Roadmap Data Analyst dengan 4 Aspek Dasar Statistik
Posisi Data Analyst menjadi impian banyak orang di era digital ini. Salah satu alasannya adalah peluang karir yang menjanjikan karena banyaknya perusahaan yang membutuhkan praktisi data untuk mengubah data yang mereka miliki menjadi insight yang berharga. Untuk menempati posisi ini membutuhkan kombinasi skill teknis, pemahaman analisis, dan kemampuan bisnis.
Dalam hal pemahaman analitis, Data Analyst harus memiliki ilmu serta pemahaman yang mendalam mengenai statistik, karena ilmu ini bisa dikatakan sebagai inti dari setiap analisis data. Statistik membantu menginterpretasikan data, menemukan pola, hingga membantu untuk menemukan insight yang mendalam.
Di artikel ini, kita akan melihat beberapa aspek penting dalam ilmu Statistika yang bisa dijadikan modal untuk memulai perjalanan sebagai Data Analyst. Yuk, simak pembahasannya!
1. Measures of Central Tendency
Ukuran pemusatan data atau yang dikenal dengan measures of central tendency merupakan konsep paling dasar dalam ilmu Statistika. Ukuran pemusatan ini digunakan untuk menggambarkan titik tengah atau nilai khas dari sekumpulan data, yang mencakup mean (rata-rata), median (nilai tengah), dan modus (nilai yang paling sering muncul).
Data Analyst perlu memahami ketiga ukuran pemusatan data agar bisa mengetahui bagaimana data terpusat dan bisa menampilkan rangkuman dari dataset yang mereka analisis.
Mean merupakan total semua nilai dibagi jumlah data. Ukuran ini bisa dimanfaatkan untuk data yang terdistribusi secara merata.
Median adalah nilai tengah dalam data yang diurutkan. Ukuran ini sebaiknya digunakan jika terdapat outlier atau data tidak terdistribusi secara simetris.
Modus merupakan nilai yang paling sering muncul. Biasanya sering digunakan dalam data kategoris.
Memahami ukuran pemusatan data ini sangat penting untuk menentukan bagaimana data cenderung tersebar dan nilai-nilai khas yang mewakili populasi atau sampel.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Variansi dan Standar Deviasi
Selain mengetahui ukuran pemusatan data, Data Analyst juga perlu memahami tentang variansi dan standar deviasi untuk melihat bagaimana data tersebar dari nilai rata-rata.
Variansi adalah ukuran seberapa jauh angka-angka dalam dataset tersebar dari nilai rata-ratanya. Menunjukkan seberapa banyak data yang menyimpang dari nilai rata-rata. Variansi yang tinggi berarti data tersebar jauh dari rata-rata.
Standar Deviasi adalah akar kuadrat dari variansi dan memberikan ukuran seberapa konsisten data dalam distribusinya. Standar deviasi menjadi salah satu ukuran statistik yang lebih sering digunakan karena lebih mudah diinterpretasikan dibanding variansi.
Memahami kedua konsep ini sangat penting untuk mengidentifikasi dispersi (ukuran penyebaran) data, nantinya bisa digunakan dalam menentukan apakah data tersebar merata atau terdapat variabilitas tinggi, serta mengukur tingkat risiko atau ketidakpastian dalam analisis.
3. Distribusi Data (Data Distribution)
Data Analyst juga perlu memahami bagaimana data terdistribusi, karena pola distribusi bisa membantu dalam memilih pendekatan analisis yang tepat. Beberapa distribusi yang sering digunakan dalam statistik adalah distribusi normal (bell curve), distribusi binomial, dan distribusi Poisson.
Distribusi Normal merupakan salah satu distribusi yang paling umum, di mana sebagian besar nilai terkonsentrasi di sekitar mean dan menurun secara simetris ke kedua arah. Banyak teknik statistik yang diasumsikan bekerja secara optimal jika data berdistribusi normal.
Distribusi Binomial dapat digunakan ketika berhadapan dengan eksperimen atau kejadian yang hanya memiliki dua hasil, seperti sukses atau gagal.
Distribusi Poisson bisa menjadi pilihan ketika berhadapan dengan model kejadian yang terjadi secara acak selama interval waktu tertentu.
Memahami berbagai bentuk distribusi data bisa membantu Data Analyst dalam membuat asumsi yang tepat dan memilih metode statistik yang paling sesuai dengan jenis data yang dihadapi.
4. Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis adalah proses di mana Data Analyst dapat membuat kesimpulan dari data sampel guna meramalkan atau memutuskan tentang populasi yang lebih besar.
Pengujian hipotesis membantu menentukan apakah hasil yang ditemukan dalam sampel data cukup kuat untuk diterapkan ke populasi yang lebih luas.
Null Hypothesis (H₀) adalah hipotesis awal yang menyatakan bahwa tidak ada perbedaan atau efek yang signifikan antara variabel yang diuji.
Alternative Hypothesis (H₁) adalah hipotesis yang bertentangan dengan null hypothesis, menunjukkan adanya efek atau perbedaan yang signifikan.
P-Value merupakan alat statistik yang digunakan untuk membuktikan null hypothesis. Nilai p yang rendah menunjukkan hasil yang signifikan, sehingga null hypothesis ditolak.
T-Test/Chi-Square Test adalah salah satu uji statistik yang umum digunakan untuk menguji apakah ada perbedaan signifikan antara dua kelompok atau variabel.
Pengujian hipotesis berperan penting dalam memvalidasi temuan dan memberikan insight yang dapat diandalkan dalam pengambilan keputusan berbasis data.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Pemahaman dasar statistik merupakan pilar utama bagi seorang Data Analyst. Statistik yang kuat memungkinkan mereka bisa analisis yang lebih akurat dan dapat diandalkan, sehingga keterampilan ini menjadi salah satu pondasi utama dalam roadmap seorang Data Analyst.
Bootcamp Data Analyst adalah pilihan yang sangat baik bagi mereka yang ingin memasuki dunia analisis data dengan cepat dan efisien. Bootcamp ini memberikan materi-materi fundamental dalam analisis data, termasuk materi dasar Statistik. DQLab adalah salah satu lembaga kursus yang menyediakan bootcamp bagi mereka yang tertarik menjadi Data Analyst, yaitu Bootcamp Data Analyst with SQL and Python dan Bootcamp Data Analyst with Excel.
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.
Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri