<\/p>\n
Bidang statistik<\/strong> berkaitan dengan pengumpulan, analisis, interpretasi dan penyajian data.<\/span><\/p>\n Bidang analitik<\/strong> berkaitan dengan penerapan metode statistik pada masalah bisnis praktis.<\/span><\/p>\n Ada banyak tumpang tindih antara kedua bidang ini, namun inilah perbedaan utamanya:<\/span><\/p>\n Seorang ahli statistik<\/strong> lebih cenderung bekerja di lingkungan klinis atau penelitian di mana desain penelitian, pengujian hipotesis<\/a> , model ANOVA<\/a> , dan interval kepercayaan lebih umum digunakan.<\/span><\/p>\n Seorang analis<\/strong> lebih cenderung bekerja di lingkungan bisnis di mana statistik deskriptif, visualisasi data, dan model regresi lebih umum digunakan.<\/span><\/p>\n Ahli statistik dan analis bekerja dengan data dalam peran mereka sehari-hari, namun ahli statistik cenderung lebih fokus pada pengujian hipotesis statistik, sementara analis cenderung lebih fokus pada pemahaman data dan pola yang mendasari operasi bisnis.<\/span><\/p>\n Teruslah membaca untuk melihat bagaimana statistik dan analitik digunakan dalam skenario dunia nyata.<\/span><\/p>\n Berikut adalah beberapa contoh bagaimana statistik digunakan dalam skenario dunia nyata.<\/span><\/p>\n Ahli statistik yang bekerja di lingkungan klinis sering menggunakan pengujian hipotesis untuk menentukan apakah suatu obat baru memberikan hasil yang lebih baik bagi pasien.<\/span><\/p>\n Misalnya, seorang ahli biostatistik mungkin memberikan satu obat tekanan darah kepada 30 pasien selama satu bulan, kemudian memberikan obat tekanan darah kedua kepada 30 pasien yang sama selama satu bulan tambahan.<\/span><\/p>\n Kemudian mereka dapat melakukan uji t sampel berpasangan<\/a> untuk menentukan apakah terdapat perbedaan signifikan secara statistik dalam penurunan tekanan darah antara kedua obat tersebut.<\/span><\/p>\n Para ahli statistik yang bekerja di bidang pertanian sering menggunakan model ANOVA untuk menentukan apakah terdapat perbedaan hasil panen yang signifikan secara statistik antara tiga atau lebih jenis pupuk.<\/span><\/p>\n Misalnya, seorang ahli statistik mungkin menerapkan tiga pupuk berbeda pada lahan berbeda selama sebulan dan kemudian mengumpulkan data untuk mengukur hasil panen rata-rata.<\/span><\/p>\n Mereka kemudian dapat melakukan ANOVA satu arah<\/a> untuk menentukan apakah terdapat perbedaan yang signifikan secara statistik<\/a> antara hasil rata-rata.<\/span><\/p>\n Ahli statistik yang bekerja di bidang medis sering kali menggunakan interval kepercayaan untuk mengukur nilai rata-rata berbagai data biometrik.<\/span><\/p>\n Misalnya, seorang ahli statistik mungkin mengumpulkan data tekanan darah dari 50 pasien yang semuanya menggunakan obat tekanan darah yang sama untuk menetapkan kisaran nilai yang mungkin berisi rata-rata penurunan tekanan darah yang sebenarnya untuk pasien dalam populasi umum yang menggunakan obat tersebut. obat-obatan.<\/span><\/p>\n Berikut adalah beberapa contoh bagaimana analitik digunakan dalam skenario dunia nyata.<\/span><\/p>\n Analis bisnis<\/span> sering menggunakan statistik deskriptif untuk merangkum data terkait keuangan bisnis.<\/span><\/p>\n Misalnya, seorang analis bisnis yang bekerja untuk perusahaan ritel mungkin menghitung statistik deskriptif berikut selama kuartal bisnis:<\/span><\/p>\n Dengan menggunakan metrik ini, analis dapat memahami posisi keuangan perusahaan dan juga membandingkan metrik ini dengan kuartal sebelumnya untuk memahami bagaimana metrik tersebut berubah seiring waktu.