Metode Statistik dalam Analisis Data
Get In Touch
PT. Algoritma Data Indonesia.
RDTX Square, 9th Floor. Setiabudi, DKI Jakarta 12930.
WhatsApp: 0816-692-471
Email: community@algorit.ma
Metode Statistik dalam Analisis Data
4 Maret 2022
Analisis data adalah tugas yang dilakukan oleh data analyst melalui penyajian informasi dan angka kepada manajemen. Analisis data melibatkan pendekatan yang lebih rinci dalam merekam, menganalisis, menyebarkan, dan menyajikan temuan data sehingga lebih mudah ditafsirkan dan bisa digunakan untuk membuat keputusan bisnis. Untuk menganalisis data, ada lima metode statistik yang bisa dipakai. Berikut informasinya!
Statistik adalah ilmu yang mengumpulkan, menganalisis, menafsirkan, dan menyajikan data empiris. Statistik digunakan dalam banyak bidang, termasuk psikologi, bisnis, ilmu sosial, pemerintah, manufaktur, dan lain-lain. Data statistik diperoleh dengan menggunakan prosedur sampel atau proses lainnya. Fungsi statistik adalah membuat kumpulan data menjadi lebih mudah dipahami. Cabang ilmu matematika ini menganalisis data dan menggunakannya untuk mengatasi berbagai masalah yang berkaitan dengan data.
Secara umum, tipe statistik terbagi menjadi dua, yaitu deskriptif dan inferensial. Berikut penjelasan masing-masingnya.
Dalam statistik deskriptif, data dideskripsikan secara ringkas. Statistik deskriptif biasanya ditampilkan dalam bentuk tabel, bagan, atau grafik yang merangkum ringkasan untuk mengatur, mewakili, dan menjelaskan sekumpulan data. Data statistik ini hanya bersifat deskriptif, jadi tidak memerlukan normalisasi di luar data yang dikumpulkan.
Statistik inferensial mencoba menginterpretasikan statistik deskriptif. Setelah data dikumpulkan, dianalisis, dan diringkas, statistik inferensial digunakan untuk menggambarkan arti data yang dikumpulkan. Tujuannya adalah menguji hipotesis dan menyelidiki hubungan antar variabel, membuat prediksi populasi, serta menarik kesimpulan dan membuat generalisasi yang valid dari sampel.
Dalam praktiknya, analisis data bisa dilakukan dengan menerapkan sejumlah metode statistik yang berbeda. Berikut penjelasan terkait metode-metode tersebut.
Metode pertama yang digunakan untuk melakukan analisis statistik adalah mean, atau lebih sering disebut rata-rata. Saat ingin menghitung rata-rata, Anda perlu menambahkan daftar angka dan kemudian membagi angka itu dengan jumlah item dalam daftar. Metode ini memungkinkan penentuan tren keseluruhan dari kumpulan data dan mampu mendapatkan tampilan data yang cepat dan ringkas. Manfaat metode ini juga termasuk perhitungan yang sederhana dan cepat.
Analisis regresi dalam statistik adalah hubungan antara variabel dependen (data yang ingin Anda ukur) dan variabel independen (data yang digunakan untuk memprediksi variabel dependen). Analisis regresi juga dapat menjelaskan bagaimana satu variabel memengaruhi variabel yang lain, atau perubahan dalam variabel apa yang memicu perubahan lain. Pada dasarnya, analisis regresi adalah sebab dan akibat yang menyiratkan hasil analisis tergantung pada satu atau lebih variabel.
Standar deviasi adalah metode analisis statistik yang mengukur penyebaran data di sekitar rata-rata. Standar deviasi yang tinggi menunjukkan bahwa data menyebar luas dari rata-rata, sedangkan standar deviasi yang rendah menunjukkan bahwa sebagian besar data sejalan dengan rata-rata.
