5 Aplikasi Data Analyst Yang Dapat Anda Pelajari Sebelum Menerima Job

Sebaiknya Anda mengenal data analyst atau analisis data jika ingin memperbaiki karier, Anda perlu mengetahui software tool terbaik yang dapat Anda gunakan dengan cepat untuk memulai. Ini terutama benar jika Anda tidak ingin kepala pusing dengan pengkodean.

Artikel ini fokus pada beberapa tool software terbaik untuk mendukung karir Anda sebagai pengolah analisis data.

Mengapa Perlu Mempelajari Data Analyst?

Photo by Lukas on Pexels.com

Pasar kerja untuk Data Analyst telah berkembang pesat seiring dengan pertumbuhan pengumpulan data. Ini menjadi kebutuhan bagi setiap perusahaan (dan bahkan beberapa individu) untuk membuat keputusan berdasarkan data.

Namun, alat atau tool Data Analyst adalah yang Anda putuskan untuk dipelajari sangat penting. Anda tidak ingin mempelajari sesuatu yang tidak diminati. Yang terpenting, itu semua tergantung pada apa yang ingin Anda lakukan dengan tool data analyst yang Anda putuskan untuk diambil. Seperti yang telah kita bahas sebelumnya, data analyst memiliki banyak aplikasi dan proses .

Apa itu data analyst adalah menjelaskan penggalian data, analisis, dan visualisasi data dengan istilah yang mudah dipahami.

Jika Anda ingin menggunakannya untuk sesuatu yang terkait dengan analisis data akademis atau survei, Anda dapat mengambil alat sederhana yang tidak memiliki antarmuka yang rumit. Contohnya adalah Minitab, SPSS, dan Stata. Jangan meremehkan tool tersebut karena ini juga sangat berharga.

Namun jika Anda ingin mendalami analisis bisnis, Anda juga memiliki banyak alat Business Intelligence untuk dipilih.

Alat-alat ini umumnya terbagi dalam dua kategori; Alat Business Intelligence dan alat analisis statistik. Mari kita lihat contoh untuk masing-masingnya.

Tool Business Intelligence (BI)

Business Intelligence adalah istilah luas yang melibatkan transformasi data untuk menghasilkan wawasan yang lebih dalam dan dapat ditindaklanjuti darinya. Ini sering digunakan dalam konteks tren dan perubahan kinerja bisnis.

Bisnis menggunakan BI untuk memantau aktivitas pesaing, mengontrol harga komoditas, dan menganalisis kluster pasar untuk mempelajari perilaku konsumen. Ini telah membantu bisnis kecil, menengah, dan besar untuk tetap lebih kompetitif.

Mari pertimbangkan tiga alat Business Intelligence yang paling sering digunakan yang dapat Anda gunakan dengan mudah, bersama dengan beberapa fitur utamanya.

1. Microsoft Excel

Microsoft Excel

Beberapa orang takut bahwa Excel mungkin dibuang untuk alat BI lainnya karena usang. Excel masih sangat diminati dan akan terus demikian selama BI ada.

Sejak peluncuran Microsoft Excel pada tahun 1985, alat ini terus melakukan penskalaan dengan setiap pembaruan utama Office. Dengan beberapa pekerjaan, Anda dapat mencapai hampir semua hal di Excel.

Salah satu faktor utama yang dipertimbangkan perusahaan sebelum memanfaatkan alat BI adalah ketersediaan tenaga ahli untuk alat tersebut. Dan karena Excel sudah setua BI, banyak yang telah menguasainya dan dapat menyelesaikan semua jenis masalah dengannya.

Karena ini adalah alat yang mudah digunakan, komunitas untuk Excel sangat luas. Karena kesederhanaan dan antarmuka yang ramah, banyak perusahaan masih menggunakan Excel sampai sekarang. Ini juga merupakan alat yang relatif terjangkau.

Semua ini berarti Anda memiliki komunitas Excel yang besar untuk belajar.

Kemampuan Excel untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber , membuat cerita yang luar biasa melalui visualisasi yang hebat , dan fitur pivot daya RDBMS adalah beberapa kegunaan yang ditawarkan Excel.

