Dunia Trend Pekerja – Di dunia yang semakin bergantung pada data, kemampuan untuk menganalisis data dengan efektif sangat penting. Namun, untuk bisa menganalisis data dengan baik, seorang data analyst memerlukan alat yang tepat. Ada berbagai macam tools yang dapat membantu dalam analisis data, mulai dari perangkat lunak yang sederhana hingga yang lebih kompleks yang digunakan oleh profesional. Dalam artikel ini, kita akan membahas beberapa tools populer untuk data analisis yang bisa digunakan oleh para data analyst untuk mempermudah pekerjaan mereka.
Baca Juga: Lagu Hits Terbaik BLACKPINK
Apa yang Dimaksud dengan Analisis Data?
Sebelum membahas tools yang digunakan untuk analisis data, mari kita pahami dulu apa sih yang dimaksud dengan analisis data. Analisis data adalah proses memeriksa, mengolah, dan menganalisis data untuk menemukan pola, tren, dan informasi yang berguna. Tujuan utamanya adalah untuk membantu pengambilan keputusan yang lebih baik, terutama dalam bisnis dan penelitian.
Dalam analisis data, ada beberapa langkah penting yang harus dilakukan, mulai dari pengumpulan data, pembersihan data, analisis data, hingga penyajian hasil analisis. Setiap langkah ini membutuhkan alat yang berbeda, tergantung pada tingkat kompleksitas dan jenis data yang digunakan. Untuk itu, para data analyst memerlukan berbagai tools untuk melakukan analisis data dengan efektif dan efisien.
Baca Juga: Top 10 Lagu BLACKPINK Paling Populer
4 Langkah Analisis Data
Sebelum kita masuk ke tools apa saja yang bisa digunakan dalam analisis data, penting untuk memahami 4 langkah analisis data yang sering dilakukan. Ini akan memberi gambaran mengapa masing-masing tools sangat penting di setiap tahapannya.
Pengumpulan Data
Langkah pertama dalam analisis data adalah pengumpulan data. Data bisa didapatkan dari berbagai sumber, seperti survei, database internal, media sosial, dan banyak lagi. Pada tahap ini, para data analyst biasanya menggunakan tools untuk mengumpulkan dan menyimpan data dengan cara yang terstruktur dan mudah diakses.
Pembersihan Data
Setelah data dikumpulkan, tahap berikutnya adalah membersihkan data. Data yang dikumpulkan biasanya memiliki masalah seperti duplikasi, nilai yang hilang, atau format yang tidak konsisten. Di sini, data analyst akan menggunakan tools yang membantu mereka membersihkan dan mempersiapkan data untuk dianalisis lebih lanjut.
Analisis Data
Setelah data dibersihkan, data analyst mulai menganalisis data. Di tahap ini, mereka mencari pola, tren, dan wawasan yang ada dalam data. Tools analisis statistik dan pemrograman akan sangat berguna di tahap ini.
Penyajian Hasil Analisis
Langkah terakhir adalah menyajikan hasil analisis dalam format yang mudah dipahami oleh pihak yang membutuhkan informasi tersebut. Ini bisa dilakukan menggunakan tools visualisasi data yang membantu mengubah data menjadi grafik atau dashboard yang interaktif.
Baca Juga: Daftar Lengkap Lagu BLACKPINK
Data Analyst Kerjanya Apa?
Sebelum membahas tools apa yang digunakan oleh para data analyst, ada baiknya kita bahas dulu apa yang dilakukan oleh seorang data analyst. Data analyst adalah seseorang yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menyajikan data. Mereka bekerja dengan berbagai jenis data untuk memberikan wawasan yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan.
Data analyst menggunakan berbagai tools untuk melakukan pekerjaan mereka. Tools ini dapat membantu mereka dalam setiap tahap analisis data, dari pengumpulan data hingga penyajian hasil analisis.
Baca Juga: Koleksi Lagu BLACKPINK Terbaik
Jenis-Jenis Analisis Data Apa Saja?
Ada banyak jenis analisis data yang digunakan tergantung pada tujuan analisis itu sendiri. Beberapa di antaranya adalah analisis deskriptif, prediktif, diagnostik, dan preskriptif. Setiap jenis analisis ini membutuhkan alat yang berbeda untuk mencapai tujuan analisis yang spesifik.
Misalnya, jika seorang data analyst ingin melakukan analisis deskriptif untuk memahami distribusi data, mereka akan menggunakan tools yang membantu dalam perhitungan statistik dasar. Sementara itu, untuk analisis prediktif yang melibatkan pemodelan dan machine learning, tools yang lebih kompleks akan diperlukan.