Contohnya, katakanlah Anda seorang pemasar yang baru saja melakukan survei pelanggan. Setelah mendapat hasil survei, Anda tertarik mengukur keandalan jawaban untuk memprediksi apakah kelompok pelanggan lebih besar mungkin memiliki jawaban yang sama. Jika standar deviasi rendah, artinya jawaban tersebut dapat diproyeksikan ke kelompok pelanggan yang lebih besar.
Dalam analisis statistik, pengujian hipotesis adalah kunci untuk menguji dua set variabel acak dalam kumpulan data. Metode ini menguji benar tidaknya argumen atau kesimpulan tertentu untuk kumpulan data, sehingga membantu dalam memperkirakan bagaimana keputusan yang dibuat dapat memengaruhi bisnis.
Misalnya, Anda mungkin berasumsi bahwa semakin lama waktu dihabiskan untuk mengembangkan produk, semakin sukses produk tersebut dalam menghasilkan penjualan lebih tinggi. Sebelum menerapkan jam kerja lebih lama untuk mengembangkan suatu produk, pengujian hipotesis memastikan ada hubungan yang aktual antara keduanya.
Saat kumpulan data untuk dianalisis terlalu besar, maka akan sulit untuk mengumpulkan data yang akurat. Sebagai solusi, Anda bisa menganalisis ukuran data yang lebih kecil dengan cara menentukan besaran sampel. Contohnya, Anda bisa mengirimkan survei kepada pelanggan, kemudian menggunakan metode simple random sampling untuk memilih data pelanggan yang akan dianalisis secara acak.
Statistik digunakan secara luas di berbagai aplikasi dan profesi, mulai dari lembaga pemerintah hingga penelitian akademis. Setiap kali data dikumpulkan dan dianalisis, statistik sebetulnya sedang dilakukan. Bisnis dapat memanfaatkan analisis statistik dalam berbagai cara, sehingga apa pun metode analisis statistik yang Anda pilih, pastikan saja agar sesuai dengan kebutuhan Anda.
Anda bisa daftar kelas dari Algoritma Data Science School untuk mempelajari lebih jauh soal hal-hal terkait statistik maupun data science. Algoritma Data Science School menawarkan banyak kelas mengenai data science yang bisa Anda pilih sesuai kebutuhan atau level expertise. Daftar sekarang juga!
Referensi:
Analisis data adalah tugas yang dilakukan oleh data analyst melalui penyajian informasi dan angka kepada manajemen. Analisis data melibatkan pendekatan yang lebih rinci dalam merekam, menganalisis, menyebarkan, dan menyajikan temuan data sehingga lebih mudah ditafsirkan dan bisa digunakan untuk membuat keputusan bisnis. Untuk menganalisis data, ada lima metode statistik yang bisa dipakai. Berikut informasinya!
Statistik adalah ilmu yang mengumpulkan, menganalisis, menafsirkan, dan menyajikan data empiris. Statistik digunakan dalam banyak bidang, termasuk psikologi, bisnis, ilmu sosial, pemerintah, manufaktur, dan lain-lain. Data statistik diperoleh dengan menggunakan prosedur sampel atau proses lainnya. Fungsi statistik adalah membuat kumpulan data menjadi lebih mudah dipahami. Cabang ilmu matematika ini menganalisis data dan menggunakannya untuk mengatasi berbagai masalah yang berkaitan dengan data.
Secara umum, tipe statistik terbagi menjadi dua, yaitu deskriptif dan inferensial. Berikut penjelasan masing-masingnya.
Dalam statistik deskriptif, data dideskripsikan secara ringkas. Statistik deskriptif biasanya ditampilkan dalam bentuk tabel, bagan, atau grafik yang merangkum ringkasan untuk mengatur, mewakili, dan menjelaskan sekumpulan data. Data statistik ini hanya bersifat deskriptif, jadi tidak memerlukan normalisasi di luar data yang dikumpulkan.
Statistik inferensial mencoba menginterpretasikan statistik deskriptif. Setelah data dikumpulkan, dianalisis, dan diringkas, statistik inferensial digunakan untuk menggambarkan arti data yang dikumpulkan. Tujuannya adalah menguji hipotesis dan menyelidiki hubungan antar variabel, membuat prediksi populasi, serta menarik kesimpulan dan membuat generalisasi yang valid dari sampel.
Dalam praktiknya, analisis data bisa dilakukan dengan menerapkan sejumlah metode statistik yang berbeda. Berikut penjelasan terkait metode-metode tersebut.
Metode pertama yang digunakan untuk melakukan analisis statistik adalah mean, atau lebih sering disebut rata-rata. Saat ingin menghitung rata-rata, Anda perlu menambahkan daftar angka dan kemudian membagi angka itu dengan jumlah item dalam daftar. Metode ini memungkinkan penentuan tren keseluruhan dari kumpulan data dan mampu mendapatkan tampilan data yang cepat dan ringkas. Manfaat metode ini juga termasuk perhitungan yang sederhana dan cepat.
Analisis regresi dalam statistik adalah hubungan antara variabel dependen (data yang ingin Anda ukur) dan variabel independen (data yang digunakan untuk memprediksi variabel dependen). Analisis regresi juga dapat menjelaskan bagaimana satu variabel memengaruhi variabel yang lain, atau perubahan dalam variabel apa yang memicu perubahan lain. Pada dasarnya, analisis regresi adalah sebab dan akibat yang menyiratkan hasil analisis tergantung pada satu atau lebih variabel.
Standar deviasi adalah metode analisis statistik yang mengukur penyebaran data di sekitar rata-rata. Standar deviasi yang tinggi menunjukkan bahwa data menyebar luas dari rata-rata, sedangkan standar deviasi yang rendah menunjukkan bahwa sebagian besar data sejalan dengan rata-rata.
Contohnya, katakanlah Anda seorang pemasar yang baru saja melakukan survei pelanggan. Setelah mendapat hasil survei, Anda tertarik mengukur keandalan jawaban untuk memprediksi apakah kelompok pelanggan lebih besar mungkin memiliki jawaban yang sama. Jika standar deviasi rendah, artinya jawaban tersebut dapat diproyeksikan ke kelompok pelanggan yang lebih besar.
Dalam analisis statistik, pengujian hipotesis adalah kunci untuk menguji dua set variabel acak dalam kumpulan data. Metode ini menguji benar tidaknya argumen atau kesimpulan tertentu untuk kumpulan data, sehingga membantu dalam memperkirakan bagaimana keputusan yang dibuat dapat memengaruhi bisnis.
Misalnya, Anda mungkin berasumsi bahwa semakin lama waktu dihabiskan untuk mengembangkan produk, semakin sukses produk tersebut dalam menghasilkan penjualan lebih tinggi. Sebelum menerapkan jam kerja lebih lama untuk mengembangkan suatu produk, pengujian hipotesis memastikan ada hubungan yang aktual antara keduanya.
Saat kumpulan data untuk dianalisis terlalu besar, maka akan sulit untuk mengumpulkan data yang akurat. Sebagai solusi, Anda bisa menganalisis ukuran data yang lebih kecil dengan cara menentukan besaran sampel. Contohnya, Anda bisa mengirimkan survei kepada pelanggan, kemudian menggunakan metode simple random sampling untuk memilih data pelanggan yang akan dianalisis secara acak.
Statistik digunakan secara luas di berbagai aplikasi dan profesi, mulai dari lembaga pemerintah hingga penelitian akademis. Setiap kali data dikumpulkan dan dianalisis, statistik sebetulnya sedang dilakukan. Bisnis dapat memanfaatkan analisis statistik dalam berbagai cara, sehingga apa pun metode analisis statistik yang Anda pilih, pastikan saja agar sesuai dengan kebutuhan Anda.
Anda bisa daftar kelas dari Algoritma Data Science School untuk mempelajari lebih jauh soal hal-hal terkait statistik maupun data science. Algoritma Data Science School menawarkan banyak kelas mengenai data science yang bisa Anda pilih sesuai kebutuhan atau level expertise. Daftar sekarang juga!
Referensi: