PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

1 Hari 23 Jam 30 Menit 23 Detik

Yuk Belajar Statistik untuk Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 14-Maret-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-rabu-03-2024-03-16-113513_x_Thumbnail800.jpg

Statistik adalah salah satu bidang keilmuan yang sangat berfokus kepada sejumlah besar data seperti merakit, menganalisis, mengklasifikasikan, dan menafsirkan bentuk numerik data untuk membuat sebuah kesimpulan tentang populasi, dari data sampel yang sudah diambil dan bisa digunakan oleh para pakar bisnis untuk memecahkan masalah mereka. Statistik ini sangat berguna untuk mendapatkan parameter yang bisa digunakan di dalam sebuah analisis bisnis. 


Statistik ini banyak sekali digunakan oleh data analyst untuk mengolah data mereka yang biasanya diolah dalam jumlah yang sangat banyak. Selain itu, statistik ini terus menerus berkembang, mulai dari metode yang sangat sederhana sampai dengan metode yang cukup kompleks dan membutuhkan banyak sekali langkah-langkah. Pada artikel kali ini, kita akan membahas metode statistik apa saja yang diperlukan oleh data analyst. Mari kita simak pembahasannya!


1. Mean

Mean atau rata-rata adalah jumlah dari beberapa nilai yang dibagi dengan jumlah item di dalam sebuah kumpulan data. Rata-rata ini sangat berguna untuk menentukan tren dari keseluruhan kumpulan data atau memberikan sebuah gambaran cepat tentang data. Keuntungan dari mean ini adalah sangat mudah dan cukup cepat dalam proses perhitungannya. 


Data Analyst


Credit by Grid Kids



Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python



2. Range

Range adalah salah satu cara yang biasa dilakukan untuk proses penyebaran data. Range adalah cara yang cukup simpel untuk mengukur penyebaran data dan mudah untuk menghitungnya. Kalian hanya cukup mengambil nilai tertinggi dalam sebuah data dan bisa mengurangi dengan nilai terendahnya. Tetapi, kalian harus hati-hati dalam menggunakan range ini, karena kalian hanya melihat nilai tertinggi dan terendah.


3. Regresi

Regresi ini adalah metode yang memodelkan hubungan antara variabel dependen dan variabel penjelas yang biasanya diterapkan pada scatterplot. Garis regresi disini juga bisa menunjukkan hubungan kedua variabel tersebut kuat atau lemah. Metode regresi ini juga sudah banyak sekali digunakan atau diajarkan oleh banyak kursus dan juga pendidikan formal seperti sekolah menengah atau perguruan tinggi.


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


4. Standar Deviasi

Standar deviasi adalah metode analisis statistik yang biasa digunakan untuk mengukur persebaran data di sekitar mean. Standar deviasi yang cukup tinggi bisa menggambarkan penyebaran data yang cukup luas, sedangkan standar deviasi yang rendah bisa menggambarkan penyebaran data yang lingkupnya cukup sempit. Standar deviasi ini bisa menjadi dua, yaitu standar deviasi untuk populasi dan standar deviasi untuk sampel. 


Data Analyst


Credit by Pintu


Yuk, segera kumpulkan tekad kamu mulai berkarir atau switch karir di bidang data analyst sekarang juga. Ngga usah overthinking karena tidak memiliki background pendidikan yang linier dengan itu. Kamu bisa mulai bangun portfolio datamu yang outstanding dengan Modul Data Analyst Career Track bersama DQLab dan nikmati modul-modul dari dasar hingga tingkat mahir.


Caranya dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python:

  • Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  • Pilih menu Learn

  • Pilih menu Career Track

  • Lalu Pilih menu Data Analyst


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login