Tools Populer untuk Data Analisis
Sekarang kita sampai pada bagian yang paling menarik: tools populer untuk analisis data. Ada banyak pilihan yang bisa dipilih, mulai dari tools gratis hingga berbayar, yang dapat membantu para data analyst dalam pekerjaan mereka. Berikut ini adalah beberapa tools yang paling populer di kalangan para profesional analisis data.
Microsoft Excel
Microsoft Excel adalah salah satu tools yang paling sering digunakan dalam analisis data. Meskipun tidak sekompleks beberapa tools lainnya, Excel tetap sangat berguna untuk analisis data dasar dan pemrosesan data yang tidak terlalu besar.
Dengan Excel, para data analyst dapat dengan mudah melakukan perhitungan statistik dasar, membuat grafik, dan bahkan melakukan analisis regresi sederhana. Excel juga sering digunakan sebagai alat untuk pembersihan data, seperti menghapus duplikasi atau menangani data yang hilang.
Excel merupakan alat yang sangat baik untuk pemula yang baru belajar analisis data.
Python
Jika kamu sudah memasuki dunia analisis data yang lebih kompleks, Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling sering digunakan. Python menawarkan berbagai pustaka seperti Pandas, NumPy, dan Matplotlib yang sangat berguna untuk analisis data.
Dengan Python, seorang data analyst dapat melakukan analisis data yang lebih mendalam, mulai dari pembersihan data, perhitungan statistik, hingga analisis prediktif menggunakan machine learning. Python juga sangat fleksibel dan dapat digunakan untuk berbagai macam proyek analisis data, baik itu data terstruktur maupun tidak terstruktur.
R
R adalah bahasa pemrograman lain yang banyak digunakan dalam analisis data. R dirancang khusus untuk statistik dan visualisasi data, sehingga sangat cocok digunakan oleh para ahli statistik dan data analyst. R memiliki berbagai paket yang memungkinkan analisis statistik yang lebih kompleks dan visualisasi data yang lebih canggih.
R sangat kuat dalam melakukan analisis data deskriptif dan inferensial, dan sering digunakan dalam penelitian akademik dan industri kesehatan.
Tableau
Untuk data analyst yang lebih fokus pada visualisasi data, Tableau adalah salah satu tools yang paling populer. Tableau memungkinkan kamu untuk membuat visualisasi data interaktif dan menarik dengan mudah.
Dengan antarmuka drag-and-drop, data analyst dapat dengan cepat membuat grafik, diagram, dan dashboard yang dapat membantu pihak-pihak terkait untuk memahami data dengan lebih baik. Tableau sangat berguna untuk menyajikan hasil analisis dalam bentuk yang lebih mudah dipahami oleh orang yang bukan ahli data.
Power BI
Power BI adalah tools visualisasi data dari Microsoft yang sering digunakan oleh para data analyst. Power BI memungkinkan pembuatan dashboard interaktif dan laporan yang dapat dipersonalisasi sesuai kebutuhan.
Keunggulan Power BI adalah kemampuannya untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber, baik itu data dari file Excel, database, atau bahkan layanan cloud. Power BI sangat berguna bagi perusahaan yang ingin membuat laporan dan dashboard yang mudah diakses oleh tim atau manajer.
Google Analytics
Bagi para data analyst yang bekerja di dunia digital atau e-commerce, Google Analytics adalah alat yang sangat berguna. Google Analytics memungkinkan analisis mendalam tentang perilaku pengunjung situs web, termasuk data tentang pengunjung, lalu lintas, dan konversi.
Google Analytics memungkinkan data analyst untuk melihat pola penggunaan situs web dan memberikan wawasan yang berguna dalam pengambilan keputusan untuk strategi pemasaran.
SAS
SAS adalah perangkat lunak analisis data yang digunakan untuk analisis statistik dan data mining. SAS banyak digunakan oleh perusahaan besar dan lembaga pemerintah karena kemampuannya dalam menangani data yang sangat besar dan kompleks.
SAS menawarkan berbagai alat untuk analisis prediktif, pemodelan statistik, dan visualisasi data yang kuat, yang membuatnya sangat berguna untuk data analyst yang bekerja dengan data yang besar dan terstruktur.
SQL
SQL (Structured Query Language) adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengelola dan mengakses data yang disimpan dalam database relasional. SQL sangat penting bagi para data analyst yang bekerja dengan data yang tersimpan dalam database.
Dengan SQL, data analyst dapat melakukan kueri untuk mengekstrak, menggabungkan, dan memanipulasi data dengan cara yang sangat efisien.
Apache Spark
Apache Spark adalah platform komputasi terdistribusi yang digunakan untuk memproses dan menganalisis data besar. Spark mendukung analisis data yang sangat besar dan kompleks, dan sering digunakan dalam analisis big data.
Spark sangat cocok untuk data analyst yang bekerja dengan data dalam jumlah besar dan membutuhkan pemrosesan data yang cepat dan efisien