Analisis Statistik: Cara yang Lebih Baik untuk Membuat Keputusan Bisnis

Jika bisnis Anda tidak melihat lebih dekat pada datanya, ada banyak kemungkinan yang Anda lewatkan.

Dengan bantuan analitik bisnis, organisasi Anda dapat melakukan lebih banyak hal dengan datanya daripada sebelumnya, Anda hanya perlu tahu harus mulai dari mana. Baik Anda membuat prediksi atau menemukan tren, analisis statistik adalah pilihan terbaik untuk wawasan yang Anda butuhkan.

Ada banyak hal yang dapat dilakukan bisnis dengan data besarnya, dan analisis statistik adalah cara bagi organisasi untuk memeriksa dan belajar darinya dengan cara yang cerdas. Ini berkaitan dengan berbagai komponen data, termasuk pengumpulan data, survei, dan eksperimen.

Sebagai aspek intelijen bisnis, analisis statistik meneliti data bisnis dan laporan tren menggunakan lima langkah utama.

1. Jelaskan jenis data yang akan dianalisis
2. Jelajahi hubungan data dengan populasi yang mendasarinya
3. Buat model statistik untuk meringkas pemahaman tentang bagaimana data terkait dengan populasi yang mendasarinya
4. Buktikan, atau bantah, validitas model
5. Gunakan analitik prediktif untuk menjalankan skenario yang akan memandu tindakan di masa mendatang

Dalam statistik, populasi adalah seluruh kelompok data yang sedang dianalisis. Ini mungkin merujuk pada data seperti seluruh kelompok orang, objek, hewan, berapa banyak kunjungan yang dilakukan ke rumah sakit dalam setahun, peristiwa, atau bahkan pengukuran. Ukurannya bisa berapa saja, asalkan mencakup semua data yang dianalisis.

Pentingnya analisis statistik

Setelah data dikumpulkan, analisis statistik dapat digunakan untuk banyak hal dalam bisnis Anda. Beberapa termasuk:

• Meringkas dan menyajikan data dalam grafik atau bagan untuk menyajikan temuan utama
• Menemukan langkah-langkah penting dalam data, seperti mean
• Menghitung apakah data sedikit mengelompok atau menyebar, yang juga menentukan kesamaan
• Membuat prediksi masa depan berdasarkan perilaku masa lalu
• Menguji hipotesis dari percobaan

Ada beberapa cara agar bisnis dapat menggunakan analisis statistik untuk keuntungan mereka. Beberapa cara ini termasuk mengidentifikasi siapa staf penjualan Anda yang berkinerja buruk, menemukan tren dalam data pelanggan, mempersempit lini produk operasi teratas, melakukan audit keuangan, dan mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana kinerja penjualan dapat bervariasi di berbagai wilayah negara. .

Analisis data vs. analisis statistik

Dalam dunia business intelligence, tidak jarang membingungkan analisis statistik dan analisis data untuk memecahkan berbagai masalah yang mungkin dialami suatu organisasi. Namun, alat analisis data dan proses keseluruhan memiliki perbedaan utama jika dibandingkan dengan jenis analisis statistik umum.

Analisis statistik menerapkan metode statistik khusus untuk sampel data untuk memiliki pemahaman tentang total populasi. Ini memungkinkan penarikan kesimpulan tentang pasar tertentu, kelompok, dan pengelompokan umum untuk secara potensial memprediksi perilaku dan karakteristik orang lain.

Analisis data adalah proses memeriksa dan membersihkan semua data yang tersedia dan mengubahnya menjadi informasi yang berguna yang dapat dipahami oleh individu non-teknis. Ini sangat penting ketika Anda menganggap bahwa data dapat menjadi tidak berarti jika tidak dipahami oleh mereka yang membuat keputusan.

Analisis data dapat digunakan sebagai input untuk melakukan analisis statistik, karena data dari berbagai sumber dapat digabungkan sebagai cara untuk melakukan proses statistik.

Apa saja jenis-jenis analisis statistik?

Saat menerapkan analisis statistik pada bisnis Anda, dua jenis utama yang akan Anda gunakan adalah deskriptif dan inferensial. Namun, ada jenis lain yang juga digunakan oleh banyak bisnis, tergantung pada tujuan keseluruhan atau pertanyaan yang ingin dijawab oleh organisasi.