Dan dengan Microsoft 365, Excel menerima pemutakhiran setiap saat. Pembaruan terkini telah menyertakan fungsi baru, tipe data, tata letak tabel pivot, tipe bagan, dan banyak lagi.

Excel adalah kandidat yang baik karena mudah untuk mencapai tingkat pemahaman yang lebih tinggi dalam waktu singkat. Keterampilan dengan itu akan dimanfaatkan dengan baik hampir di mana saja.

2. Microsoft Power BI

Microsoft Power BI adalah alat BI skalabel yang dirilis oleh Microsoft pada tahun 2014. Rilis awal Power BI disertakan di Office 365 sebagai add-in Microsoft Excel, hingga tidak digunakan lagi dan dirilis sebagai alat BI independen pada tahun 2015.

Power BI menggunakan layanan berbasis cloud dengan kombinasi Power BI Desktop (yang dapat Anda unduh dari Microsoft PowerBI Desktop Store ) untuk melayani kliennya. Dan meskipun merupakan alat baru, popularitasnya di antara perusahaan sangat besar. Banyak perusahaan telah beralih ke Power BI untuk solusi berbasis data.

Salah satu alasan utama tren yang berkembang ini adalah kecepatan dan efisiensi menghasilkan wawasan dengan Microsoft Power BI. Muncul dengan otomatisasi dan fitur yang lebih baik yang membuat penggunaan alat dalam analisis bisnis jauh lebih mudah.

Power BI menyediakan dasbor tempat Anda dapat memantau data secara real-time dengan visualisasi menyeluruh. Selain itu, Anda dapat melihat dan membagikan laporan Anda dengan mudah. Power BI dapat diakses dari desktop Anda atau melalui layanan cloud berbasis SaaS.

Saat mempelajari Power BI, Anda dapat fokus pada satu atau dua aspek alat. Area seperti data warehousing, data sorting, dan feature engineering adalah beberapa topik spesifik yang dapat Anda jadikan otoritas.

Selain itu, machine learning otomatis adalah fitur hebat lainnya dari Power BI yang digunakan untuk melatih dan memvalidasi data dengan aliran data.

Terlepas dari rumus DAX sederhana dari Microsoft Power BI — yang dapat Anda pelajari dengan cukup cepat — memiliki antarmuka sederhana yang mudah untuk berinteraksi. Dan kurva pembelajarannya sangat fleksibel.

Tool data analyst ini adalah alat yang meningkatkan peluang Anda untuk mendapatkan pekerjaan di analitik data jika Anda mahir melakukannya. Itu terutama terjadi jika Anda berencana mengubah karier ke analitik.

3. Tableau

Tableau

Tableau terkenal akan fitur visualisasi datanya yang luar biasa. Alat ini didirikan pada tahun 2003, dan sejak rilis resmi pertamanya pada tahun 2013, popularitasnya terus meningkat di banyak industri.

Tableau memiliki tiga opsi perangkat lunak utama: Tableau Desktop, Tableau Public, dan Tableau Reader. Ketiga opsi ini ada dalam kurikulum pembelajaran Tableau. Namun ada sedikit perbedaan di antara keduanya.

Tableau Public adalah alat BI sumber terbuka yang memungkinkan Anda membagikan visualisasi Anda secara real-time melalui dasbor. Ini berfungsi dengan berbagai sumber data termasuk CSV, file Excel, file teks, dan Google Spreadsheet. Anda bisa mendapatkan Tableau Public dari situs unduh Tableau Public .

Namun, karena sifat open source dari Tableau Public, tidak mungkin menyimpan buku kerja Anda secara lokal.

Tableau Desktop adalah alat BI berbasis langganan untuk organisasi atau individu yang menginginkan analitik instan dan mudah diakses. Anda bisa menjalankan dan menyimpan buku kerja Anda secara lokal, dan hasilnya sudah tersedia.

Tableau Reader, di sisi lain, bukanlah utilitas visualisasi. Ini adalah alat read-only yang memungkinkan Anda mengirim visualisasi Anda ke orang lain, yang dapat membuka pekerjaan Anda dalam mode hanya-baca.

