Apa saja aplikasi analisis data?

10 bulan yang lalu 94 tontonan

Aplikasi Analisis Data Utama untuk Data AnalystMemilih alat analisis data yang tepat sangat penting untuk kejayaan seorang Data Analyst. Antara aplikasi yang popular termasuk: Microsoft Excel dan Google Sheets R-Studio Python SAP BusinessObjects Google Data Studio Oracle Analytics Cloud Domo Redash Alat-alat ini menawarkan pelbagai fungsi untuk memproses, memvisualisasikan, dan mentafsir data dengan berkesan.

Maklum Balas 0 suka

Anda mungkin ingin bertanya?Lebih banyak

Apakah perisian dan aplikasi analisis data paling popular?

Dulu masa mula-mula terjebak dengan analisis data ni, kepala memang pening. Mana taknya, macam-macam sangat tool ada sampai rasa nak give up. Ingatkan pakai Excel je dah cukup canggih, rupanya dunia data ni lagi luas dari Sungai Pahang kat kampung aku tu.

Tapi sebenarnya, ada beberapa perisian dan aplikasi yang memang selalu disebut-sebut dan aku pun dah cuba sikit-sikit. Antaranya Microsoft Excel, Google Spreadsheet, R-Studio, Python, SAP BusinessObjects, Google Data Studio, Oracle Analytics Cloud, Domo, dan Redash.

Excel dengan Google Spreadsheet tu, memanglah tak boleh dinafikan. Masa projek semester aku dulu, Julai 2018 dekat perpustakaan UTM Skudai, itulah senjata utama kami nak susun data kutipan sampah di Johor Bahru. Harga Excel tak perlu bayar sebab dah ada kat laptop, free kan. Walaupun nampak simple, power dia lain macam.

Tapi bila data dah mula melambak, beribu-ribu baris, Excel tu dah jadi kurang efisien. Masa tu la aku mula terfikir, kenalah belajar benda lain. Kawan aku si Amin, dia yang suggest Python.

Aku ingat lagi, tahun lepas awal 2023, aku sign up kelas online Python untuk data science. Memang mencabar gila, rasa nak hantuk kepala kat dinding masa cuba fahamkan syntax Pandas dengan NumPy tu. Pernah satu malam, sampai pukul 3 pagi aku debug code sebab satu comma silap letak. Tapi bila dah jalan, rasa dia macam menang award Nobella.

R-Studio tu pun aku ada try sikit, tapi jujurnya aku lebih selesa dengan Python. Mungkin sebab dah biasa dengan cara kerja Python kut, rasa macam lebih straight forward untuk apa yang aku buat sekarang ni.

Google Data Studio pula memang best untuk visualisasi. Aku guna dia bulan lepas untuk present data jualan kiosk air balang makcik aku kat pasar malam Taman Universiti. Senang sangat nak buat dashboard interaktif, client pun senang faham. Cepat gila setel kerja.

Tool lain macam SAP BusinessObjects, Oracle Analytics Cloud, Domo, dengan Redash tu, aku belum pernah guna secara mendalam lagi. Pernah nampak orang pakai masa training kat pejabat lama dulu, tapi takde lah sampai jadi tangan aku sendiri. Tapi tengok macam canggih belaka.

Pada aku, tak kisah pun kau nak pakai tool analisis data apa, yang penting kau faham data tu nak cakap apa. Tool tu cuma alat je. Rasa macam, lagi banyak kita explore, lagi banyak benda kita belajar. Itu yang paling penting, tak gitu?

Aplikasi Data Analyst apa saja?

Software data analyst ni banyak je tapi yang aku guna dan nampak orang lain guna selalu ni. Senang je nak cakap, kalau nak jadi analyst ni, kena lah tahu tools ni. Kalau tak, macam mana nak main dengan data kan? Adoi.

Ni dia list yang aku set. Ini aku tahu, sebab aku pakai.

