Kenali Analisis Data Statistik Lebih Lanjut!

Statistika digunakan secara luas dalam berbagai bidang, seperti riset pasar, business intelligence, analisis data, finance, dan lain sebagainya. Seiring perkembangan teknologi seperti saat ini, sudah banyak bisnis yang paham tentang bidang data. Di mana, para pebisnis mulai menyadari bahwa data sangat dibutuhkan sebagai dasar pengambilan keputusan yang strategis. Salah satu alasan perusahaan menggunakan analisis statistik adalah untuk memprediksi trend di masa depan dan meminimalisir risiko.

Analisis data statistik adalah proses mengumpulkan dan menganalisis data untuk mengidentifikasi pola dan tren. Ini adalah metode menggunakan angka untuk mencoba menghilangkan bias apa pun saat meninjau informasi. Selain itu, dapat dianggap sebagai scientific tool yang dapat menginformasikan pengambilan keputusan.

Analisis data statistik bekerja lebih banyak untuk business intelligence daripada kebanyakan jenis analisis data lainnya. Selain itu, dikenal juga sebagai analisis deskriptif. Sebagai berbagai praktik penelitian kuantitatif di mana kamu mengumpulkan dan menganalisis data kategoris untuk menemukan pola dan tren yang berarti. Analisis data statistik sering diterapkan pada respons survei dan data observasional, tetapi juga dapat diterapkan pada banyak metrik bisnis lainnya.

Selain digunakan oleh berbagai bisnis, analisis data statistik juga mulai diaplikasikan di berbagai teknologi, khususnya media sosial. Misalnya, menyediakan fitur statistics untuk mengetahui bagaimana trafik dari media sosial, seperti berapa jumlah likes yang didapatkan, berapa orang yang mengikuti, dan lain sebagainya. Oleh karena itu, statistika dikatakan ilmu yang mudah berkembang karena setiap metode bisa dikembangkan untuk menjadi solusi dalam menyelesaikan suatu masalah khusus.

Jenis Analisis Data Statistik

Sebelum memulai analisis data statistik, kamu memerlukan dua bagian:

  • Kumpulan data mentah yang ingin Anda analisis secara statistik
  • Metode analisis yang telah ditentukan sebelumnya

Bergantung pada data yang sedang dikerjakan, hasil yang diinginkan, dan cara penyajiannya, kamu mungkin ingin memilih salah satu dari dua jenis analisis ini:

Baca Juga:  Machine Learning Adalah: Pengertian, Manfaat dan Cara Belajarnya

1. Analisis Statistik Deskriptif

analisis-data-statistik
Photo by Ruthson Zimmerman on Unsplash

Jenis analisis statistik ini adalah tentang visual. Data mentah tidak berarti banyak, dan jumlahnya bisa sangat banyak untuk dicerna. Analisis statistik deskriptif berfokus pada pembuatan deskripsi visual dasar dari data atau mengubah informasi menjadi grafik, bagan, dan visual lainnya yang membantu orang memahami arti nilai dalam kumpulan data. Analisis deskriptif bukan tentang menjelaskan atau menarik kesimpulan. Itu hanya praktik mencerna dan meringkas data mentah, sehingga bisa lebih dipahami.

2. Analisis Statistik Inferensial

analisis-data-statistik
Photo by Chris Liverani on Unsplash

Praktik statistik inferensial melibatkan lebih banyak hipotesis di muka dan penjelasan lanjutan daripada statistik deskriptif. Dalam jenis analisis statistik ini, kamu kurang fokus pada seluruh kumpulan data mentah. Alih-alih, kamu akan mengambil sampel dan menguji hipotesis atau estimasi pertamamu. Dari sampel ini dan hasil eksperimen, kamu dapat menggunakan statistik inferensial untuk menyimpulkan kesimpulan tentang kumpulan data lainnya.

Manfaat analisis statistik

Secara umum, statistik akan membantu mengidentifikasi tren yang luput dari perhatian tanpa metode ini. Analisis juga menyuntikkan objektivitas ke dalam pengambilan keputusan. Dengan statistik yang baik, keputusan yang tepat tidak diperlukan.

Untuk lebih spesifik, analisis statistik telah membuktikan dirinya dalam banyak kasus. Statistik menunjukkan di mana penjualan terbanyak terjadi, di mana penjualan memiliki nilai paling tinggi dan pemasaran apa yang melekat pada penjualan tersebut. Hal ini memungkinkan peningkatan efisiensi dalam setiap aspek penjualan dan pemasaran.Jika perusahaan memiliki data yang akurat dan dianalisa dengan cara yang tepat. Tentunya hal ini bisa membuat performa perusahaan meningkat .

Demikian juga, analisis statistik dapat membantu efisiensi kerja. Dalam banyak kasus, menyediakan tools yang tepat akan mendapatkan hasil kerja terbaik dari karyawan. Analisis statistik akan memungkinkan pemberi kerja untuk dengan cermat meneliti keefektifan setiap tool dan fokus pada tool yang memiliki kinerja terbaik. Tentunya hal ini bisa kamu pelajari juga lho tentang analisis data statistik di Coding Studio. Nah, apakah kamu tertarik untuk punya skill untuk analisis data ? Langsung cek halaman kursus kami.

Baca Juga:  Perbedaan Data Science dan Data Analyst!

Kamu ingin mengetahui perkembangan startup di Indonesia? Jika ya, yuk baca artikel Coding Studio berikut tentang perkembangan Startup di Indonesia!

Related Articles

Responses

Comments are closed.