangkan orang yang tidak selamat dan simbol 1 melambangkan orang yang selamat.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Statistik merupakan ilmu dasar yang perlu dipelajari oleh calon praktisi data. Hal ini dikarenakan dalam proses menganalisis data nantinya akan banyak menerapkan dasar-dasar ilmu statistik.
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/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang!
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita