Pengantar Analisis Statistik: Teknik dan Aplikasi

Sedang Trending 6 hari yang lalu
ARTICLE AD BOX

Analisis statistik adalah proses mengumpulkan dan menganalisis info untuk membedakan pola dan tren. Ini adalah metode untuk menghilangkan bias dalam mengevaluasi info dengan menggunakan kajian numerik. Teknik ini berfaedah untuk mengumpulkan interpretasi penelitian, mengembangkan model statistik, dan merencanakan survei dan studi.

IKLAN

Post ADS 1

GULIR UNTUK MELANJUTKAN KONTEN

Analisis statistik adalah perangkat ilmiah dalam AI dan ML nan membantu mengumpulkan dan menganalisis info dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola dan tren umum untuk mengubahnya menjadi info nan bermakna. Sederhananya, kajian statistik adalah perangkat kajian info nan membantu menarik konklusi nan berarti dari info mentah dan tidak terstruktur.

Kesimpulan diambil dengan menggunakan kajian statistik nan memfasilitasi pengambilan keputusan dan membantu upaya membikin prediksi masa depan berasas tren masa lalu. Ini dapat didefinisikan sebagai pengetahuan mengumpulkan dan menganalisis info untuk mengidentifikasi tren dan pola serta menyajikannya. Analisis statistik melibatkan penggunaan angka-angka dan digunakan oleh upaya dan lembaga lain untuk memanfaatkan info guna memperoleh info nan bermakna.

Jenis Analisis Statistik

Di bawah ini adalah 6 jenis kajian statistik:

Analisis statistik deskriptif melibatkan pengumpulan, interpretasi, analisis, dan ringkasan info untuk disajikan dalam corak bagan, grafik, dan tabel. Daripada menarik kesimpulan, ini hanya membikin info nan kompleks mudah dibaca dan dipahami.

Analisis statistik inferensial berfokus pada penarikan konklusi nan berarti berasas info nan dianalisis. Ini mempelajari hubungan antara variabel nan berbeda alias membikin prediksi untuk seluruh populasi.

Analisis statistik prediktif adalah jenis kajian statistik nan menganalisis info untuk memperoleh tren masa lampau dan memprediksi kejadian di masa depan berasas tren tersebut. Ia menggunakan algoritma pembelajaran mesin, penambangan data, pemodelan data, dan kepintaran buatan untuk melakukan kajian statistik data.

Analisis preskriptif melakukan kajian info dan menentukan tindakan terbaik berasas hasil. Ini adalah jenis kajian statistik nan membantu Anda membikin keputusan.

  • Analisis Data Eksplorasi

Analisis eksplorasi mirip dengan kajian inferensial, namun perbedaannya adalah kajian ini melibatkan eksplorasi asosiasi info nan tidak diketahui. Ini menganalisis hubungan potensial dalam data.

Analisis statistik kausal berfokus pada menentukan hubungan karena dan akibat antara beragam variabel dalam info mentah. Dengan kata sederhana, ini menentukan kenapa sesuatu terjadi dan pengaruhnya terhadap variabel lain. Metodologi ini dapat digunakan oleh upaya untuk menentukan argumen kegagalan.

Pentingnya Analisis Statistik

Analisis statistik menghilangkan info nan tidak perlu dan membikin katalog info krusial dengan langkah nan tidak rumit, membikin pekerjaan monumental dalam mengatur masukan tampak begitu tenang. Setelah info dikumpulkan, kajian statistik dapat digunakan untuk beragam tujuan. Beberapa dari mereka terdaftar di bawah ini:

  • Analisis statistik membantu meringkas sejumlah besar info menjadi bagian-bagian nan mudah dicerna.
  • Analisis statistik membantu dalam kreasi investigasi laboratorium, lapangan, dan survei nan efektif.
  • Analisis statistik dapat membantu perencanaan nan solid dan efisien dalam mata pelajaran apa pun.
  • Analisis statistik membantu dalam menetapkan generalisasi nan luas dan memperkirakan seberapa banyak sesuatu bakal terjadi dalam kondisi tertentu.
  • Metode statistik, nan merupakan perangkat efektif untuk menafsirkan info numerik, diterapkan di nyaris setiap bagian studi. Pendekatan statistik telah diciptakan dan semakin banyak diterapkan dalam pengetahuan fisika dan biologi, seperti genetika.
  • Pendekatan statistik digunakan dalam pekerjaan seorang pengusaha, produsen, dan peneliti. Departemen statistik dapat ditemukan di bank, upaya asuransi, dan lembaga pemerintah.
  • Seorang pengurus modern, baik di sektor publik alias komersial, mengandalkan info statistik untuk membikin keputusan nan tepat.
  • Politisi dapat memanfaatkan statistik untuk mendukung dan memvalidasi klaim mereka sekaligus menjelaskan persoalan nan mereka tangani.

