Data analyst menggunakan software apa?

Menjelajah Landskap Perisian: Alat-alat Ampuh untuk Seorang Penganalisis Data

Dalam era digital yang sarat dengan data, peranan seorang penganalisis data semakin kritikal. Mereka bertindak sebagai jurubahasa yang menterjemah data mentah kepada informasi berharga yang boleh membantu organisasi membuat keputusan yang lebih bijak. Namun, keupayaan ini bergantung kepada alat yang mereka gunakan. Artikel ini akan menelusuri beberapa perisian penting yang menjadi teman setia seorang penganalisis data.

Seperti seorang pelukis memerlukan berus dan kanvas, seorang penganalisis data memerlukan perisian yang tepat untuk membersihkan, menganalisis, dan mempersembahkan data. R dan Python memang betul popular, dan memang mereka hebat! Tapi, dunia perisian untuk penganalisis data jauh lebih luas daripada itu.

R dan Python: Dua Gergasi dalam Arena Analisis Data

Tidak dinafikan, R dan Python adalah dua bahasa pengaturcaraan yang mendominasi bidang sains data. R, dengan perpustakaan statistiknya yang meluas, membolehkan penganalisis data menjalankan analisis kompleks dan menghasilkan visualisasi yang menarik. Keupayaannya untuk memanipulasi dan memvisualkan data dengan mudah menjadikannya pilihan popular untuk penerokaan data dan analisis statistik.

Python pula, unggul dalam pengurusan data berskala besar dan pembangunan model pembelajaran mesin. Perpustakaan seperti Pandas, NumPy, dan Scikit-learn menjadikannya platform yang berkuasa untuk pembersihan data, analisis, dan pembinaan model ramalan. Fleksibiliti Python turut membolehkan integrasi yang lancar dengan sistem dan aplikasi lain.

Melangkaui R dan Python: Perisian Lain yang Penting

Walaupun R dan Python adalah asas, banyak perisian lain yang membantu penganalisis data dalam tugas harian mereka. Ini termasuk:

• SQL (Structured Query Language): Kemahiran asas untuk berinteraksi dengan pangkalan data. Penganalisis data perlu tahu menggunakan SQL untuk mendapatkan data yang diperlukan daripada pelbagai sumber pangkalan data.

• Microsoft Excel: Walaupun sering dipandang remeh, Excel masih menjadi alat yang berguna untuk analisis data ringkas, membersihkan data kecil, dan membuat visualisasi asas.

• Tableau dan Power BI: Alat visualisasi data ini membolehkan penganalisis data mencipta papan pemuka (dashboard) interaktif dan laporan yang menarik untuk menyampaikan hasil analisis mereka kepada pihak berkepentingan.

• SAS (Statistical Analysis System): Perisian statistik yang komprehensif yang digunakan secara meluas dalam industri tertentu, seperti farmaseutikal dan perbankan.

• SPSS (Statistical Package for the Social Sciences): Perisian statistik lain yang popular, terutama dalam kalangan penyelidik akademik dan sains sosial.

Memilih Perisian yang Sesuai: Tiada Penyelesaian “Satu Saiz Untuk Semua”

Pemilihan perisian yang tepat bergantung kepada keperluan projek, set kemahiran penganalisis data, dan anggaran yang ada. Sesetengah projek mungkin memerlukan kekuatan R untuk analisis statistik yang mendalam, sementara yang lain mungkin lebih sesuai dengan keupayaan Python untuk pembelajaran mesin. Kadang-kadang, gabungan beberapa perisian akan memberikan hasil yang terbaik.

Kesimpulan

Seorang penganalisis data yang berjaya adalah mahir dalam menggunakan pelbagai perisian. R dan Python adalah dua alat yang penting, tetapi tidak seharusnya menjadi satu-satunya alat dalam kotak peralatan mereka. Dengan menguasai pelbagai perisian dan memahami keupayaan setiap satunya, penganalisis data boleh membuka kunci potensi penuh data dan membantu organisasi membuat keputusan yang lebih berdasarkan data. Justeru, penerokaan dan penguasaan pelbagai perisian analisis data adalah kunci kepada kejayaan dalam bidang yang dinamik ini.