Analisis statistik deskriptif

Analisis deskriptif membuat laporan dan grafik sederhana menggunakan perangkat lunak visualisasi data yang memungkinkan perusahaan memahami apa yang terjadi pada titik tertentu. Penting untuk dicatat bahwa analisis deskriptif hanya berkaitan dengan peristiwa yang terjadi di masa lalu.

Data aktual yang merupakan bagian dari analitik deskriptif berfokus untuk menjawab "apa yang terjadi" dengan cara menyelami data masa lalu secara mendalam.

Seperti namanya, ini digunakan untuk menggambarkan fitur dasar dari informasi masa lalu dan merangkumnya dengan cara yang mudah dan rasional. Penting untuk diingat bahwa jenis analisis statistik ini tidak digunakan untuk menarik kesimpulan. Anda hanya dapat menggambarkan apa sesuatu itu dan apa yang diwakili oleh data dari masa lalu.

Misalnya, bisnis dapat menggunakan analisis statistik deskriptif untuk melihat lalu lintas perusahaan Anda sepanjang tahun lalu. Anda dapat melihat hal-hal seperti kapan lalu lintas turun, kapan naik kembali, bulan mana yang memiliki lalu lintas paling banyak, dan lalu lintas rata-rata setiap bulannya. Namun, data ini tidak memberi tahu Anda mengapa lalu lintas turun.

Analisis statistik deskriptif hanya menggambarkan data atau merangkum informasi yang melingkupi data tersebut. Tetaplah penting untuk memahami data Anda dengan cara yang berarti.

Singkatnya, tujuan analisis deskriptif adalah:

• Jelaskan data secara visual
• Jelaskan apa yang disajikan data

Analisis statistik inferensial

Sementara statistik deskriptif memiliki batasan yang hanya memungkinkan asumsi yang lebih luas tentang data, objek, atau orang yang Anda ukur, analisis statistik inferensial dapat mengatasi batasan itu.

Statistik inferensial adalah hasil estimasi yang lebih rumit dan matematis. Ini memungkinkan pengguna untuk menyimpulkan atau menyimpulkan tren tentang populasi yang lebih besar berdasarkan sampel yang dianalisis. Pada dasarnya, dibutuhkan data dari sampel dan kemudian membuat kesimpulan tentang populasi atau kelompok yang lebih besar.

Analisis statistik inferensial sering digunakan untuk mempelajari hubungan antara variabel dalam sampel, memungkinkan kesimpulan dan generalisasi yang secara akurat mewakili populasi. Dan, tidak seperti analisis deskriptif, bisnis dapat menguji hipotesis dan menghasilkan berbagai kesimpulan dari data ini.

Sebagai contoh, katakanlah Anda ingin mengetahui topping pizza favorit semua orang di dunia. Kemungkinan Anda tidak akan keluar dan mewawancarai setiap orang di seluruh dunia. Sebagai gantinya, Anda akan mencoba mengambil sampel populasi orang yang representatif dan mencoba membuat hipotesis hasil Anda.

Dari sudut pandang bisnis dan realistis, mungkin Anda ingin bertanya kepada setiap pelanggan tentang produk atau layanan Anda. Jika Anda memiliki 100.000 pelanggan, mungkin cukup sulit untuk melakukan polling satu per satu. Sebaliknya, Anda akan pergi dengan sekelompok sampel pelanggan.

Meskipun proses ini tidak sempurna dan Anda mungkin merasa sulit untuk menghindari kesalahan, ini memudahkan peneliti untuk membuat kesimpulan yang masuk akal tentang populasi.

Tujuan dari statistik inferensial adalah:

• Menarik kesimpulan dari data yang dianalisis
• Uji berbagai hipotesis seputar data

Analisis prediktif

Saat membuat prediksi tentang peristiwa masa depan yang dapat dialami bisnis Anda, beralihlah ke analitik prediktif, yang merinci apa yang mungkin terjadi selanjutnya. Analisis ini didasarkan pada fakta saat ini dan sejarah dan menggunakan algoritme statistik dan pembelajaran mesin untuk menentukan kemungkinan tren masa depan berdasarkan data historis.

Industri yang mendapatkan hasil maksimal dari analitik prediktif adalah perusahaan pemasaran, perusahaan asuransi, dan layanan keuangan, tetapi bisnis apa pun dapat melihat manfaat besar dari mempersiapkan masa depan yang tidak terduga.

Tujuan analitik prediktif adalah:

• Antisipasi peristiwa masa depan menggunakan data
• Tentukan kemungkinan berbagai tren dalam perilaku

Analisis preskriptif

Analisis preskriptif bisa sangat kompleks, oleh karena itu belum banyak digunakan oleh bisnis saat melakukan analisis statistik.

Sementara alat analisis lainnya dapat digunakan untuk menarik kesimpulan, analisis preskriptif memberi Anda jawaban yang sebenarnya. Penggunaan pembelajaran mesin tingkat tinggi diperlukan untuk jenis laporan ini karena laporan tersebut memberikan tindakan yang harus diambil selanjutnya. Ini juga menggunakan teknik seperti pemrosesan peristiwa kompleks, analisis grafik, dan simulasi.

Saat menggunakan analitik preskriptif, tujuannya adalah:

• Jawab pertanyaan, “apa yang harus dilakukan selanjutnya?”
• Persempit rekomendasi yang benar untuk keputusan tertentu

Analisis data eksplorasi

Analisis data eksplorasi, juga dikenal sebagai EDA, digunakan dalam bentuk pelengkap statistik inferensial. Pendekatan ini berfokus pada identifikasi pola dalam data untuk menemukan potensi hubungan yang tidak diketahui.

Tujuan dari metode ini adalah untuk:

• Temukan koneksi baru dalam data
• Periksa data yang hilang atau kesalahan dalam pengumpulan data
• Kumpulkan sebanyak mungkin wawasan seputar kumpulan data
• Tinjau asumsi dan hipotesis

Analisis kausal

Jika tujuan bisnis Anda adalah untuk memahami dan mengidentifikasi alasan mengapa sesuatu terjadi, analisis kasual adalah rute yang harus Anda ambil.

Tidak peduli di industri mana organisasi Anda berada, Anda pasti akan mengalami kegagalan dari waktu ke waktu. Analisis kausal digunakan untuk menentukan alasan mengapa kegagalan terjadi dan mempersempit akar penyebab yang tepat.

Salah satu contoh analisis kausal adalah di bidang TI karena bisnis melakukan penjaminan kualitas pada berbagai perangkat lunak. Jenis analisis statistik ini akan digunakan untuk memeriksa mengapa perangkat lunak tertentu gagal, jika ada bug, pelanggaran data, atau serangan DDoS.

Tujuan dari analisis kausal adalah:

• Identifikasi area masalah utama dalam data
• Selidiki dan tentukan akar penyebab mengapa kegagalan terjadi

Analisis mekanistik

Dari semua jenis analisis statistik, analisis mekanistik adalah yang paling tidak umum. Namun, dalam arti analisis data besar dan ilmu biologi, ia memainkan peran penting dalam prosesnya.

Metode ini terdiri dari pemahaman perubahan spesifik dalam variabel yang menyebabkan perubahan lain pada variabel lain. Itu tidak mempertimbangkan pengaruh eksternal yang berada di luar kendali bisnis, seperti suhu dan waktu. Metode ini digunakan untuk menunjukkan bagaimana hal-hal terjadi, daripada mengatakan bagaimana hal-hal akan terjadi di kemudian hari, sehingga tidak digunakan untuk membuat prediksi.

Contoh analisis mekanistik dalam tindakan adalah ketika orang-orang dalam ilmu biologi mempelajari virus dan memeriksa bagaimana berbagai bagian virus dipengaruhi oleh perubahan dalam pengobatan.

Tujuan dari analisis mekanik adalah:

• Pahami perubahan pasti dalam variabel yang akan menyebabkan perubahan variabel lain
• Ketahuilah bahwa data apa pun adalah hasil dari apa yang terjadi ketika subjek menjalani aktivitas tertentu

Contoh analisis statistik

Karena analisis statistik dapat menjadi topik yang kompleks untuk dipahami, mari kita telusuri contoh sederhana dan nyata.

Katakanlah Anda memiliki toko waralaba gym kesehatan dan kebugaran baru yang populer. Sejak Anda membuka pintunya pada tahun 2010, Anda telah melihat penurunan yang stabil dalam anggota baru, serta anggota yang membatalkan kontrak mereka. Anda yakin bahwa salah satu penyebab utama penurunan anggota baru dan pembaruan kontrak adalah popularitas peralatan olahraga di rumah baru-baru ini.

