Tag: pelatihan statistik untuk project data analyst

Pendahuluan Statistik merupakan fondasi penting dalam proses analisis data. Seorang Data Analyst tidak hanya harus mampu mengolah dan memvisualisasikan data, tetapi juga memahami konsep statistik dasar untuk menghasilkan insight yang benar dan akurat. Pemahaman statistik memungkinkan analis membedakan antara tren nyata dan kebetulan, mengukur penyebaran data, serta membuat prediksi sederhana berbasis data historis. Melalui pelatihan ini, peserta akan mempelajari statistik deskriptif, distribusi data, pengujian hipotesis, hingga korelasi dan regresi sederhana, menggunakan alat bantu seperti Excel, Python (Pandas & SciPy), serta Google Sheets. Pelatihan ini juga dirancang sebagai persiapan mengikuti sertifikasi resmi BNSP untuk skema Data Analyst. ✅ Pelatihan 100% online✅ Sertifikat resmi dari BNSP✅ Biaya hanya Rp2.500.000 Unit Kompetensi Statistik Deskriptif untuk Data Analyst Mean, median, mode, range, variance, standard deviation. Identifikasi data outlier dan distribusi. Visualisasi Statistik Histogram, boxplot, scatter plot, bar chart. Analisis visual penyebaran dan hubungan antar variabel. Pengantar Inferensi Statistik Konsep populasi vs sampel. P-value, confidence interval, dan pengantar uji hipotesis. Korelasi dan Regresi Sederhana Mengukur hubungan antar variabel dengan korelasi Pearson. Memprediksi variabel target dengan regresi linear sederhana. Studi Kasus Statistik Data Bisnis Analisis penjualan, kepuasan pelanggan, dan performa produk. Penyusunan laporan statistik dan presentasi hasil. Contoh Studi Kasus dan Penyelesaiannya Studi Kasus: Apakah Diskon Berpengaruh terhadap Jumlah Pembelian? Masalah:Sebuah toko online ingin mengetahui apakah pemberian diskon signifikan memengaruhi jumlah pembelian pelanggan. Penyelesaian (Python Example): python CopyEdit import pandas as pd from scipy.stats import ttest_ind # Load data df = pd.read_csv("sales_data.csv") # Pisahkan data dengan dan tanpa diskon diskon = df[df['discount_applied'] == 1]['quantity'] tanpa_diskon = df[df['discount_applied'] == 0]['quantity'] # Uji hipotesis: apakah rata-rata pembelian berbeda? t_stat, p_value = ttest_ind(diskon, tanpa_diskon) print(f"P-Value: {p_value}") if p_value < 0.05: print("Hasil: Diskon berpengaruh secara signifikan terhadap pembelian.") else: print("Hasil: Tidak ada pengaruh signifikan.") Insight: Data menunjukkan keputusan berbasis statistik, bukan asumsi semata. Silabus Pelatihan 2 Hari Hari Topik Deskripsi Hari 1 Statistik Deskriptif & Visualisasi Data Mean, median, standard deviation, histogram, boxplot, dan scatter plot. Pengantar Inferensi Statistik Sampel vs populasi, confidence interval, p-value, uji t sederhana. Hari 2 Korelasi & Regresi Sederhana Korelasi Pearson, regresi linear, interpretasi hasil, scatter trend line. Studi Kasus & Simulasi Sertifikasi BNSP Penerapan analisis statistik pada data bisnis dan presentasi laporan. Kesimpulan Pelatihan ini dirancang untuk siapa pun yang ingin memperkuat dasar analisis data dengan ilmu statistik, baik untuk keperluan bisnis, riset, maupun laporan profesional. Dengan kombinasi teori dan praktik, Anda akan mampu mengambil keputusan berbasis data secara objektif dan siap mengikuti sertifikasi resmi dari BNSP. ✅ Sertifikasi resmi dari BNSP✅ Pelatihan 100% online dan bisa diakses dari mana saja✅ Biaya sangat terjangkau hanya Rp2.500.000 📌 Info lengkap dan pendaftaran dapat dilihat di:👉 https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/