Soal Analisis Data

Apa yang dimaksud dengan analisis data?

• Analisis data adalah proses pengumpulan, transformasi, cleaning, dan modeling data untuk mendapatkan informasi yang berguna dan mendukung pengambilan keputusan.

• Analisis data adalah proses pengumpulan data tanpa melakukan transformasi

• Analisis data adalah proses menyimpan data tanpa melakukan modeling

• Analisis data adalah proses menghilangkan data yang tidak relevan

Sebutkan langkah-langkah dalam melakukan analisis data!

• Menyajikan data sebelum melakukan analisis

• Mengabaikan proses pengumpulan data

• Langkah-langkah dalam melakukan analisis data adalah: 1. Menentukan tujuan analisis data, 2. Pengumpulan data, 3. Pembersihan data, 4. Pemrosesan data, 5. Analisis data, 6. Interpretasi data, 7. Penyajian hasil analisis

• Menginterpretasikan data sebelum proses analisis

Apakah perbedaan antara analisis data deskriptif dan analisis data inferensial?

• Perbedaan antara analisis data deskriptif dan analisis data inferensial adalah hasil yang diharapkan dari analisis.

• Perbedaan antara analisis data deskriptif dan analisis data inferensial adalah tujuan utama dari analisis tersebut.

• Perbedaan antara analisis data deskriptif dan analisis data inferensial adalah jenis data yang dianalisis.

• Perbedaan antara analisis data deskriptif dan analisis data inferensial adalah teknik analisis yang digunakan.

Mengapa penting untuk melakukan visualisasi data dalam analisis data?

• Visualisasi data tidak memberikan informasi yang akurat

• Visualisasi data membuat analisis data menjadi lebih rumit

• Visualisasi data tidak mempengaruhi hasil analisis data

• Visualisasi data membantu mengidentifikasi pola, tren, dan anomali dengan lebih mudah serta memungkinkan komunikasi hasil analisis secara lebih efektif.

Bagaimana cara mengidentifikasi outlier dalam sebuah dataset?

• Menggunakan metode median

• Menggunakan metode mean

• Menggunakan metode IQR (Interquartile Range)

• Menggunakan metode mode

Jelaskan perbedaan antara mean, median, dan mode!

• Mean adalah nilai terkecil, Median adalah nilai tengah, dan Mode adalah nilai yang paling besar.

• Mean adalah nilai tengah, Median adalah nilai rata-rata, dan Mode adalah nilai yang paling sering muncul.

• Mean adalah nilai yang paling sering muncul, Median adalah nilai tengah, dan Mode adalah rata-rata.

• Mean adalah rata-rata, Median adalah nilai tengah, dan Mode adalah nilai yang paling sering muncul.

Apa yang dimaksud dengan regresi linear dalam analisis data?

• Regresi linear adalah metode statistik yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel dependen dengan satu variabel independen dengan kurva

• Regresi linear adalah metode statistik yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel independen dengan satu variabel dependen dengan garis lengkung

• Regresi linear adalah metode statistik yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel dependen dengan satu variabel independen dengan pola acak

• Regresi linear adalah metode statistik yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen dengan garis lurus.

Bagaimana cara menghitung korelasi antara dua variabel dalam analisis data?

• Korelasi antara dua variabel dalam analisis data dihitung menggunakan rumus korelasi Pearson: Cov(X,Y) / (σX * σY)

• Korelasi dihitung dengan mencari nilai tengah dari dua variabel

• Korelasi dihitung dengan membagi dua variabel

• Korelasi dihitung dengan mengalikan dua variabel

Sebutkan beberapa teknik sampling yang biasa digunakan dalam analisis data!

• Snowball sampling

• Judgmental sampling

• Random sampling, stratified sampling, cluster sampling, systematic sampling, convenience sampling.

• Purposive sampling

Mengapa penting untuk melakukan cleaning data sebelum melakukan analisis data?

• Membersihkan data membantu memastikan keakuratan, konsistensi, dan kualitas data sebelum dilakukan analisis, sehingga hasil analisis menjadi lebih valid dan dapat diandalkan.

• Membersihkan data hanya membuang waktu tanpa memberikan manfaat yang signifikan

• Analisis data akan lebih akurat tanpa membersihkan data terlebih dahulu

• Membersihkan data tidak berpengaruh pada hasil analisis