Untuk menguji hipotesis ini, Anda akan:

1. Kumpulkan data dari dua variabel yang dimaksud -- anggota baru dan perpanjangan kontrak.
2. Masukkan data ini ke dalam program perangkat lunak yang dapat menjalankan berbagai metode analisis statistik.
3. Jalankan uji regresi linier menggunakan rumus regresi sebagai model analisis Anda untuk memvisualisasikan data. Regresi akan digunakan dalam kasus ini untuk memvisualisasikan tren dalam data, yang akan membantu membuktikan hubungan antara penurunan anggota dan peningkatan popularitas peralatan latihan di rumah.
4. Analisis hasilnya.

Setelah selesai, Anda akan dapat melihat apakah semakin populernya peralatan olahraga di rumah berdampak negatif pada kesehatan dan kebugaran gym Anda.

Apa perangkat lunak analisis statistik terbaik?

Ketika datang ke perangkat lunak analisis statistik, ada banyak pilihan yang dapat Anda pilih. Perangkat lunak ini menggunakan program khusus yang dirancang untuk memungkinkan penggunanya melakukan analisis statistik kompleks yang tidak dapat mereka lakukan dengan tangan.

Alat perangkat lunak analisis statistik biasanya digunakan oleh ilmuwan data dan matematikawan tetapi dapat menyediakan fitur khusus industri. Setiap alat menyediakan serangkaian fitur unik yang mungkin ditemukan perusahaan Anda persis seperti yang dibutuhkannya.

Berikut adalah sepuluh perangkat lunak analisis statistik teratas dari G2's Winter 2020 Grid Report.

PENOLAKAN: Beberapa ulasan dapat diedit untuk kejelasan.

1. Statistik SPSS IBM

Datang panas di nomor satu adalah IBM SPSS Statistics, yang digunakan untuk memecahkan masalah bisnis khusus industri yang membantu dalam pengambilan keputusan. Ini memberi pengguna fungsionalitas khusus yang dapat disesuaikan untuk tingkat keterampilan yang berbeda sambil memberikan grafik dan laporan yang dengan mudah menunjukkan hasil.

Apa yang pengguna katakan:

“IBM SPSS memiliki alat statistik yang tak terhitung jumlahnya yang diperlukan untuk melakukan analisis saya sebagai seorang pekerja. Saya menggunakan banyak persilangan variabel, konstruksi hipotesis, persentil, sampling, grafik, tabel, dan laporan yang diperlukan untuk menyajikan analisis yang berasal dari penelitian sosiologis. Dengan alat ini saya dapat membuat probabilitas, prediksi peristiwa dan perencanaan kegiatan yang bermanfaat bagi masyarakat, memenuhi tujuan saya sebagai analis sosiologis dan tujuan dalam pekerjaan saya.

Namun, agak rumit untuk mempelajari setiap alatnya dan cara menggunakannya dengan benar untuk mendapatkan hasil yang saya harapkan di awal. Saya menginstruksikan diri saya sendiri dalam penggunaan tutorial membaca IBM SPSS, dan sampai hari ini saya menanganinya dengan cukup terampil, mendapatkan hasil analisis yang saya inginkan.”

Ulasan IBM SPSS Statistics oleh Douglas P.

2. RStudio

RStudio adalah alat yang dibuat untuk ilmu data dan komputasi statistik. Ini membantu tim pengguna bekerja sama, berbagi sumber daya komputasi, dan mempublikasikan hasilnya untuk pengambil keputusan dalam organisasi mereka.

Apa yang dikatakan pengguna:

“Rstudio bukan hanya antarmuka grafis yang luar biasa untuk bahasa R, tetapi juga mewakili pengguna dan lingkungan pengembangan yang lengkap. Dengan RStudio, sangat mudah untuk secara otomatis mengimpor kumpulan data dan menavigasi melalui file sumber dan ruang kerja tanpa menulis baris kode apa pun. Plus, ini memungkinkan manajemen yang sangat efisien dari plot yang dihasilkan dan aliran perintah.

Satu kelemahannya adalah beberapa komponen grafis bisa lebih terlihat secara visual dengan penataan ulang ikon.”

Ulasan RStudio oleh Antonio Z.

3. Status

Stata adalah alat lengkap untuk manajemen data, analisis statistik, dan grafik berkualitas tinggi, semuanya ada di ujung jari Anda.

