Teknik Analisis Statistik Multivariat untuk Data Analyst

Statistik sebagai ilmu yang digunakan untuk mempelajari cara pengumpulan, analisis, dan interpretasi data memegang peranan penting dalam membantu memahami wawasan dari sebuah data dengan mudah. Salah satu cabang dari teknik statistik yang semakin populer di era ini adalah statistik multivariat. Teknik statistik ini memungkinkan seorang Data Analyst untuk melakukan analisis data yang lebih kompleks dan mendalam, sehingga dapat membantu sebuah perusahaan atau organisasi dalam mengambil keputusan dengan lebih akurat.

Penasaran bagaimana teknik analisis statistik mulvivariat yang dapat digunakan oleh seorang Data Analyst? Yuk, simak pembahasan selengkapnya berikut ini!

1. Apa itu Statistik Multivariat?

Statistik multivariat adalah cabang statistik yang menangani analisis lebih dari dua variabel secara simultan. Berbeda dengan statistik univariat yang hanya menganalisis satu variabel dan statistik bivariat yang menganalisis dua variabel, statistik multivariat memungkinkan analisis yang lebih kompleks dan interaktif. Ini sangat penting dalam dunia nyata di mana fenomena sering kali dipengaruhi oleh banyak faktor sekaligus.

Sumber: Riviera Publishing

Statistik multivariat dapat digunakan untuk memahami struktur data yang lebih kompleks dengan hubungan antara berbagai variabel. Oleh karenanya, dengan menggunakan pendekatan ini, kita juga dapat mengeksplorasi korelasi, menemukan pola, dan membuat prediksi yang lebih akurat meskipun belum menggunakan Machine Learning.

2. Pentingnya Statistik Multivariat bagi Data Analyst

Dalam perannya, seorang Data Analyst sering kali dihadapkan dengan data yang kompleks dan beragam. Kemampuan untuk mengelola dan menganalisis data tersebut menjadi kunci untuk menghasilkan sebuah wawasan yang berharga bagi pengambilan keputusan sebuah perusahaan atau organisasi.

Berikut beberapa alasan mengapa statistik multivariat sangat penting bagi data analyst:

• Statistik multivariat memungkinkan analisis data dengan banyak variabel secara simultan, sehingga membantu Data Analyst untuk memahami hubungan yang lebih kompleks dalam data.

• Statistik multivariat juga dapat diaplikasikan dalam berbagai bidang seperti kesehatan (misal: analisis faktor risiko penyakit), pemasaran (misal: segmentasi pelanggan), keuangan (misal: analisis portofolio investasi), dan lainnya

• Dengan menganalisis data dengan teknik statistik multivariat, seorang Data Analyst dapat menemukan pola dan tren yang tidak terlihat dalam analisis univariat atau bivariat, sehingga menghasilkan wawasan yang lebih mendalam dan bernilai.

Sumber: bilsonsimamora.com

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

3. Metode-Metode Statistik Multivariat

Berbeda dengan teknik yang lebih berfokus pada langkah-langkah spesifik yang digunakan dalam proses analisis data. Metode lebih berfokus pendekatan keseluruhan atau strategi yang digunakan untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan data, atau bisa dipahami kerangka kerja analisis data. Berikut adalah beberapa metode statistik multivariat yang umum digunakan:

• Analisis Regresi Multivariat: Digunakan untuk memahami hubungan antara satu atau lebih variabel dependen dengan beberapa variabel independen. Contoh: menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi penjualan produk.

• Analisis Faktor: Digunakan untuk mengidentifikasi struktur yang mendasari hubungan antar variabel. Contoh: mengidentifikasi faktor-faktor psikologis yang mempengaruhi perilaku konsumen.

• Analisis Klaster: Digunakan untuk mengelompokkan data menjadi beberapa kelompok atau klaster berdasarkan kemiripan karakteristik. Contoh: segmentasi pasar berdasarkan perilaku pembelian.

• Analisis Komponen Utama (PCA): Digunakan untuk mereduksi dimensi data dengan tetap mempertahankan variabilitas sebanyak mungkin. Contoh: mengurangi jumlah variabel dalam data genetik tanpa kehilangan informasi penting.

  
  

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

4. Tools dan Software yang Digunakan

Terdapat berbagai tools dan software yaang dapat digunakan untuk melakukan analisis statistik multivariat, masing-masing dengan kelebihan dan kekurangan tersendiri. R, misalnya, sangat populer di kalangan akademisi dan data scientist karena kemampuannya yang luas dan fleksibilitas dalam pemrograman statistik. Python, dengan berbagai library seperti NumPy, pandas, dan Scikit-learn, banyak digunakan karena kemampuannya untuk integrasi dan analisis data yang lebih luas.

Selain itu, ada SPSS yang dikenal dengan kesederhanaan interfacenya serta penggunaannya yang user-friendly, sehingga sering digunakan di industri untuk analisis statistik agar lebih mudah dipahami. 

Terakhir ada SAS, dengan kekuatan analisis data yang kompleks, sehingga banyak digunakan terutama dalam industri kesehatan dan farmasi. Pemilihan tools yang digunakan oleh seorang Data Analyst biasanya juga bergantung pada kebutuhan spesifik proyek yang sedang dikerjakan dan preferensi masing-masing individu, namun memahami kelebihan masing-masing dapat membantu dalam memilih tools dan software yang paling tepat untuk analisis multivariat dengan efektif dan efisien.

5. Studi Kasus

Sebagai contoh penggunaan statistik multivariat, kita dapat melihat pada analisis faktor risiko penyakit jantung. Dalam studi ini, peneliti menggunakan analisis regresi multivariat untuk memahami bagaimana berbagai faktor seperti usia, tekanan darah, kadar kolesterol, dan kebiasaan merokok berkontribusi terhadap risiko penyakit jantung. Dengan menggunakan pendekatan ini, peneliti dapat mengidentifikasi faktor-faktor yang paling berpengaruh dan merancang intervensi yang lebih efektif untuk pencegahan penyakit.

Gimana? Kamu ingin menguasai skill analisis data untuk bersaing di industri yang kompetitif ini, tapi masih nggak PD untuk memulai? Jangan khawatir! Segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam.

DQLab juga menyediakan modul berkualitas yang disusun oleh para ahli dengan studi kasus yang bisa membantu kamu memahami cara memecahkan masalah nyata dari berbagai industri. Tak hanya itu, metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang diterapkan, ramah untuk pemula dan telah terbukti mencetak talenta-talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data.

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri kamu menjadi Data Analyst handal dengan subscribe modul premium yang lengkap, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari