Saat ingin menjadi data analyst, kamu harus mempelajari bidang ilmu bernama statistik. Statistik sendiri adalah ilmu dan kumpulan metode yang digunakan untuk menganalisis data dan mengambil keputusan berbasis fakta.
Dengan statistik, kita bisa melihat pola dari data-data yang terkumpul dan menyajikannya dalam bentuk infografis sederhana.
Dalam konsep statistik dasar, kita akan pelajari fungsi statistik, jenis-jenis data, proses pengumpulan serta penyajian data. Yuk, simak artikel ini bersama-sama!
Fungsi Statistik
Berdasarkan tujuan analisis, terdapat dua fungsi statistik yang perlu kamu ketahui, yaitu fungsi deskriptif dan inferensial.
1. Fungsi Statistik Deskriptif
Statistik berfungsi untuk merangkum dan menyajikan data-data yang telah dikumpulkan. Penyajian data ini bisa berbentuk ringkasan, misalnya seperti mean (rata-rata), median, mode, serta berbagai grafik yang menggambarkan data secara sederhana dan mudah dipahami.
2. Fungsi Statistik Inferensial
Dalam fungsi ini, statistik digunakan untuk membuat kesimpulan atau prediksi dari sampel yang merepresentasikan populasi lebih luas.
Contohnya adalah penggunaan uji hipotesis dan analisis regresi untuk memodelkan hubungan antar variabel tertentu.
Baca juga: Mengenal Apa itu Statistika Inferensi Lebih Dalam
Jenis-jenis Data dalam Statistik
Ketika menggunakan statistik, kamu akan menemukan berbagai jenis data, misalnya data kuantitatif, kualitatif, diskrit dan kontinu.
- Data Kuantitatif: Data kuantitatif merupakan data yang berbentuk angka. Pengukurannya biasanya menggunakan skala numerik. Contoh data kuantitatif adalah jumlah siswa atau pendapatan per bulan.
- Data Kualitatif: Data kualitatif adalah data yang bersifat deskriptif dan non-numerik yang diukur menggunakan kategori atau label. Contohnya adalah warna, jenis kelamin, atau tingkat kepuasan pelanggan.
- Data Diskrit: Data kuantitatif berupa bilangan bulat tertentu, jumlahnya terbatas, dan tidak bisa dipecah menjadi bagian yang lebih kecil. Contohnya adalah jumlah mobil di parkiran.
- Data Kontinu: Sementara itu, data kontinu adalah data dengan rentang nilai yang tak terbatas, misalnya tinggi badan atau waktu tempuh.
Proses Pengumpulan Data
Ada berbagai metode pengumpulan data yang bisa digunakan. Pilihlah yang sesuai dengan tujuan dan sumber data yang kamu butuhkan!
- Survei: Survei adalah teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan menyebarkan kuesioner atau wawancara kepada responden terpilih.
- Observasi: Observasi merupakan metode pengumpulan data yang dilakukan dengan mengamati langsung objek atau kejadian yang diteliti.
- Eksperimen: Eksperimen dilakukan dengan memberikan perlakuan terhadap objek penelitian untuk mengamati efek yang ditimbulkan.
- Dokumentasi: Metode ini dilakukan dengan mengumpulkan data dari dokumen, rekaman, laporan, atau arsip.
Pengolahan Data
Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah mengolah dan menyajikan data supaya informasi yang diperoleh dapat dianalisis dengan mudah. Berikut adalah langkah-langkah yang harus diikuti dalam pengolahan data.
1. Pembersihan Data
Proses ini dilakukan dengan menghilangkan duplikasi, nilai kosong, atau kesalahan pada data. Teknik yang dilakukan antara lain validasi tipe data, penanganan missing value, hingga pengecekan konsistensi antar variabel.
Dengan proses ini, hasil analisismu menjadi akurat dan mencerminkan kondisi nyata di lapangan.
2. Tabulasi Data
Tabulasi adalah proses penyusunan data dalam bentuk tabel. Kamu bisa menampilkan frekuensi, persentase, atau distribusi tertentu di dalamnya. Proses tabulasi ini dilakukan agar data-data tersebut bisa disajikan dengan rapi dan mudah dibaca.
3. Pengelompokan dan Kategorisasi
Di sini, kamu akan mengelompokkan data yang kompleks menjadi beberapa kategori. Ini akan memudahkanmu untuk melihat tren, pola, atau perbandingan antar kelompok.
Akan tetapi, kamu juga harus membuat aturan pengelompokan yang logis agar tidak menimbulkan bias dalam interpretasi.
4. Penghitungan Statistik Dasar
Setelah mengklasifikasikan data, kamu perlu menghitung nilai statistik dasar seperti mean (rata-rata), median (nilai tengah), dan modus (nilai yang paling sering muncul).
Nilai-nilai ini akan menggambarkan karakteristik utama data secara ringkas dan membantumu memahami penyebaran dan tren data.
Baca juga: Contoh Analisis Data Sederhana dengan Excel versi Coding Studio
5. Visualisasi Awal
Sebelum menyajikannya langsung, lakukan visualisasi data sederhana untuk mendeteksi pola atau anomali.
Visualisasi awal yang bisa digunakan bisa berupa scatter plot, histogram, atau box plot. Ini akan memudahkanmu dalam menentukan teknik analisis berikutnya.
Penyajian Data
Saat belajar konsep statistika dasar, kamu juga wajib mempelajari penyajian data. Tahapan ini penting karena bisa memberikan gambaran yang jelas dan ringkas mengenai hasil pengolahan data.
Ada beberapa bentuk penyajian data yang bisa kamu gunakan, seperti tabel, bar chart, pie chart, dan hisrogram.
- Table: Tabel digunakan untuk menyusun data dalam format baris dan kolom yang terstruktur. Bentuk ini dapat menunjukkan nilai secara detail dan mudah dibandingkan.
- Grafik Batang (Bar Chart): Dalam grafik ini, data-datamu akan ditampilkan dalam bentuk batang vertikal atau horizontal. Bentuk ini juga mempermudah perbandingan antar kategori secara visual.
- Diagram Lingkaran (Pie Chart): Grafik ini bisa menunjukkan proporsi atau persentase dari keseluruhan data dalam bentuk potongan-potongan lingkaran.
- Histogram: Bentuk ini mirip dengan grafik batang. Bedanya, histogram digunakan khusus untuk data numerik yang menggambarkan frekuensi distribusi data dalam rentang nilai tertentu.
Mulai Kuasai Konsep Statistik Dasar untuk Berkarier Jadi Data Analyst!
Dari pembahasan ini, kita telah belajar konsep statistik dasar mencakup definisi, fungsi, jenis data, hingga cara mengolah dan menyajikannya. Semua hal tersebut menjadi pondasi penting bagi kamu yang ingin berkarier sebagai data analyst.
Selain mempelajari konsep-konsep di atas, ikuti juga kursus data analyst yang disediakan oleh Coding Studio!
Dalam kelas ini, kamu akan mempelajari dasar visualisasi, mempresentasikan visual data dengan grafik, komponen visualisasi, hingga membuat alur data.
Berkat pendekatan praktis dan berbasis proyek nyata, kamu bisa memahami pola data, menghasilkan insight bernilai, serta menyusun portofolio profesional untuk berkarier sebagai data analyst.
Sudah cukup tertarik? Yuk, klik tautan di atas dan mulai langkah awalmu untuk menjadi data analyst handal bersama kami!