Data memerankan peranan penting dalam operasional bisnis. Dengan melakukan analisis statistik, mulai dari mengumpulkan, mengolah, hingga menganalisis data, perusahaan mampu membuat laporan konkret mengenai kondisi perkembangan bisnis.
Pencapaian dari usaha yang diinvestasikan dapat tergambar dari hasil analisis statistik tersebut. Selain itu, hasil analisis statistik juga dapat dijadikan sebagai acuan dalam mengambil langkah strategis bisnis di kemudian hari.
Artikel ini akan membahas tentang pengertian singkat mengenai analisis statistik, jenis, dan manfaat yang dapat diperoleh. Berikut informasi selengkapnya!
Sedikit informasi mengenai perbedaan statistik dan statistika sebelum membahas lebih lanjut mengenai pengertian analisis statistik. Statistik adalah kumpulan data, angka, atau informasi. Sementara itu, statistika adalah ilmu yang mempelajari tentang pengumpulan, pengolahan, dan analisis data maupun angka. Hasil analisis statistik tersebut dapat berupa informasi tertentu yang digunakan untuk mengambil keputusan.
Tujuan dari analisis statistik itu sendiri, yaitu untuk mengidentifikasi pola atau tren dan menghilangkan bias dalam pengambilan keputusan bisnis secara objektif. Gambaran seperti produk yang paling banyak dibeli konsumen, kinerja pegawai, hingga variasi performa penjualan, mampu dijawab dari melakukan analisis statistik.
Apa saja jenis-jenis analisis statistik? Setidaknya terdapat tujuh macam analisis statistik yang sering digunakan. Penggunakan jenis analisis statistik perlu disesuaikan dengan tujuan yang ingin dicapai. Di dalam bisnis, implementasi dari jenis analisis statistik tertentu juga dapat dipengaruhi oleh model bisnis dan target konsumen.
Jenis analisis statistik deskriptif mencakup bagan ringkasan, grafik, dan tabel yang menggambarkan kumpulan data atau angka agar lebih mudah dipahami. Dengan begitu, kumpulan data dalam jumlah yang besar dapat disederhanakan. Hasil dari analisis statistik deskriptif, antara lain modus, median, dan rata-rata, serta rentang, varian, dan standar deviasi.
Perlu diingat bahwa analisis statistik deskriptif ini tidak dapat menyimpulkan suatu analisis secara umum. Oleh karena itu, diperlukan analisis yang lebih mendetail untuk melengkapi gambaran hasil analisis deskriptif tersebut.
Jika analisis statistik deskriptif berdasarkan pada gambaran secara keseluruhan, analisis statistik inferensial dilakukan dengan menarik kesimpulan berdasarkan data representasi sebuah populasi. Dengan analisis statistik inferensial, seseorang dapat melakukan validasi dari sebuah kesimpulan informasi atau data dari populasi yang akan diteliti.
Selaras dengan sebutannya, analisis statistik asosiasi digunakan untuk memprediksi suatu tren atau pola dengan mengidentifikasi hubungan tertentu dari beberapa variabel data. Sebagai contoh, analisis statistik asosiasi menganalisis variabel yang secara khusus lebih sering muncul. Dalam implementasi analisis statistik asosiasi dibutuhkan software khusus untuk dapat melakukan perhitungan sistematis yang kompleks dari kumpulan variabel yang tersedia.
Causal analysis menggunakan data untuk mengetahui hubungan sebab-akibat dari suatu konteks. Analisis statistik jenis ini dapat diterapkan untuk tujuan bisnis, seperti penjaminan mutu, kepuasan dan retensi pelanggan, dan hal lain yang masih berkaitan dengan sebab-akibat.
Sesuai dengan namanya, analisis statistik prediktif diimplementasikan untuk memprediksi peristiwa dan perilaku di masa yang akan depan. Jenis analisis statistik ini membutuhkan machine learning untuk dapat mengolah kumpulan data menjadi sebuah informasi baru. Analisis ini dipengaruhi oleh teknik probabilistik seperti data mining, pemodelan prediktif, kecerdasan buatan (AI), hingga simulasi model.
Serupa dengan analisis statistik prediktif, jenis analisis statistik yang satu ini juga memanfaatkan kecanggihan machine learning dalam mengolah data. Analisis statistik preskriptif dilakukan dengan mengoptimalkan penerapan ilmu matematika dan komputasi untuk menghasilkan beberapa pilihan. Jenis analisis ini umumnya diawali dari hasil analisis statistik deskriptif dan prediktif.
Terbilang sebagai jenis analisis statistik yang kompleks, Exploratory Data Analysis (EDA) mampu menjawab hubungan antara sampel dalam suatu populasi, memvalidasi asumsi, dan menguji hipotesis. Jenis analisis statistik ini dimanfaatkan untuk menganalisis pola dan tren dalam kumpulan data dalam jumlah yang besar.
Salah satu manfaat dari analisis statistik, yaitu membantu dalam mengambil keputusan bisnis secara objektif. Selain itu, hasil analisis statistik yang baik dapat mengurangi risiko bisnis atas keputusan atau strategi yang kurang menguntungkan.
