Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Kegunaan Mempelajari Ilmu Statistika untuk Mengembangkan Bisnis

Belajar Data Science di Rumah 19-April-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/0925b1ee88b76d92e734801bf7f594ea_x_Thumbnail800.jpg

Salah satu kegunaan mempelajari ilmu statistika dalam bisnis adalah untuk membantu mengelola performance para karyawan. Seorang data analyst mengumpulkan data mengenai produktivitas karyawan seperti jumlah task yang selesai atau jumlah unit yang diproduksi. Ia harus menganalisis data untuk menemukan cara untuk mengembangkan dan meningkatkan produktivitas. Banyak perusahaan juga mengumpulkan data mengenai employee engagement dan kepuasan dalam bekerja seperti hal apa yang bisa meningkatkan motivasi karyawan dan memastikan mereka tidak meninggalkan posisi mereka.


Contoh penggunaan ilmu statistika lainnya dalam bisnis adalah saat manajer menemukan adanya penurunan jumlah unit yang diselesaikan oleh karyawan setiap minggu, manajer bersama data analyst harus menemukan target yang tepat dan mengkomunikasikan penemuan tersebut kepada karyawan sebagai bahan evaluasi. Selain sebagai skill yang wajib dimiliki pemula, ternyata statistika memiliki peran lain di dunia bisnis, loh! 


Penasaran apa saja? Yuk simak artikel ini sampai akhir!


1. Memetakan Pengalaman Konsumen

Perusahaan dapat mengumpulkan data konsumen dari berbagai sumber, termasuk pembelian fisik, ecommerce, dan sosial media. Dengan menggunakan data analisis untuk membuat profil konsumen yang komprehensif, perusahaan bisa mendapatkan insight dari kebiasaan pelanggan untuk mendapatkan customer experience yang personal dan detail. 


Contohnya sebuah perusahaan yang bergerak di bidang pakaian dan memiliki metode pembelian offline dan online. Perusahaan bisa menganalisis data penjualan dari sosial media dan membuat campaign untuk mempromosikan produk lebih masif dengan strategi yang lebih baik. Dengan data pembelian konsumen, perusahaan bisa membuat model prediksi menggunakan data transaksi e-commerce untuk menentukan rekomendasi produk yang bisa meningkatkan pembelian.

statistik


Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik


2. Memperbaiki Business Decision-Making

Data analyst pada perusahaan memberikan suggestions untuk membuat business decision yang lebih baik dan meminimalisir kerugian finansial. Analisis prediktif bisa memberikan informasi apa yang akan terjadi untuk mengubah bisnis serta memberikan rekomendasi bagaimana cara menghadapi suatu perubahan atau anomali yang terjadi. Misalnya, data analyst bisa membuat model untuk mengubah harga atau penawaran produk untuk meningkatkan permintaan konsumen. 

statistik


3. Memperbaiki Supply Chain

Perusahaan bisa mengembangkan efektivitas operasional menggunakan data analisis dengan cara mengumpulkan dan menganalisis data supply chain sehingga perusahaan bisa mendapatkan informasi dimana proses produksi yang mengalami delay atau dimana adanya bottleneck yang menghambat operasional. Dengan cara ini, perusahaan akan lebih mudah untuk memperbaiki permasalahan operasional. 


Misalnya, jika hasil forecasting memperlihatkan bahwa sebuah vendor tidak bisa menghandle volume permintaan di masa liburan, perusahaan bisa bekerja sama dengan vendor tambahan untuk membackup kekurangan sehingga kegiatan bisnis tidak bermasalah.

statistik


4. Mitigasi Risiko

Risiko akan ada di setiap bisnis. Risiko ini bisa berupa customer atau karyawan yang hilang, permintaan yang tidak terkontrol, keselamatan karyawan, dokumen legalitas, birokrasi, dan lain sebagainya. Statistika dapat membantu perusahaan untuk memahami risiko dan mencari solusi bagaimana cara menghindarinya. Contohnya, sebuah perusahaan bisa membuat model statistika yang bisa memprediksi aksi di masa mendatang untuk menentukan toko mana yang akan memiliki risiko terbesar di masa depan.


Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika


5. Belajar Statistik dengan R dan Python bersama DQLab

Ingin belajar mengolah data menggunakan teori statistik dengan bahasa pemrograman R dan Python? Yuk belajar dengan modul dari DQLab

Modul ini disusun oleh expertise di bidang data sehingga materi di dalamnya tidak perlu diragukan lagi. Selain itu, modul DQLab dilengkapi dengan live code editor sehingga kita tidak perlu menginstall tools tambahan. Kapan lagi bisa praktik langsung menggunakan data yang mencerminkan data real di dunia industri tanpa ribet?


Yuk klik button di bawah ini atau akses melalui DQLab.id untuk mengakses modul gratis "Introduce to Data Science" dengan R dan Python sebagai pengenalan sebelum belajar R dan Python lebih jauh. Selamat belajar!


Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login