Apa yang dikatakan pengguna:

“Yang paling saya sukai dari Stata adalah ia memiliki antarmuka yang mudah, perintah dijelaskan dengan baik di bagian bantuan dan manual online, dan ada dukungan komunitas yang luas. Ini juga mudah dinavigasi, menggunakan grafik untuk presentasi, dan menurut saya analisisnya mudah digunakan.

Namun, itu bisa sangat menantang bagi pengguna baru dan pemula untuk percaya diri menggunakan Stata dalam proses penelitian. Seseorang perlu memiliki pengetahuan yang mendalam, seperti dalam interpretasi grafis, dan penggunaan regresi dan kesalahan standar."

Ulasan Stata oleh John T.

4. JMP

JMP adalah alat analisis statistik yang menggabungkan statistik canggih dengan grafik dinamis, di memori, dan di desktop. Paradigma interaktif dan visualnya memungkinkan untuk mengungkapkan wawasan yang tidak mungkin diperoleh dari tabel angka mentah atau grafik statis.

Apa yang dikatakan pengguna:

“JMP dikemas dengan banyak fitur yang dapat membantu memecahkan masalah statistik di industri Anda. Ini memiliki antarmuka yang mudah digunakan yang memandu pengguna melalui proses melakukan analisis. Ini memiliki banyak materi panduan yang dapat membantu pengguna melakukan analisis proses kualitas yang lebih mendalam.

Satu-satunya hal yang saya tidak suka adalah titik harga. Ada perangkat lunak lain yang datang dengan harga lebih murah. Tetapi, jika Anda ingin menginvestasikan uang ekstra itu, Anda mendapatkan banyak keuntungan dengannya. ”

Ulasan JMP oleh Rishi R.

5. Minitab 18

Minitab 18 adalah perangkat lunak statistik yang memberi pengguna alat yang diperlukan untuk menganalisis data dan menemukan solusi yang berarti untuk masalah bisnis yang sulit. Dari persiapan data yang lancar hingga presentasi yang mudah, ada banyak hal yang bisa ditemukan.

Apa yang dikatakan pengguna:

“Minitab 18 memiliki antarmuka pengguna yang luar biasa. Sangat mudah untuk menemukan dan menggunakan alat berdasarkan kategorisasinya. Fitur Bantuan juga bagus. Anda cukup mengeklik kanan dan memilih Bantuan pada fitur apa pun dan dibawa ke perincian fitur selangkah demi selangkah. Pada sisi negatifnya, beberapa fitur tidak seintuitif mungkin. Seharusnya lebih mudah untuk menyingkirkan grafik dan data agar tidak terlalu menyumbat UI.”

Minitab 18 ulasan oleh Mike C.

6. Platform Analisis KNIME

KNIME Analytics Platform berfungsi untuk menjadi solusi terbuka untuk inovasi berbasis data, membantu pengguna menemukan potensi tersembunyi dalam data, menggali wawasan baru, atau memprediksi masa depan baru. Ini menawarkan lebih dari 2.000 modul, ratusan contoh yang siap dijalankan, dan berbagai alat terintegrasi yang komprehensif.

Apa yang dikatakan pengguna:

“Program ini menawarkan pemeriksaan alur kerja, fungsi statistik dan matematika, algoritme untuk pembelajaran mesin, dan algoritme prediksi yang canggih. KNIME sangat membantu dalam mengevaluasi sejumlah besar informasi dengan algoritma dan kode yang canggih tanpa pemrograman karena menggunakan modul blok untuk menyelesaikan pekerjaan grafis.

Satu kelemahannya adalah ia menggunakan banyak memori di desktop Anda, yang berdampak pada efisiensi umum mesin.”

Ulasan Platform KNIME Analytics oleh Betty E.

7. AsalPro

OriginPro adalah aplikasi perangkat lunak yang mudah digunakan dan mudah dipelajari yang menyediakan analisis data dan kemampuan grafik berkualitas publikasi yang disesuaikan dengan kebutuhan para ilmuwan dan insinyur. Mereka yang menggunakan OriginPro dapat menyesuaikan operasi seperti mengimpor, membuat grafik, dan analisis, semuanya dari GUI. Grafik, hasil analisis, dan laporan diperbarui secara otomatis ketika data atau parameter berubah.

