MIDYEAR PROMO! Segera Beli Paket Premium Belajar Data Science 6 Bulan hanya Rp. 99.000. DAFTAR

Pakai Kode: DQMIDYEAR. Berakhir 0 Days 6 Jam : 51 Menit : 8 Detik

Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika

Belajar Data Science di Rumah 15-Februari-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/73e8a555daae0efa2f17e90211a5c3f7_x_Thumbnail800.jpg

Ilmu statistika digunakan secara luas dalam berbagai bidang, seperti riset pasar, business intelligence, analisis data, finance, dan lain sebagainya. Analisis statistika adalah studi, ilmu mengumpulkan, mengatur, mengeksplorasi, menerjemahkan, dan menyajikan data untuk mengungkap pola dan trend. Di era big data seperti saat ini, sudah banyak perusahaan yang ‘melek data’, artinya perusahaan-perusahaan tersebut mulai menyadari bahwa data sangat dibutuhkan sebagai dasar pengambilan keputusan. Salah satu alasan perusahaan menggunakan analisis statistik adalah untuk memprediksi trend di masa depan dan meminimalisir risiko. 

Selain digunakan oleh perusahaan, analisis statistik juga mulai diaplikasikan di berbagai teknologi, salah satunya adalah sosial media instagram. Saat ini instagram menyediakan fitur statistics untuk mengetahui bagaimana trafik dari sosial media kita, seperti berapa jumlah likes yang kita dapatkan, berapa orang yang mengikuti kita, dan lain sebagainya. Ilmu statistika merupakan ilmu yang sangat mudah berkembang. Setiap metode dapat dikembangkan untuk menyelesaikan suatu masalah khusus. Pada artikel kali ini DQLab akan menjelaskan beberapa macam metode analisis statistika yang banyak digunakan di industri. Penasaran apa saja metode-metode tersebut? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Analisis Statistik Deskriptif

Seperti namanya, analisis statistik deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan kumpulan data. Analisis ini akan menggambarkan karakteristik dasar, informasi, dan ringkasan data dengan cara rasional. Metode ini mendeskripsikan data secara kuantitatif. Statistik deskriptif dapat mencakup angka, bagan, tabel, grafik, dan jenis visualisasi data lainnya yang dapat digunakan untuk menyajikan raw data. Kekurangan metode ini adalah tidak dapat digunakan untuk membuat kesimpulan, kita hanya dapat mendeskripsikan apa yang disajikan pada data tersebut.

Contohnya, kita memiliki data 30 pekerja dalam departemen pemasaran. Kita dapat menemukan-rata dari kumpulan data tersebut untuk 30 pekerja saja, kita tidak bisa menentukan rata-rata untuk seluruh pekerja yang ada di perusahaan tersebut. Hal ini karena belum tentu 30 data itu mewakili seluruh populasi (seluruh pekerja) di perusahaan itu. Meskipun sangat sederhana, metode ini cukup penting sebelum kita memulai analisis yang lebih kompleks karena metode ini dapat memberikan gambaran umum mengenai data yang akan kita olah. 

Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!

2. Analisis Statistik Inferensial

Jika metode deskriptif statistik digunakan untuk menggambarkan informasi dan karakteristik dasar dalam kumpulan data, lain halnya dengan analisis statistik inferensial. Statistik inferensial adalah hasil dari estimasi matematika yang lebih rumit dan dapat digunakan untuk menyimpulkan trend tentang populasi yang lebih besar berdasarkan sampel yang kita gunakan. Analisis ini digunakan untuk mempelajari hubungan antar variabel dalam sampel dan dapat digunakan untuk membuat kesimpulan, generalisasi, atau prediksi tentang populasi yang lebih besar. Artinya, sampel yang kita gunakan bisa mewakili populasi secara akurat. Selain itu, metode ini juga dapat digunakan untuk perusahaan atau organisasi untuk menguji hipotesis dan menghasilkan kesimpulan mengenai data. Salah satu manfaat menggunakan metode analisis inferensial adalah dapat menggunakan sampel. Hal ini dapat menghemat biaya karena biasanya biaya untuk mempelajari seluruh populasi sangat mahal. Perbedaan statistik deskriptif dan statistik inferensial adalah statistik deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan data sedangkan statistik inferensial adalah metode yang jauh lebih rumit yang bisa digunakan untuk menyimpulkan data dan menguji hipotesis.

3. Analisis Prediktif

Analisis prediktif adalah metode yang digunakan untuk memprediksi peristiwa di masa depan. Metode ini didasarkan pada fakta dan sejarah yang telah terjadi. Metode analisis prediktif lebih rumit jika dibandingkan dengan dua metode sebelumnya karena metode ini menggunakan algoritma statistik dan teknik machine learning untuk menentukan kemungkinan hasil dan trend di masa mendatang berdasarkan data baru dan data historis. Beberapa bidang yang menggunakan analisis prediktif adalah untuk menganalisis pemasaran, layanan keuangan, penyedia layanan online, dan asuransi. Saat ini, semakin banyak perusahaan yang mulai menerapkan analisis prediktif untuk meningkatkan keunggulan dan meminimalkan risiko terkait dengan masa depan yang tidak dapat diprediksi. 

Analisis deskriptif dapat dikombinasikan dengan berbagai teknik seperti data mining, pemodelan, artificial intelligence, machine learning dan lain sebagainya untuk membuat prediksi penting mengenai masa depan. Walaupun metode ini termasuk metode yang banyak digunakan di dunia industri, namun satu hal yang harus diingat adalah tidak ada metode statistik yang mampu memprediksi masa depan dengan akurasi 100% karena analisis ini menggunakan asas probabilitas yang hanya dapat menjawab pertanyaan apakah mungkin sesuatu terjadi, dan jawabannya hanya dua, ya dan tidak.

Analisis statistika dapat digunakan di berbagai bidang, salah satunya adalah data science. Data science adalah ilmu yang saat ini banyak diaplikasikan hampir di semua industri. Hal ini terjadi karena produksi data di dunia yang meningkat tajam dari waktu ke waktu, bahkan dalam satu hari dunia dapat memproduksi jutaan data. Salah satu profesi yang berkaitan dengan pengolahan data menggunakan metode statistika adalah data scientist. Di abad 21, profesi ini dinobatkan sebagai profesi terseksi di dunia. Bagaimana tidak, profesi ini memiliki peluang kerja yang tinggi dengan gaji fantastis. Tak heran jika banyak orang mulai serius mempelajari data science. Tak hanya banyak dicari, tapi ilmu ini sangat unik karena dapat dipelajari oleh siapapun.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

4. Yuk, TEMUKAN SUMBER DATA UNTUK BANGUN PORTFOLIO GRATIS DI DQLAB SELAMA 1 BULAN!


Gunakan Kode Voucher “DQTRIAL”, dan simak informasi dibawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

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

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher “DQTRIAL” dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita


Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!