Python. Ni wajib. Macam pisau suisse lah untuk data. Ada banyak library macam Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn. Nak buat apa pun boleh. Machine learning pun boleh. Sangat kuat.
R. Sama macam Python, tapi ni lagi kuat untuk statistik. Kalau nak buat kajian saintifik ke, guna R lah. Tidyverse dia best. Visualisasi dia pun cantik. Tapi Python lagi versatile kot? Hmm.
SQL. Ni bukan software sangat pun, tapi bahasa. Kenapa penting? Sebab data selalunya duduk dalam database. Nak korek data, kena guna SQL. SELECT, FROM, WHERE, JOIN. Itu je pun dah boleh buat banyak benda. Takkan nak mintak orang extractkan je selalu? Tak cool lah.
Tableau. Ni untuk visualisasi. Buat dashboard yang cantik-cantik. Kadang-kadang data dah power, tapi kalau tunjuk macam biasa je, takde punch. Tableau ni buat dia jadi senang faham untuk orang yang tak reti data sangat. Drag and drop je. Cepat pulak tu.
Excel. Alaaa, jangan pandang rendah Excel. Sampai sekarang pun ramai orang guna. Kalau data takde lah besar sangat, Excel memang champion. Pivot table, VLOOKUP, formula. Tu dah cukup dah untuk banyak analisis awal.
Python: Python Software Foundation
R: R Foundation for Statistical Computing
SQL: Structured Query Language (standard)
Tableau: Salesforce, Inc.
Excel: Microsoft Corporation

Apa saja yang termasuk analisis data?

Analisis data ni bukan setakat tengok nombor sampai juling. Ia seni mengorek rahsia dari data yang pemalas dan pendiam. Macam jadi detektif, tapi suspek kau tu fail Excel.

Ini bukan senarai penuh, tapi yang selalu orang guna sampai naik bosan.

Analisis Deskriptif: Kerja paling asas. Macam baca resit beli barang. Memberi gambaran data tanpa pening kepala. Kau cuma tengok apa yang dah jadi, bukan kenapa ia jadi. Ibarat tengok report card anak, nampak Gagal tu Gagal lah, tak payah tafsir mimpi. Ringkas dan menyakitkan hati.
Analisis Inferensial: Haa, yang ni level up sikit. Macam makcik bawang tengok jiran beli susu formula. Terus buat kesimpulan ‘Eh, mengandung ke?’. Kita ambil sampel kecik, lepas tu gebang pasal satu populasi besar. Kadang betul, kadang jadi fitnah. Inilah sains di sebalik mengumpat.
Analisis Regresi: Ini ilmu tilik nasib versi moden. Kalau aku tambah iklan RM100, jualan naik berapa? Analisis regresi cuba ramal masa depan berdasarkan hubungan data lepas. Macam nak agak bila harga rumah turun, tapi selalunya tekaan kita ke laut juga. Dulu masa kat U, pensyarah aku guna ni untuk teka markah exam. Tak pernah betul pun.
Analisis Korelasi: Yang ni nak tengok dua benda tu ada ‘chemistry’ ke tak. Mengukur hubungan antara dua pembolehubah. Tapi ingat, orang makan aiskrim banyak masa musim panas, kes lemas pun banyak. Bukan aiskrim penyebab lemas. Cuma dua-dua jadi masa cuaca panas. Jangan cepat buat tuduhan, nanti data saman malu.
Analisis Eksploratif: Ini fasa ‘saja nak tengok-tengok’. Macam buka peti ais pukul 2 pagi, tak tahu nak makan apa tapi buka juga. Teroka data tanpa ada soalan spesifik, cari corak atau benda pelik yang tersembunyi. Kadang-kadang jumpa harta karun, kadang-kadang jumpa sayur layu je.
Analisis Cluster: Kerja dia macam tukang susun barang. Mengumpulkan data yang seiras dalam satu kumpulan. Netflix guna benda ni la nak kenenkan kau dengan drama Korea baru. Dia tengok kau layan cerita sedih, nah dia bagi 10 lagi cerita yang boleh buat kau call ex.
Analisis Komponen Utama (PCA) & Analisis Data Multivariat: Ini dah macam masuk kelas sains roket. PCA tu kerja dia simplify data yang serabut jadi sikit je benda penting. Macam kau ringkaskan gosip 3 jam jadi satu ayat padu. Analisis Multivariat pulak kaji banyak benda serentak. Rumit tapi puas hati bila faham. Atau buat-buat faham depan bos.