Perusahaan dapat menganalisis data dan biaya secara lebih akurat dengan menggunakan analisis statistik. Dalam menjalankan bisnis, tentu membutuhkan biaya operasional yang tidak sedikit. Keterbatasan biaya ini perlu dialokasikan ke masing-masing kebutuhan secara proporsional, berdasarkan kebutuhan untuk mendapatkan keuntungan yang maksimal.
Analisis pasar yang akurat dan objektif dibutuhkan untuk mengembangkan potensi bisnis yang masih dapat dimaksimalkan. Sebagai contoh, membuka cabang toko perlu mempertimbangkan lokasi, keadaan lingkungan sekitar, hingga lalu-lalang kendaraan dan masyarakat setempat.
Analisis statistik dapat membantu pemilik bisnis untuk dapat melakukan analisis pasar berdasarkan data dan fakta. Contoh lain dari analisis pasar yang dapat dihasilkan dari analisis statistik, yaitu data mengenai lokasi penjualan terbanyak, jenis produk atau jasa dengan nilai tertinggi, hingga strategi pemasaran yang berhasil menarik konsumen. Adanya analisis pasar seperti itu memungkinkan peningkatan efisiensi dalam setiap aspek penjualan dan pemasaran.
Analisis statistik merupakan inti dari pengembangan bisnis yang optimal. Pengambilan keputusan atau strategi bisnis yang objektif mampu meningkatkan peluang keuntungan bagi perusahaan. Sebagai contoh, analisis statistik deskriptif yang dilakukan dengan dengan pengujian A/B (A/B testing) memberikan gambaran lebih jelas tentang pilihan produk atau jasa yang selaras dengan kebutuhan klien atau konsumen.
Contoh lain dari manfaat analisis statistik, yaitu pengambilan keputusan untuk merilis produk atau fitur terbaru dalam laman atau website perusahaan. Dengan mengumpulkan informasi mendalam seperti durasi kunjungan, jumlah pengunjung, hingga peningkatan atau penurunan penjualan perlu sebelum dan sesudah implementasi fitur atau produk baru tersebut dirilis. Hasil yang didapatkan perlu dievaluasi lebih lanjut, apakah patut dipertahankan atau dikembangkan kembali sesuai dengan kebutuhan konsumen.
Itulah informasi mengenai tujuh macam analisis statistik lengkap dengan manfaatnya untuk perkembangan bisnis yang lebih optimal.
Data memerankan peranan penting dalam operasional bisnis. Dengan melakukan analisis statistik, mulai dari mengumpulkan, mengolah, hingga menganalisis data, perusahaan mampu membuat laporan konkret mengenai kondisi perkembangan bisnis.
Pencapaian dari usaha yang diinvestasikan dapat tergambar dari hasil analisis statistik tersebut. Selain itu, hasil analisis statistik juga dapat dijadikan sebagai acuan dalam mengambil langkah strategis bisnis di kemudian hari.
Artikel ini akan membahas tentang pengertian singkat mengenai analisis statistik, jenis, dan manfaat yang dapat diperoleh. Berikut informasi selengkapnya!
Sedikit informasi mengenai perbedaan statistik dan statistika sebelum membahas lebih lanjut mengenai pengertian analisis statistik. Statistik adalah kumpulan data, angka, atau informasi. Sementara itu, statistika adalah ilmu yang mempelajari tentang pengumpulan, pengolahan, dan analisis data maupun angka. Hasil analisis statistik tersebut dapat berupa informasi tertentu yang digunakan untuk mengambil keputusan.
Tujuan dari analisis statistik itu sendiri, yaitu untuk mengidentifikasi pola atau tren dan menghilangkan bias dalam pengambilan keputusan bisnis secara objektif. Gambaran seperti produk yang paling banyak dibeli konsumen, kinerja pegawai, hingga variasi performa penjualan, mampu dijawab dari melakukan analisis statistik.
Apa saja jenis-jenis analisis statistik? Setidaknya terdapat tujuh macam analisis statistik yang sering digunakan. Penggunakan jenis analisis statistik perlu disesuaikan dengan tujuan yang ingin dicapai. Di dalam bisnis, implementasi dari jenis analisis statistik tertentu juga dapat dipengaruhi oleh model bisnis dan target konsumen.
Jenis analisis statistik deskriptif mencakup bagan ringkasan, grafik, dan tabel yang menggambarkan kumpulan data atau angka agar lebih mudah dipahami. Dengan begitu, kumpulan data dalam jumlah yang besar dapat disederhanakan. Hasil dari analisis statistik deskriptif, antara lain modus, median, dan rata-rata, serta rentang, varian, dan standar deviasi.
Perlu diingat bahwa analisis statistik deskriptif ini tidak dapat menyimpulkan suatu analisis secara umum. Oleh karena itu, diperlukan analisis yang lebih mendetail untuk melengkapi gambaran hasil analisis deskriptif tersebut.