Jika Anda ingin menjadi ahli dalam aspek geospasial Business Intelligence, Tableau mungkin merupakan alat yang tepat untuk diambil. Salah satu fitur berharga dari alat ini adalah penyajian unik data geografis.

Untuk platform Tableau apa pun yang Anda pilih, Anda dapat melihat cluster geografis di peta dan bagan dengan cara yang jauh lebih sederhana. Ini juga merupakan alat yang berharga dalam analisis big data.

Kesederhanaan Tableau, kebutuhan akan ahli Tableau yang terampil dalam industri, dan komunitas yang luas yang tersedia untuk memecahkan berbagai masalah Tableau sudah cukup menjadi alasan untuk mengambilnya.

Alat Analisis Statistik

Alat analisis statistik lebih berharga dalam penelitian akademis. Ini tidak membuatnya kurang berguna dalam Business Intelligence; ada beberapa tumpang tindih di antara penggunaan. Klasifikasi kami atas alat-alat ini terutama berdasarkan popularitasnya.

Mari kita lihat beberapa alat analisis penelitian terkait akademik di bawah ini.

4. SPSS

SPSS IBM

SPSS adalah singkatan dari Statistical Package for Social Sciences. Versi pertamanya dibuat pada tahun 1968, menjadikannya salah satu alat statistik tertua. Namun, diakuisisi oleh IBM pada tahun 2009.

SPSS memiliki sejauh mana hal itu dapat dilakukan dengan menganalisis data. Namun setidaknya untuk saat ini masih sangat diperlukan dalam penelitian akademik dan ilmu sosial. Ini adalah paket uji statistik berharga yang cukup mudah digunakan.

Ini memiliki antarmuka yang sederhana, memungkinkan siapa pun untuk menguasainya dengan cepat. Jika Anda rajin, Anda bisa mempelajarinya tanpa pengawasan.

Paket ini beroperasi di tiga antarmuka: Tampilan Variabel tempat Anda memasukkan data, Tampilan Data untuk melihat masukan Anda, dan Lembar Hasil yang menampilkan statistik Anda.

Meskipun tidak banyak peluang bagi ahli SPSS di bidang Bisnis, banyak organisasi non-pemerintah (LSM) membutuhkan orang yang ahli di dalamnya. Beberapa industri masih menggunakannya untuk analisis data eksperimental juga.

SPSS tidak bekerja dengan baik dengan visualisasi. Tetapi jika Anda ingin menganalisis data survei dan eksperimen, SPSS bisa menjadi pilihan yang tepat.

5. Stata

Stata datang lebih lambat dari SPSS; itu pertama kali dirilis pada tahun 1985 oleh Stata Corp. Ini adalah paket statistik yang mengutamakan kesederhanaan.

Stata memiliki antarmuka yang hampir sama dengan SPSS, tetapi jenis statistik Anda sama sekali berbeda dari aplikasi itu.

Kebanyakan LSM lebih suka mempekerjakan ahli Stata atau analis dengan kombinasi pengetahuan tentang SPSS, Excel, dan Stata. Jadi menggunakan alat ini adalah penggunaan waktu yang baik.

Stata memiliki sintaks yang unik, tetapi antarmuka menu dan kotak dialognya berguna untuk pemula. Alat-alatnya cukup mudah digunakan dan berinteraksi. Perlu diingat bahwa menguasai sintaksis membuat Anda lebih mahir dengan alat tersebut.

Tidak seperti SPSS, alat ini berguna untuk memvisualisasikan data eksperimen dan survei. Itulah salah satu alasan penggunaannya yang populer di LSM.

Apakah Cukup Hanya Mempelajari tool data analyst?

Alat data analyst ini adalah awal yang baik. Namun lebih dari sekadar mempelajari alat yang membuat data analyst lebih cepat dan mudah, ilmu statistik itu sendiri juga perlu dikuasai.

Sebagian besar alat ini masih mengharuskan Anda mengetahui cara mencapai apa yang Anda inginkan darinya. Anda dapat melakukannya dengan terlebih dahulu menguasai arti penting setiap perintah dan menu pada sebuah alat.

Leave a Comment