Apa yang dikatakan pengguna:

“Layanan pelanggan adalah bagian terbaik dari Origin. Mereka cepat dan sangat membantu. Grafik yang dapat Anda buat sangat profesional, dan selalu sangat estetis. Plus, Anda dapat melakukan banyak hal dalam satu platform. Saya menggunakannya untuk menganalisis berbagai data dan saya tidak pernah merasa terbatas. Satu-satunya hal adalah bahwa ada kurva belajar yang sulit untuk dilewati. Jika Anda bersedia menghabiskan waktu dengannya, Anda akan berterima kasih pada diri sendiri nanti. ”

Ulasan OriginPro oleh Louis C.

8. NomorXL

Apa yang membuat NumXL berbeda adalah bahwa itu adalah rangkaian tambahan Excel deret waktu, yang mengubah Microsoft Excel menjadi perangkat lunak deret waktu dan alat ekonometrik kelas satu, menawarkan akurasi statistik karena terintegrasi dengan Excel menambahkan berbagai fungsi ekonometrik, kaya set pintasan, dan antarmuka pengguna yang intuitif untuk memandu Anda melalui seluruh proses.

Apa yang dikatakan pengguna:

“Sangat mudah untuk digunakan, terutama menjadi add-on sederhana di Excel. Saya dapat dengan mudah menyesuaikan semua data, perkiraan, dan lainnya secara musiman. Dukungan pelanggan adalah salah satu yang terbaik yang pernah saya alami, yang telah menjadi manfaat besar. Saya telah menghubungi Anda dengan pertanyaan pada Minggu malam dan mendapatkan jawaban segera. Sekarang itu adalah dukungan pelanggan! Tidak ada apapun tentang NumXL yang saya tidak suka.”

Ulasan NumXL oleh Calen C.

9. SAS/STAT

SAS/STAT menawarkan teknik yang tepat kepada pengguna untuk kumpulan data kecil, alat pemodelan statistik berkinerja tinggi untuk tugas data besar, dan metode modern untuk menganalisis data dengan nilai yang hilang. Pengguna juga akan mengalami pembaruan rutin, berbagai prosedur statistik siap pakai, dan berbagai metode statistik.

Apa yang dikatakan pengguna:

“Saya menghargai keseimbangan yang baik untuk dapat menulis kode dan dapat menggunakan paket dan makro ketika saya tidak punya waktu untuk menulis kode detail. Apa yang saya tidak suka adalah bahwa tidak ada cukup pilihan bantuan yang tersedia ketika seseorang memiliki pertanyaan tentang bagaimana membuat kode untuk berbagai persamaan statistik.

Ulasan SAS/STAT oleh Braden T.

10. Basis SAS

SAS Base adalah perangkat lunak bahasa pemrograman yang menyediakan antarmuka pemrograman berbasis web. Menawarkan program siap pakai untuk manipulasi data, penyimpanan dan pengambilan informasi, statistik deskriptif, dan pelaporan. Alat analisis data yang kuat ini juga menyediakan dukungan lintas platform dan multi-platform.

Apa yang dikatakan pengguna:

“SAS Base sangat ramping dan tidak banyak embel-embel. Anda mengatur data Anda, menulis kode Anda, menjalankannya, dan kemudian melihat output atau meneruskannya ke program lain untuk analisis lebih lanjut. Ini dilakukan dengan cepat dan efisien setelah Anda mengatur semuanya dengan benar. Namun, ini bisa sedikit kikuk untuk digunakan - rasanya agak ketinggalan zaman sejauh menyangkut antarmuka dan memiliki kurva belajar yang relatif curam.

Ulasan SAS Base oleh Erik G.

TEMUKAN: Jika Anda tertarik dengan perangkat lunak analisis statistik lain yang tidak termasuk dalam daftar ini, lihat opsi lain dan baca ulasan nyata dan tidak memihak yang ditinggalkan oleh rekan Anda.

Pelajari data lebih dalam

Saat bisnis Anda ingin mengevaluasi model dan formula untuk menemukan hubungan antar variabel, beralihlah ke analisis statistik. Metode ini sudah digunakan di hampir setiap bidang, jadi tidak ada waktu yang lebih baik daripada sekarang untuk menganalisis data bisnis dengan cara baru dan menarik.

Tidak ada jumlah data yang terlalu besar, terutama dengan jumlah tak terbatas yang dapat Anda temukan darinya. Pelajari lebih lanjut tentang apa yang dapat Anda lakukan dengan data Anda saat Anda mengungkap seluk beluk penambangan data .