Permata, M.Si. | Dokumentasi
Permata, M.Si., Pakar Statistik dan Data Science
Pada umumnya yang memengaruhi kesuksesan sebuah bisnis adalah modal, sumber daya manusia dan sumber daya lainnya. Namun ketika suatu bisnis berjalan, sangat sedikit pemilik bisnis yang menyadari bahwa pentingnya mengatur sumber daya yang tersedia.
Mulai dari masalah perencanaan hingga masalah pengendalian, sehingha sangat diperlukan informasi secara lengkap dan baik sebagai dasar dalam membuat sebuah keputusan penting dalam berjalannya suatu bisnis.
Dalam mencarai solusi tersebut, dibutuhkanlah seseorang orang yang memiliki kemampuan dan keahlian dalam menganalisis data agar menghasilkan suatu informasi yang baik sesuai kebutuhan suatu bisnis yang dikenal sebagai analis data atau data analyst.
Seorang Data Analyst harus memiliki kemampuan pada ilmu statistika sebagai dasarnya serta didukung keahlian dalam bidang programming khususnya penggunaan software statistika atau analisis data.
Pada masa saat ini, sudah banyak perusahaan yang melek data. Artinya, perusahaan-perusahaan tersebut mulai menyadari bahwa data sangat dibutuhkan sebagai dasar informasi yang berperan dalam pengambilan keputusan atau kebijakan dalam perusahaan.
Salah satu alasan perusahaan menggunakan analisis statistik adalah untuk memprediksi tren di masa depan dan meminimalkan risiko.
Secara umum, statistika terbagi menjadi dua. Pertama, statistik deskriptif. Ini menggambarkan sifat-sifat data sampel dan populasi serta memvisualisasikan data yang diolah.
Kedua, statistic inferensial. Ini menggunakan sifat-sifat tersebut untuk menguji hipotesis dan menarik kesimpulan.
Adapun konsep analisis statistik yang digunakan oleh seorang data analyst, yaitu:
Analisis Statistik Deskriptif
Analisis statistik deskriptif berkaitan dengan mengatur dan meringkas data, menggunakan data dan grafik. Agar memudahkan sejumlah besar data yang dimiliki diinterpretasikan dan mudah dipahami serta tanpa membuat kesimpulan di luar analisis atau menanggapi hipotesis apa pun.
Analisis statistik deskriptif memungkinkan kita untuk merepresentasikan dan menafsirkan data secara lebih efisien melalui perhitungan numerik, grafik, atau tabel.
Dalam langkah persiapan yang diperlukan untuk menyimpulkan analisis dan interpretasi, analisis statistik deskriptif melibatkan berbagai proses seperti tabulasi, ukuran tendensi sentral, ukuran dispersi, skewness pengukuran dan analisis deret waktu.
Dalam analisis deskriptif yang dilakukan data diringkas dalam bentuk tabel dan dikelola serta ditampilkan dalam bentuk grafik.
Analisis Statistik Inferensial
Analisis statistik inferensial pada dasarnya digunakan untuk memeriksa dari setiap unit dari suatu populasi sehingga mengekstrapolasi informasi yang diperoleh menuju populasi yang lengkap.
Secara sederhana, analisis statistik inferensial memungkinkan kita untuk menguji suatu hipotesis tergantung pada data sampel, dari mana kita dapat mengekstraksi kesimpulan dengan menerapkan probabilitas dan membuat generalisasi tentang keseluruhan data, dan juga dapat membuat kesimpulan sehubungan dengan hasil kedepan di luar dari data yang tersedia.
Dengan cara ini, sangat disukai saat menarik kesimpulan dan membuat keputusan tentang seluruh populasi berdasarkan data sampel dari suatu populasi.
Analisis Preskriptif
Analisis preskriptif digunakan untuk memeriksa data dalam mengetahui apa yang harus dilakukan. Analisis ini banyak digunakan dalam menganalisis bisnis untuk mengidentifikasi tindakan yang terbaik yang mungkin dilakukan untuk suatu situasi tertentu.
Sementara analisis statistik lainnya mungkin digunakan untuk mendorong pengecualian, ini memberikan jawaban yang sebenarnya.
Pada intinya analisis preskriptif ini, berfokus pada menemukan saran yang optimal untuk proses pengambilan keputusan.
Beberapa teknik yang diterapkan dalam analisis preskriptif adalah simulasi, analisis grafik, algoritma, pemrosesan peristiwa kompleks, pembelajaran mesin, mesin rekomendasi, aturan bisnis.
Analisis Prediktif
Analisis prediktif diterapkan untuk membuat prediksi peristiwa masa depan, atau apa yang mungkin terjadi selanjutnya berdasarkan fakta dan data saat ini dan masa lalu.
Secara sederhana, analisis prediktif menggunakan teknik statistik dan algoritma pembelajaran mesin untuk menggambarkan kemungkinan hasil, perilaku, dan tren di masa mendatang bergantung pada data terbaru dan sebelumnya.
Teknik yang banyak digunakan di dalam analisis prediktif ialah penambangan data, pemodelan data, kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan lain-lain untuk membuat suatu prediksi yang imperatif.
Analisis prediktif terintegrasi dalam peramalan suatu peristiwa mendatang menggunakan data yang tersedia dan memastikan kemungkinan beberapa tren dalam perilaku datanya.
Exploratory Data Analytics (EDA)
Eksplorasi Data atau dikenal dengan EDA merupakan padanan dari statistik inferensial, dan sangat diimplementasikan oleh para pakar data.
EDA merupakan langkah awal dari proses analisis data yang dilakukan sebelum teknik analisis statistik lainnya. Metode ini sepenuhnya berfokus pada menganalisis pola dalam data untuk mengenali hubungan potensial yang ada serta dapat didekati untuk menemukan asosiasi yang tidak diketahui dalam data, memeriksa data yang hilang dari data yang tersedia dan memperoleh wawasan maksimum, memeriksa asumsi dan hipotesis.
EDA sendiri tidak digunakan sendiri untuk memprediksi atau menggeneralisasi data, sehingga membantu dalam mendapatkan beberapa wawasan penting di dalamnya. []