Manfaat Analisis Statistik

Analisis statistik dapat disebut sebagai hidayah bagi umat manusia dan mempunyai banyak faedah baik bagi perseorangan maupun organisasi. Di bawah ini adalah beberapa argumen kenapa Anda kudu mempertimbangkan berinvestasi dalam kajian statistik:

  • Ini dapat membantu Anda menentukan nomor untung penjualan bulanan, triwulanan, tahunan, dan biaya sehingga memudahkan Anda mengambil keputusan.
  • Ini dapat membantu Anda membikin keputusan nan tepat dan tepat.
  • Ini dapat membantu Anda mengidentifikasi masalah alias penyebab kegagalan dan melakukan koreksi. Misalnya, ini dapat mengidentifikasi argumen peningkatan total biaya dan membantu Anda mengurangi pengeluaran nan boros.
  • Ini dapat membantu Anda melakukan kajian pasar dan membikin strategi pemasaran dan penjualan nan efektif.
  • Ini membantu meningkatkan efisiensi beragam proses.

Proses Analisis Statistik

Di bawah ini adalah 5 langkah untuk melakukan kajian statistik nan kudu Anda ikuti:

  • Langkah 1: Identifikasi dan jelaskan sifat info nan mau Anda analisis.
  • Langkah 2: Langkah selanjutnya adalah menetapkan hubungan antara info nan dianalisis dan populasi sampel nan mempunyai info tersebut.
  • Langkah 3: Langkah ketiga adalah membikin model nan secara jelas menyajikan dan merangkum hubungan antara populasi dan data.
  • Langkah 4: Buktikan apakah model tersebut sah alias tidak.
  • Langkah 5: Gunakan kajian prediktif untuk memprediksi tren masa depan dan peristiwa nan mungkin terjadi.

Metode Analisis Statistik

Meskipun ada beragam metode nan digunakan untuk melakukan kajian data, berikut adalah 5 metode kajian statistik nan paling banyak digunakan dan populer:

Mean alias mean rata-rata adalah salah satu metode kajian statistik nan paling populer. Mean menentukan tren keseluruhan info dan sangat mudah untuk dihitung. Mean dihitung dengan menjumlahkan angka-angka dalam kumpulan info dan kemudian membaginya dengan jumlah titik data. Meskipun penghitungannya mudah dan manfaatnya, tidak disarankan untuk menggunakan mean sebagai satu-satunya parameter statistik lantaran dapat mengakibatkan pengambilan keputusan nan tidak akurat.

Deviasi standar adalah perangkat alias metode statistik nan banyak digunakan. Ini menganalisis penyimpangan titik info nan berbeda dari rata-rata seluruh kumpulan data. Ini menentukan gimana info dari kumpulan info tersebar di sekitar mean. Anda dapat menggunakannya untuk memutuskan apakah hasil penelitian dapat digeneralisasikan alias tidak.

Regresi adalah perangkat statistik nan membantu menentukan hubungan karena dan akibat antar variabel. Ini menentukan hubungan antara variabel terbatas dan independen. Umumnya digunakan untuk memprediksi tren dan peristiwa di masa depan.

Pengujian asumsi dapat digunakan untuk menguji validitas alias kebenaran suatu konklusi alias argumen terhadap suatu kumpulan data. Hipotesis merupakan dugaan nan dibuat pada awal penelitian dan dapat memperkuat alias salah berasas hasil analisis.

  • Penentuan Ukuran Sampel

Penentuan besar sampel alias pengambilan sampel info adalah teknik nan digunakan untuk mengambil sampel dari seluruh populasi nan mewakili populasi. Metode ini digunakan jika jumlah populasi sangat besar. Anda dapat memilih dari beragam teknik pengambilan sampel info seperti pengambilan sampel bola salju, pengambilan sampel praktis, dan pengambilan sampel acak.

Perangkat Lunak Analisis Statistik

Setiap orang tidak dapat melakukan penghitungan statistik nan sangat rumit dengan jeli sehingga membikin kajian statistik menjadi proses nan menyantap waktu dan mahal. Perangkat lunak statistik telah menjadi perangkat nan sangat krusial bagi perusahaan untuk melakukan kajian datanya. Perangkat lunak ini menggunakan Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin untuk melakukan penghitungan kompleks, mengidentifikasi tren dan pola, serta membikin bagan, grafik, dan tabel secara jeli dalam hitungan menit.

Contoh Analisis Statistik

Lihatlah kalkulasi sampel deviasi standar nan diberikan di bawah ini untuk memahami lebih lanjut tentang kajian statistik.

Berat 5 dasar pizza dalam cm adalah sebagai berikut:

Detail (Berat dalam cm)

Deviasi Berarti

Kuadrat Deviasi Rata-Rata

9

9-6.4 = 2.6

(2.6)2 = 6.76

2

2-6.4 = – 4.4

(-4,4)2 = 19,36

5

5-6.4 = – 1.4

(-1,4)2 = 1,96

4

4-6.4 = – 2.4

(-2.4)2 = 5.76

12

12-6.4 = 5.6

(5.6)2 = 31.36

Perhitungan Mean = (9+2+5+4+12)/5 = 32/5 = 6.4

Perhitungan mean deviasi mean kuadrat = (6,76+19,36+1,96+5,76+31,36)/5 = 13,04

Varians Sampel = 13,04

Simpangan baku = √13,04 = 3,611

Karir dalam Analisis Statistik

Jalur karir seorang Analis Statistik ditentukan oleh industri tempat mereka bekerja. Siapa pun nan tertarik menjadi Analis Data biasanya dapat memasuki pekerjaan ini dan memenuhi syarat untuk posisi Analis Data tingkat awal setelah lulus sekolah menengah atas alias program sertifikat — kemungkinan besar dengan gelar Sarjana di bagian statistik, pengetahuan komputer, alias matematika. Beberapa orang mendalami kajian info dari sektor serupa seperti bisnis, ekonomi, alias apalagi pengetahuan sosial, biasanya dengan memperbarui keahlian mereka di tengah pekerjaan dengan kursus kajian statistik.