Jika analisis statistik deskriptif berdasarkan pada gambaran secara keseluruhan, analisis statistik inferensial dilakukan dengan menarik kesimpulan berdasarkan data representasi sebuah populasi. Dengan analisis statistik inferensial, seseorang dapat melakukan validasi dari sebuah kesimpulan informasi atau data dari populasi yang akan diteliti.
Selaras dengan sebutannya, analisis statistik asosiasi digunakan untuk memprediksi suatu tren atau pola dengan mengidentifikasi hubungan tertentu dari beberapa variabel data. Sebagai contoh, analisis statistik asosiasi menganalisis variabel yang secara khusus lebih sering muncul. Dalam implementasi analisis statistik asosiasi dibutuhkan software khusus untuk dapat melakukan perhitungan sistematis yang kompleks dari kumpulan variabel yang tersedia.
Causal analysis menggunakan data untuk mengetahui hubungan sebab-akibat dari suatu konteks. Analisis statistik jenis ini dapat diterapkan untuk tujuan bisnis, seperti penjaminan mutu, kepuasan dan retensi pelanggan, dan hal lain yang masih berkaitan dengan sebab-akibat.
Sesuai dengan namanya, analisis statistik prediktif diimplementasikan untuk memprediksi peristiwa dan perilaku di masa yang akan depan. Jenis analisis statistik ini membutuhkan machine learning untuk dapat mengolah kumpulan data menjadi sebuah informasi baru. Analisis ini dipengaruhi oleh teknik probabilistik seperti data mining, pemodelan prediktif, kecerdasan buatan (AI), hingga simulasi model.
Serupa dengan analisis statistik prediktif, jenis analisis statistik yang satu ini juga memanfaatkan kecanggihan machine learning dalam mengolah data. Analisis statistik preskriptif dilakukan dengan mengoptimalkan penerapan ilmu matematika dan komputasi untuk menghasilkan beberapa pilihan. Jenis analisis ini umumnya diawali dari hasil analisis statistik deskriptif dan prediktif.
Terbilang sebagai jenis analisis statistik yang kompleks, Exploratory Data Analysis (EDA) mampu menjawab hubungan antara sampel dalam suatu populasi, memvalidasi asumsi, dan menguji hipotesis. Jenis analisis statistik ini dimanfaatkan untuk menganalisis pola dan tren dalam kumpulan data dalam jumlah yang besar.
Salah satu manfaat dari analisis statistik, yaitu membantu dalam mengambil keputusan bisnis secara objektif. Selain itu, hasil analisis statistik yang baik dapat mengurangi risiko bisnis atas keputusan atau strategi yang kurang menguntungkan.
Perusahaan dapat menganalisis data dan biaya secara lebih akurat dengan menggunakan analisis statistik. Dalam menjalankan bisnis, tentu membutuhkan biaya operasional yang tidak sedikit. Keterbatasan biaya ini perlu dialokasikan ke masing-masing kebutuhan secara proporsional, berdasarkan kebutuhan untuk mendapatkan keuntungan yang maksimal.
Analisis pasar yang akurat dan objektif dibutuhkan untuk mengembangkan potensi bisnis yang masih dapat dimaksimalkan. Sebagai contoh, membuka cabang toko perlu mempertimbangkan lokasi, keadaan lingkungan sekitar, hingga lalu-lalang kendaraan dan masyarakat setempat.
Analisis statistik dapat membantu pemilik bisnis untuk dapat melakukan analisis pasar berdasarkan data dan fakta. Contoh lain dari analisis pasar yang dapat dihasilkan dari analisis statistik, yaitu data mengenai lokasi penjualan terbanyak, jenis produk atau jasa dengan nilai tertinggi, hingga strategi pemasaran yang berhasil menarik konsumen. Adanya analisis pasar seperti itu memungkinkan peningkatan efisiensi dalam setiap aspek penjualan dan pemasaran.
Analisis statistik merupakan inti dari pengembangan bisnis yang optimal. Pengambilan keputusan atau strategi bisnis yang objektif mampu meningkatkan peluang keuntungan bagi perusahaan. Sebagai contoh, analisis statistik deskriptif yang dilakukan dengan dengan pengujian A/B (A/B testing) memberikan gambaran lebih jelas tentang pilihan produk atau jasa yang selaras dengan kebutuhan klien atau konsumen.
Contoh lain dari manfaat analisis statistik, yaitu pengambilan keputusan untuk merilis produk atau fitur terbaru dalam laman atau website perusahaan. Dengan mengumpulkan informasi mendalam seperti durasi kunjungan, jumlah pengunjung, hingga peningkatan atau penurunan penjualan perlu sebelum dan sesudah implementasi fitur atau produk baru tersebut dirilis. Hasil yang didapatkan perlu dievaluasi lebih lanjut, apakah patut dipertahankan atau dikembangkan kembali sesuai dengan kebutuhan konsumen.
Itulah informasi mengenai tujuh macam analisis statistik lengkap dengan manfaatnya untuk perkembangan bisnis yang lebih optimal.