<\/span><\/p>\n Mereka kemudian dapat menggunakan metrik ini untuk memberi informasi kepada organisasi tentang area yang mungkin memerlukan perbaikan untuk membantu perusahaan meningkatkan pendapatan atau mengurangi biaya.<\/span><\/p>\n Analis yang bekerja untuk perusahaan ritel sering kali membuat visualisasi data seperti diagram garis, diagram batang, peta panas, plot kotak, plot sebar, dan diagram lainnya untuk memvisualisasikan total penjualan, pendapatan, pengeluaran, penggantian biaya, dll. selama berbagai bagian aktivitas.<\/span><\/p>\n Di dunia nyata, banyak analis sering kali membuat dasbor interaktif menggunakan perangkat lunak seperti Tableau<\/a> sehingga para pemimpin bisnis dapat secara interaktif menjelajahi berbagai metrik dan menjelajahi tren dan pola data untuk lebih memahami bisnis. performa bisnis.<\/span><\/p>\n Analis keuangan<\/span> sering menggunakan model regresi<\/span> untuk mengukur hubungan antara satu atau lebih variabel prediktor dan variabel respon<\/a> .<\/span><\/p>\n Misalnya, seorang analis mungkin memiliki akses ke data total uang yang dibelanjakan untuk iklan televisi, iklan online, dan total pendapatan yang dihasilkan.<\/span><\/p>\n Mereka kemudian dapat membuat model regresi linier berganda berikut:<\/span><\/p>\n Pendapatan = 76,4 + 4,6 (iklan online) + 0,8 (iklan TV)<\/span><\/p>\n Berikut cara menginterpretasikan koefisien regresi<\/a> pada model ini:<\/span><\/p>\n Dengan menggunakan model ini, seorang analis keuangan dapat dengan cepat memahami bahwa uang yang dibelanjakan untuk iklan online menghasilkan pendapatan rata-rata yang jauh lebih tinggi daripada uang yang dibelanjakan untuk iklan televisi.<\/span><\/p>\n Statistik dan analitik adalah dua bidang yang memiliki banyak kesamaan.<\/span><\/p>\n Namun, ahli statistik cenderung lebih fokus pada pengujian hipotesis statistik, sementara analis cenderung lebih fokus pada pemahaman data dan model yang mendukung operasi bisnis.<\/span><\/p>\n Di dunia nyata, ahli statistik dan analis seringkali bekerja berdampingan, dan tidak jarang kedua profesi tersebut berkolaborasi untuk memecahkan permasalahan di dunia nyata.<\/span><\/p>\n Artikel berikut menjelaskan pentingnya statistika dalam berbagai bidang:<\/span><\/p>\n Mengapa statistik penting? (10 alasan mengapa statistik itu penting!)<\/a> Bidang statistik berkaitan dengan pengumpulan, analisis, interpretasi dan penyajian data. Bidang analitik berkaitan dengan penerapan metode statistik pada masalah bisnis praktis. Ada banyak tumpang tindih antara kedua bidang ini, namun inilah perbedaan utamanya: Seorang ahli statistik lebih cenderung bekerja di lingkungan klinis atau penelitian di mana desain penelitian, pengujian hipotesis , model ANOVA , dan […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Penggunaan statistik di dunia nyata<\/strong><\/span><\/h2>\n
Contoh 1: Pengujian hipotesis<\/strong><\/span><\/h3>\n
Contoh 2: Model ANOVA<\/strong><\/span><\/h3>\n
Contoh 3: interval kepercayaan<\/strong><\/span><\/h3>\n
Menggunakan Analytics di Dunia Nyata<\/strong><\/span><\/h2>\n
Contoh 1: Statistik deskriptif<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
Contoh 2: Visualisasi data<\/strong><\/span><\/h3>\n
Contoh 3: model regresi<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
Kesimpulan<\/strong><\/span><\/h2>\n
Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h3>\n
Pentingnya statistik dalam bisnis<\/a>
Pentingnya statistik dalam pendidikan<\/a>
Pentingnya statistik dalam kesehatan<\/a>
Pentingnya statistik di bidang keuangan<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"