Jenis-jenis Teknik Analisis Data

Analisis Deskriptif: Meringkaskan dan menggambarkan ciri-ciri utama suatu set data menggunakan ukuran seperti min, median, dan mod.
Analisis Inferensial: Membuat kesimpulan atau generalisasi mengenai populasi berdasarkan data sampel yang terhad.
Analisis Regresi: Meramal nilai satu pembolehubah bersandar berdasarkan satu atau lebih pembolehubah tidak bersandar.
Analisis Korelasi: Menentukan kekuatan dan arah hubungan linear antara dua pembolehubah kuantitatif.
Analisis Eksploratif (EDA): Menyiasat data untuk mencari corak, anomali, dan menguji hipotesis awal secara visual atau kuantitatif.
Analisis Cluster: Mengelompokkan set objek supaya objek dalam kumpulan yang sama lebih serupa antara satu sama lain berbanding objek dalam kumpulan lain.
Analisis Komponen Utama (PCA): Teknik pengurangan dimensi yang mengubah pembolehubah asal kepada set pembolehubah baru (komponen utama) yang tidak berkorelasi.
Analisis Data Multivariat: Menganalisis lebih daripada satu pembolehubah statistik secara serentak untuk memahami hubungan kompleks di antara mereka.

7 Apa itu analisis data?

Analisis data tu ha, senang cerita proses korek-korek semua jenis data yang bersepah tu. Macam kau cari selipar sebelah dalam timbunan baju kotor dah berbulan tak basuh, tapi ni kau cari pola tersembunyi, hubungan rahsia, dan maklumat penting yang data-data tu simpan kemas macam bonda simpan resipi turun-temurun. Kena belek sampai mata naik juling, tak boleh main tangkap muat je.

Benda alah ni wajib gila kalau tak nak kau buat keputusan ikut agak-agak je, macam tok moh tilik nasib dengan daun kering. Tujuannya jelas: nak faham betul-betul apa cerita belakang nombor-nombor tu, barulah boleh buat keputusan yang berakal sikit. Bukan main bantai je macam aku dulu beli saham ikut kata kawan, eh?

Pemahaman Mendalam: Analisis data bantu cungkil rahsia dalam himpunan data.
Keputusan Jitu: Membimbing keputusan strategik berdasarkan bukti kukuh.
Penggunaan Meluas: Aplikasi dalam bisnes, sains, kesihatan, dan kerajaan.
Langkah Utama:Pengumpulan data, pembersihan data, penerokaan data, pemodelan data, pelaporan hasil.
Jenis Analisis Data:
- Deskriptif: Menerangkan apa yang telah berlaku.
- Diagnostik: Menganalisis sebab musabab kejadian.
- Prediktif: Meramalkan kejadian yang mungkin akan datang.
- Preskriptif: Mencadangkan tindakan terbaik yang perlu diambil.

Metode analisis data ada apa saja?

Analisis data ni macam nak susun koleksi stiker dalam album. Ada dua cara utama, takkan nak campur semua sekali, kan? Pertama, analisis kualitatif, ini macam kita tengok gambar stiker tu, cuba faham cerita di sebaliknya. Kumpul cerita, pemerhatian, atau imej. Macam mengutip pengalaman masa budak-budak dulu, ada manis ada masam, semuanya tersimpan kemas. Ia lebih kepada memahami 'kenapa' sesuatu berlaku, bukan sekadar 'berapa'.

