Pahami Role Data Scientist dan 3 Metode Pengolahan Data Statistik Umum Yang Harus Dikuasai
Memilih role Data Science dan Analytics, merupakan dunia yang terdapat begitu banyak skill yang harus dikuasai dan didalami. Beragamnya peran yang ada seperti Strategic Analyst, Digital Analyst, Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, Business Intelligence dan peran-peran lainnya membuat keahlian yang harus dimiliki juga beragam pada berbagai tingkat keahlian teknis. Meski demikian, beberapa proses dan pengolahan data statistik bersifat sangat umum sehingga setiap analyst atau peran yang berkaitan tadi harus menguasainya, atau paling tidak mengenalnya. Untuk Data Scientist, sudah tentu wajib untuk memahami metode pengolahan tersebut tidak hanya secara teori tapi juga bagaimana cara membuat kode untuk melakukannya setidaknya dalam satu bahasa pemrograman seperti Python atau R.
Pada artikel kali ini, DQLab akan berbagi mengenai 3 metode statistik umum yang harus dikuasai oleh Data Scientist. Apabila kamu berencana untuk berkarir menjadi seorang Data Scientist, maka 3 metode ini harus masuk ke dalam checklist kamu! Apabila kamu ingin menjadi Data Analyst, atau Data Engineer, atau peran lainnya di industri data, menguasai ke-3 metode ini tetap akan sangat bermanfaat dan berguna bagi karir mu ke depan. Oleh karena itu, yuk simak penjelasan ke-3 metode tersebut!
1. T-Test (A/B Testing)
A/B Testing dapat dikatakan merupakan alat statistik yang paling umum digunakan dalam pemasaran digital dan pengembangan perangkat lunak. T-Test atau Uji-T adalah proses statistik yang menentukan apakah dua kelompok terdistribusi secara normal (atau "sampel") berbeda secara signifikan satu sama lain. Kekuatan sebenarnya dari T-test bukanlah matematika di baliknya, tetapi kekuatan strategisnya ketika sebuah bisnis terus-menerus menerapkan pengujian A / B untuk mendorong produk atau proses ke tingkat yang terus meningkat. Sebagai contoh penerapannya, Software Optimization di situs seperti Optimizely menggunakan T-test untuk menentukan apakah versi baru laman web mengungguli yang lama.
Baca Juga : Sedang Membangun Portofolio Data? Gunakan Macam-Macam Data Ini Dalam Proyek mu Selanjutnya!
2. Linear Regression
Proses statistik ini memprediksi nilai variabel hasi atau biasa disebut target variable berdasarkan sejumlah variabel input dan memberikan prediksi ini suatu tingkat kepercayaan tertentu. Saat menggunakan bentuk regresi linier yang sederhana, prediksi model dan koefisiennya sangat berharga. Koefisien model linier umumnya dapat diartikan sebagai "semuanya sama, peningkatan unit dalam variabel independen menyebabkan perubahan Y dalam variabel hasil atau variabel target". Hubungan antara variabel hasil dan variabel independen (yang dikuantifikasi oleh koefisien ini) sangat penting bagi pemodelan bauran pemasaran, analisis saham, dan banyak aplikasi bisnis lainnya.
Contoh penerapannya semisal adalah prediksi jumlah pemesanan kamar hotel. Seorang operator hotel ingin menentukan berapa banyak kamar yang akan dipesan pada hari tertentu 2 bulan atau lebih sebelumnya. Seorang analis dapat menggunakan data historis untuk melatih model yang memprediksi jumlah kamar yang terjual pada hari tertentu (yang merupakan variabel dependen atau hasil).
3. Logistic Regression (dan Model Klasifikasi Lain)
Regresi logistik secara konseptual mirip dengan regresi linier; Namun, model ini memprediksi kemungkinan kejadian tertentu akan terjadi (atau, dengan kata lain, kemungkinan sukses di antara sampel percobaan). "Peristiwa" atau "keberhasilan" ini dapat mencakup:
Apakah seorang pelanggan akan membeli setelah mengunjungi situs web atau tidak
Apakah seorang pasien terkena kanker/virus/penyakit tertentu atau tidak
Apakah seorang penjual akan melakukan penjualan atau tidak
Apakah suatu email terkategori spam atau tidak
Dengan kata lain, Logistic Regression memiliki variabel hasil atau target dengan tipe kategorikal, bukan numerikal. Sehingga variabel hasilnya tidak berdistribusi secara normal melainkan secara binomial. Contoh penerapannya adalah prediksi pembelian pelanggan. Dengan menghubungkan aliran klik, email, dan data POS, bisnis e-commerce dapat memprediksi apakah pengguna akan melakukan pembelian online dalam jangka waktu tertentu. Dalam skenario ini, analis dapat menggunakan regresi logistik untuk menentukan kemungkinan setiap pengguna akan melakukan pembelian di situs mereka dalam satu bulan ke depan. Dari sana, mereka dapat memprediksi kemungkinan pembelian pengguna secara berkelanjutan (sebuah proses yang disebut "penilaian"), memungkinkan bisnis untuk menargetkan pengguna dengan lebih baik untuk promosi dan pemasaran.
Baca Juga : Mengenal Metode Pengolahan Data Statistik yang Sering Digunakan
4. Yuk Pelajari Metode-Metode Tersebut Bersama DQLab!
Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data.
Sign Up untuk nikmati module GRATIS "Introduction to Data Science" dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.
Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:
Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial
Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring
Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri
Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Akses module Introduction to Data Science
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab.
Penulis : Jihar Gifari
Editor : Annissa Widya