Data analyst menggunakan tools apa?

Lebih daripada Sekadar Excel: Alatan Penting dalam Kotak Alat Data Analyst

Ramai yang menyangka kerjaya sebagai Data Analyst hanya memerlukan kemahiran Microsoft Excel yang cemerlang. Walaupun Excel dan Google Sheets memainkan peranan penting sebagai asas, realitinya, kotak alatan seorang Data Analyst jauh lebih kaya dan pelbagai. Kemahiran dan penguasaan pelbagai alatan adalah kunci kepada kejayaan dalam menganalisis data dengan efektif dan efisien.

Betul, Microsoft Excel dan Google Sheets merupakan tulang belakang analisis data asas. Keupayaan untuk mengira, menapis, dan membuat visualisasi data secara asas menerusi kedua-dua platform ini amat penting. Formula-formula seperti VLOOKUP, COUNTIF, dan SUMIF adalah senjata wajib bagi setiap Data Analyst yang bercita-cita tinggi. Kemampuan Google Sheets untuk membenarkan kolaborasi secara masa nyata antara ahli pasukan juga tidak boleh diabaikan. Ini membolehkan kerja berpasukan yang lebih lancar dan pantas.

Namun, untuk menganalisis set data yang lebih besar dan kompleks, Data Analyst memerlukan alatan yang lebih berkuasa. Berikut adalah beberapa alatan lain yang sering digunakan:

• SQL (Structured Query Language): Ini adalah bahasa pertanyaan pangkalan data yang amat penting. Data Analyst menggunakan SQL untuk mengakses, memanipulasi, dan mendapatkan maklumat daripada pangkalan data yang besar dan kompleks. Kemahiran SQL membolehkan pengambilan data yang lebih tepat dan cekap berbanding kaedah manual.

• Python dengan Libraries seperti Pandas dan NumPy: Python merupakan bahasa pengaturcaraan yang serba boleh dan popular di kalangan Data Analyst. Dengan bantuan library seperti Pandas (untuk manipulasi dan analisis data) dan NumPy (untuk pengiraan saintifik), Data Analyst dapat memproses dan menganalisis data dalam skala yang lebih besar dengan lebih automatik.

• R: Satu lagi bahasa pengaturcaraan yang popular dalam analisis data, R menawarkan pelbagai pakej dan fungsi statistik yang canggih. Ia sering digunakan untuk visualisasi data yang lebih kompleks dan menjalankan model statistik.

• Tableau dan Power BI: Alatan visualisasi data ini membolehkan Data Analyst untuk mencipta dashboard interaktif dan menarik yang menyampaikan maklumat dengan jelas dan ringkas kepada pihak pengurusan atau pemegang taruh. Kemampuan untuk menjana visualisasi yang membermaklumkan adalah kunci dalam menyampaikan penemuan analisis.

• Alatan Big Data seperti Hadoop dan Spark: Bagi menangani set data yang sangat besar (Big Data), Data Analyst mungkin perlu menggunakan alatan seperti Hadoop dan Spark untuk memproses dan menganalisis data secara selari dan cekap.

Kesimpulannya, kerjaya sebagai Data Analyst memerlukan lebih daripada sekadar kemahiran Excel. Penguasaan pelbagai alatan dan teknologi, daripada yang asas hingga yang canggih, adalah penting untuk berjaya dalam bidang ini. Kemahiran yang pelbagai ini membolehkan Data Analyst untuk menghadapi cabaran analisis data yang berbeza-beza dan menyampaikan nilai yang signifikan kepada organisasi. Oleh itu, keperluan untuk sentiasa belajar dan meningkatkan kemahiran adalah amat penting dalam dunia analisis data yang sentiasa berkembang.