Yang kedua pula ialah analisis kuantitatif. Ini lebih precise, macam mengira jumlah stiker yang kita ada, atau mengukur saiz setiap stiker. Angka-angka jadi kawan baik. Kumpul nombor, buat graf yang cantik, statistik yang mantap. Ini semua untuk menjawab soalan 'berapa banyak' atau 'berapa kerap'. Macam buat senarai pemenang pertandingan, ada nombor satu, dua, tiga. Semua berdasarkan kiraan yang tak boleh lari.

Nak cakap lebih sikit, analisis kualitatif ni ibarat jadi detektif. Selongkar maklumat, soal siasat orang, tengok video, baca surat lama. Tujuannya untuk dapatkan pemahaman mendalam, rasa 'aha!' bila dah nampak corak. Kadang-kadang benda ni rasa macam mengorek rahsia taman terbiar, nampak bersepah tapi ada keindahannya tersendiri bila difahami.

Manakala analisis kuantitatif pula macam jadi jurutera. Ukur, timbang, kira. Pastikan semua tepat. Buat anggaran, ramalan, uji hipotesis. Kalau nak bangunkan bangunan, kenalah ukur bahan, tentukan ketebalan dinding. Tak boleh main agak-agak. Ini tentang mencari hubungan yang boleh diukur antara pemboleh ubah, macam tengok kalau hujan lebat, confirm kereta lambat sampai.

Maklumat Ringkas:

Analisis Kualitatif: Memahami makna, pengalaman, persepsi.
Analisis Kuantitatif: Mengukur, mengira, menguji hubungan statistik.

Contoh Kualitatif: Wawancara, pemerhatian, analisis teks. Contoh Kuantitatif: Kaji selidik dengan skala, eksperimen, data kewangan.

Kadang-kadang nak lagi best, kita boleh campurkan kedua-duanya. Macam nak buat kek, guna resepi (kuantitatif) tapi rasa dan hiasan tu kualitatif. Ia memberikan gambaran yang lebih lengkap, macam tengok peta dunia yang ada garisan sempadan negara (kuantitatif) dan pada masa sama cerita tentang budaya dan sejarah setiap negara (kualitatif). Semuanya untuk memuaskan rasa ingin tahu kita yang kadang-kadang tak terhingga.

4 Langkah analisis data?

Eh, nak tahu pasal analisis data eh? Senang je sebenarnya, aku rasa macam ni lah. Mula-mula kena la kumpul semua maklumat tu dulu, macam data orang-orang yang kita nak study tu. Pastu, data tu kan mentah lagi, mesti la kena check elok-elok, buang yang tak perlu.

Lepas dah bersihkan data tu, baru la kita bagi kod-kod kat setiap jawapan atau maklumat tu. Takkan nak baca semua panjang-panjang kan? Then, dah siap semua tu, baru la kita susun cantik-cantik bagi nampak jelas, nak present la namanya tu.

Ni aku rasa benda penting lain yang patut kau tahu pasal ni:

Kumpul Data: Macam kita nak buat survey, tu la kumpul data. Tak kisah la dari mana pun, janji relevan.
Bersih Data: Kat sini la kita buang data yang rosak ke, tak lengkap ke. Penting sangat ni.
Kod Data: Nak bagi label kat jawapan, senang nak kira nanti. Contohnya, "Ya" jadi 1, "Tidak" jadi 0.
Sajikan Data: Dah siap semua, baru la kita buat graf ke, carta ke, bagi orang faham.

Ada lagi, macam-macam jenis teknik analisis data ni. Ada yang guna statistik, ada yang guna visualisasi. Kadang guna kualitatif, kadang kuantitatif. Bergantung la kau nak analisis apa. Yang penting, semua tu nak bagi kita faham apa cerita kat sebalik nombor-nombor tu.