Naik Level dengan Metode Statistik, Yuk Coba!

Belajar Data Science di Rumah 13-Januari-2022

https://dqlab.id/files/dqlab/cache/d1d138e69248bd19b98e6f001fe5955a_x_Thumbnail800.jpg

Metode statistika adalah cabang matematika terapan yang melibatkan pengumpulan, deskripsi, analisis, dan penarikan kesimpulan dari data kuantitatif. Teori matematika di balik statistik sangat bergantung pada kalkulus diferensial dan integral, aljabar linier, dan teori probabilitas. Ahli statistik, orang yang melakukan statistik, sangat berkepentingan dengan menentukan cara menarik kesimpulan yang dapat diandalkan tentang kelompok besar dan peristiwa umum dari perilaku dan karakteristik lain yang dapat diamati dari sampel kecil. Sampel kecil ini mewakili sebagian dari kelompok besar atau sejumlah contoh fenomena umum yang terbatas.

Saat ini penggunaan metode statistik dalam bisnis rata-rata telah berubah secara radikal selama dekade terakhir. Baik itu peralatan yang digunakan di meja atau perangkat lunak yang digunakan untuk berkomunikasi, sangat sedikit hal yang terlihat sama seperti dulu. Hal lain yang sama sekali berbeda adalah seberapa banyak data yang kita miliki di ujung jari kita. Apa yang dulunya langka sekarang menjadi jumlah data yang luar biasa. Tapi, itu hanya luar biasa jika sahabat data tidak tahu bagaimana menganalisis data bisnis sahabat data untuk menemukan makna yang benar dan berwawasan luas. Jadi, bagaimana sahabat data beralih dari titik A, yang memiliki sejumlah besar data, ke titik B, agar dapat menafsirkan data itu secara akurat? Semuanya bermuara pada penggunaan metode yang tepat untuk analisis statistik, yaitu bagaimana kami memproses dan mengumpulkan sampel data untuk mengungkap pola dan tren. Untuk analisis ini, ada lima yang dapat dipilih: mean, standar deviasi, regresi, pengujian hipotesis, dan penentuan ukuran sampel.

Nah, mau naik level bareng DQLab? Yuk pahami metode statistik berikut!

1. Mean atau Rata Rata

Metode pertama yang digunakan untuk melakukan analisis statistik adalah mean, yang lebih sering disebut dengan rata-rata. Saat Anda ingin menghitung rata-rata, Anda menambahkan daftar angka dan kemudian membagi angka itu dengan item dalam daftar. Ketika metode ini digunakan, metode ini memungkinkan untuk menentukan tren keseluruhan dari kumpulan data, serta kemampuan untuk mendapatkan tampilan data yang cepat dan ringkas. Pengguna metode ini juga mendapat manfaat dari perhitungan yang sederhana dan cepat.

Rata-rata statistik muncul dengan titik pusat data yang sedang diproses. Hasilnya disebut sebagai rata-rata dari data yang diberikan. Dalam kehidupan nyata, orang biasanya menggunakan mean to dalam hal penelitian, akademisi, dan olahraga.

2. Regresi

Ketika berbicara tentang statistik, regresi adalah hubungan antara variabel dependen (data yang ingin Anda ukur) dan variabel independen (data yang digunakan untuk memprediksi variabel dependen). Hal ini juga dapat dijelaskan dengan bagaimana satu variabel mempengaruhi yang lain, atau perubahan dalam variabel yang memicu perubahan lain, pada dasarnya sebab dan akibat. Ini menyiratkan bahwa hasilnya tergantung pada satu atau lebih variabel. Garis yang digunakan dalam grafik dan grafik analisis regresi menandakan apakah hubungan antara variabel kuat atau lemah, selain menunjukkan tren selama jangka waktu tertentu.

3. Pengujian hipotesis

Dalam analisis statistik, pengujian hipotesis, juga dikenal sebagai œPengujian T, adalah kunci untuk menguji dua set variabel acak dalam kumpulan data. Metode ini adalah tentang menguji apakah argumen atau kesimpulan tertentu benar untuk kumpulan data. Hal ini memungkinkan untuk membandingkan data terhadap berbagai hipotesis dan asumsi. Ini juga dapat membantu dalam memperkirakan bagaimana keputusan yang dibuat dapat mempengaruhi bisnis. Dalam statistik, uji hipotesis menentukan beberapa kuantitas di bawah asumsi yang diberikan. Hasil pengujian menginterpretasikan apakah asumsi tersebut berlaku atau asumsi tersebut telah dilanggar. Asumsi ini disebut sebagai hipotesis nol, atau hipotesis 0. Setiap hipotesis lain yang akan melanggar hipotesis 0 disebut hipotesis pertama, atau hipotesis 1.

Ketika Anda melakukan pengujian hipotesis, hasil pengujian signifikan terhadap statistik jika hasilnya adalah bukti bahwa itu tidak mungkin terjadi secara kebetulan atau kebetulan. Sebagai contoh, Anda mungkin berasumsi bahwa semakin lama waktu yang dibutuhkan untuk mengembangkan suatu produk, semakin sukses produk tersebut, sehingga menghasilkan penjualan yang lebih tinggi daripada sebelumnya. Sebelum menerapkan jam kerja yang lebih lama untuk mengembangkan suatu produk, pengujian hipotesis memastikan ada hubungan yang sebenarnya antara keduanya.

4. Penentuan ukuran sampel

Ketika datang untuk menganalisis data untuk analisis statistik, terkadang kumpulan data terlalu besar, sehingga sulit untuk mengumpulkan data yang akurat untuk setiap elemen kumpulan data. Jika ini masalahnya, sebagian besar mengambil rute menganalisis ukuran sampel, atau ukuran data yang lebih kecil, yang disebut penentuan ukuran sampel. Untuk melakukannya dengan benar, Anda harus menentukan ukuran sampel yang tepat agar akurat. Jika ukuran sampel terlalu kecil, Anda tidak akan mendapatkan hasil yang valid di akhir analisis Anda. Untuk sampai pada kesimpulan ini, Anda akan menggunakan salah satu dari banyak metode pengambilan sampel data.

Anda dapat melakukan ini dengan mengirimkan survei kepada pelanggan Anda, dan kemudian menggunakan metode simple random sampling untuk memilih data pelanggan yang akan dianalisis secara acak. Di sisi lain, ukuran sampel yang terlalu besar dapat mengakibatkan pemborosan waktu dan uang. Untuk menentukan ukuran sampel, Anda dapat memeriksa aspek-aspek seperti biaya, waktu, atau kenyamanan pengumpulan data.

5. Kursus Data Science Gratis bersama DQLab Academy!

Halo sahabat data yuk nikmati belajar gratis bersama DQLab Academy! dengan belajar data science dari dasar hingga tingkat advance. Dengan belajar di DQLab kamu akan menikmati belajar anti ribet dengan live code editor yang bisa kamu lihat langsung hasil belajarnya.