Analis Statistik juga merupakan langkah nan bagus untuk memulai bagian pengetahuan info nan biasanya lebih kompleks. Seorang Ilmuwan Data umumnya mempunyai peran nan lebih senior daripada Analis Data lantaran sifatnya nan lebih strategis dan memerlukan serangkaian keahlian teknis nan lebih berkembang, seperti pengetahuan tentang beragam perangkat statistik, bahasa pemrograman, dan model kajian prediktif.

Calon Ilmuwan Data dan Analis Statistik umumnya memulai karir mereka dengan mempelajari bahasa pemrograman seperti R alias SQL. Selanjutnya mereka kudu belajar membikin database, melakukan kajian dasar, dan membikin visual menggunakan aplikasi seperti Tableau. Namun, tidak semua Analis Statistik perlu mengetahui langkah melakukan semua perihal ini, namun jika Anda mau maju dalam pekerjaan Anda, Anda kudu bisa melakukan semuanya.

Berdasarkan industri Anda dan jenis pekerjaan nan Anda lakukan, Anda dapat memilih untuk mempelajari Python alias R, menjadi mahir dalam pembersihan data, alias konsentrasi pada pengembangan model statistik nan rumit.

Anda juga dapat mempelajari sedikit tentang segala hal, nan mungkin dapat membantu Anda mengambil peran kepemimpinan dan maju ke posisi Analis Data Senior. Seorang Analis Statistik Senior dengan pengetahuan luas dan mendalam mungkin mengambil peran kepemimpinan dalam memimpin tim Analis Statistik lainnya. Analis Statistik dengan training keahlian tambahan mungkin dapat melanjutkan ke Ilmuwan Data alias posisi kajian info senior lainnya.

Pilih Program nan Tepat

Tingkatkan pekerjaan Anda di bagian AI dan ML dengan kursus komprehensif Simplilearn. Dapatkan keahlian dan pengetahuan untuk mengubah industri dan mengeluarkan potensi Anda nan sebenarnya. Daftar sekarang dan buka kemungkinan tak terbatas!

Nama program

Insinyur AI

Program Pascasarjana Dalam Kecerdasan Buatan

Program Pascasarjana Dalam Kecerdasan Buatan

GeografisSemua GeoSemua GeoDI/Baris
UniversitasPelajari secara sederhanaPurdueCaltech
Durasi Kursus11 bulan11 bulan11 bulan
Diperlukan Pengalaman PengkodeanDasarDasarTIDAK
Keterampilan nan Akan Anda Pelajari10+ keahlian termasuk struktur data, manipulasi data, NumPy, Scikit-Learn, Tableau, dan banyak lagi.16+ keahlian termasuk
chatbots, NLP, Python, Keras dan banyak lagi.
8+ keahlian termasuk
Pembelajaran nan Diawasi & Tanpa Pengawasan
Pembelajaran Mendalam
Visualisasi Data, dan banyak lagi.
Keuntungan tambahanDapatkan akses ke sesi Hackathon, Masterclass, dan Ask-Me-Anything eksklusif dari IBM
Pembelajaran terapan melalui 3 Proyek Capstone dan 12 Proyek nan relevan dengan Industri
Keanggotaan Asosiasi Alumni Purdue Gratis IIMJobs Pro-Keanggotaan 6 bulan Bantuan Pembangunan ResumeHingga 14 Kredit CEU Keanggotaan Caltech CTME Circle
Biaya$$$$$$$$$$
Jelajahi ProgramJelajahi ProgramJelajahi Program

Menjadi Mahir dalam Statistik Hari Ini

Semoga tulisan ini membantu Anda dalam memahami pentingnya kajian statistik dalam setiap bagian kehidupan. Kecerdasan Buatan (AI) dapat membantu Anda melakukan kajian statistik dan kajian info dengan sangat efektif dan efisien.

Jika Anda mahir sains dan terpesona dengan peran AI dalam kajian statistik, lihat kursus Program Pascasarjana Caltech dalam AI & ML nan menakjubkan ini bekerja sama dengan Caltech. Dengan silabus nan komprehensif dan proyek kehidupan nyata, kursus ini adalah salah satu kursus paling terkenal dan bakal membantu Anda dengan semua nan perlu Anda ketahui tentang Kecerdasan Buatan.

Selengkapnya
Sumber Kabar SekitarKita
Kabar SekitarKita