Data Analyst menggunakan aplikasi apa?

Di Sebalik Nombor: Aplikasi Penting Dalam Senjata Data Analyst

Dunia data begitu luas dan kompleks, dan di tengah-tengahnya berdiri penganalisis data – wira yang mampu mentafsirkan angka-angka mentah menjadi maklumat bermakna. Tetapi, senjata apakah yang digunakan oleh pahlawan data ini untuk menguasai alam nombor? Jawapannya, lebih daripada sekadar satu aplikasi. Kemahiran menganalisis data memerlukan penguasaan pelbagai aplikasi, bergantung kepada kerumitan tugas dan jenis data yang dikendalikan.

Walaupun Microsoft Excel dan Google Spreadsheet sering disebut-sebut sebagai “asas” dalam dunia analisis data, menganggapnya sebagai satu-satunya alat adalah satu pengurangan besar. Ya, kedua-duanya menawarkan fungsi dan ciri yang amat berguna, seperti formula, pivot table, dan carta yang memudahkan visualisasi data. Excel, dengan kelebihan fungsi makro dan add-in yang meluas, khususnya memberikan fleksibiliti yang tinggi dalam tugas-tugas yang lebih kompleks. Google Spreadsheet pula menawarkan kelebihan kolaborasi masa nyata dan aksesibiliti yang mudah, sesuai untuk projek pasukan dan data yang dikongsi.

Namun, perjalanan seorang data analyst tidak berakhir di sini. Untuk mengendalikan set data yang besar dan kompleks, mereka sering bergantung kepada perisian yang lebih berkuasa. Berikut merupakan beberapa aplikasi yang lazim digunakan:

• Perisian Pengurusan Pangkalan Data (DBMS): SQL Server, MySQL, PostgreSQL, dan Oracle adalah contoh-contoh aplikasi yang membolehkan penganalisis data mengakses, mengurus, dan memanipulasi data dalam pangkalan data. Kemahiran SQL adalah kemahiran asas yang diperlukan untuk berinteraksi dengan pangkalan data ini.

• Perisian Visualisasi Data: Tableau, Power BI, dan Qlik Sense adalah antara pilihan popular untuk mencipta visualisasi data yang menarik dan informatif. Aplikasi ini membolehkan penciptaan dashboard interaktif dan laporan yang mudah difahami, membantu dalam menyampaikan penemuan kepada pihak pengurusan dan pemegang taruh.

• Perisian Statistik: R dan Python, lebih daripada sekadar bahasa pengaturcaraan, merupakan alat yang amat penting dalam analisis data statistik. Kedua-duanya menawarkan pelbagai pakej dan pustaka yang membolehkan analisis statistik yang kompleks, pemodelan ramalan, dan pengujian hipotesis. Jupyter Notebook, sebagai persekitaran pembangunan interaktif, sering digunakan bersama-sama R dan Python.

• Perisian Data Mining dan Machine Learning: Alat-alat seperti SAS, SPSS, dan Weka digunakan untuk melaksanakan teknik-teknik data mining dan machine learning yang lebih canggih seperti klasifikasi, pengelompokan, dan pengesanan pola.

Kesimpulannya, senjata seorang data analyst bukanlah satu aplikasi tunggal, tetapi satu koleksi alat yang bergantung kepada keperluan tugas. Kepakaran dalam menggunakan pelbagai aplikasi ini, digabungkan dengan kemahiran pemikiran kritikal dan penyelesaian masalah, membentuk kebolehan seorang data analyst yang berjaya dalam mencipta nilai daripada data mentah. Mempelajari dan menguasai pelbagai aplikasi ini membuka jalan untuk kerjaya yang mencabar dan bermanfaat dalam bidang yang sentiasa berkembang ini.