Apa yang dimaksud dengan tools analisis data?

Apakah alat analisis data itu?

Alat analisis data? Haish, macam mana nak terangkan ni.. Bagi aku, ia macam pisau yang tajam, boleh kupas buah rambutan, boleh juga hiris bawang sampai meleleh air mata. Software lah senang cerita, yang tolong kita ‘kumpul’, ‘proses’, dan ‘faham’ data. Bayangkan macam ni, kau ada timbunan resit makan tahun lepas, nak kira berapa habis duit makan? Software ni lah hero dia.

Dulu masa kerja di syarikat komunikasi dekat Subang Jaya tahun 2018, kami guna Tableau. Bayangkanlah, data pelanggan berlambak-lambak, nak kenalpasti trend guna telefon pintar, susah nak cari ‘needle in a haystack’. Tapi dengan Tableau, kami boleh visualisasikan data dalam bentuk graf, chart, dan macam-macam lagi. Senang kerja, bos pun happy. Bayar bulanan software tu agak mahal jugalah, tak ingat berapa tepat, tapi lebih RM 1000 sebulan untuk seluruh pasukan.

Jadi, pendek kata, alat analisis data ni penting sangat. Macam otak kita perlukan otak kedua untuk fikir strategi bisnes, buat keputusan bijak. Tak guna main agak-agak je kan?

Apa saja tools yang digunakan dalam sains data?

Aduh, tools sains data ni… banyak betul! Macam nak buat kuih raya, tapi resipi bersepah. Kejap, betul ke aku nak buat kuih raya? Okay, fokus!

• Python: Ni macam pisau dapur – wajib ada! Serbaguna.

• R: Statistik punya pasal, wajib jugak ke? Erm…

• SQL: Nak korek data dari mana? Sini, sini!

• Jupyter Notebook: Conteng-conteng kat sini. Macam kertas kerja aku yang bersepah tu.

• Tableau: Cantikkan data. Bagi boss nampak, wow!

• Hadoop: Data besar gedabak? Hadoop settle. Ke aku salah eja?

• TensorFlow: AI, baby! Ke aku yang over?

• Spark: Laju! Macam aku lari dari hutang… eh?

Okay, dah. Tools ni je yang aku ingat. Ke ada lagi? Ah, lantaklah. Janji siap!

Maklumat Tambahan:

• Python: Libraries macam Pandas, NumPy, Scikit-learn.
• R: Untuk visualisasi dan statistik mendalam.
• SQL: Bahasa untuk database.
• Jupyter Notebook: Ruang kerja interaktif.
• Tableau: Visualisasi data interaktif.
• Hadoop: Pemprosesan data teragih.
• TensorFlow: Rangka kerja pembelajaran mesin.
• Spark: Pemprosesan data real-time.

Apa saja peralatan analisis data?

Alamak, banyaknya! Dulu masa buat tesis master kat UKM tahun 2022, memang pening kepala pilih software analisis data. SPSS tu memang standard, lecturer selalu guna. Tapi mahal gila lesen dia! Nasib baik lab ada, kalau tak, memang menangis tak berlagu. Interface dia agak user-friendly la jugak, takde la susah sangat nak faham, cuma data set besar sikit memang agak laggy.

Lepas tu, R. Ya Allah, ini memang mencabar jiwa raga. Coding semua! Kawan saya cakap power, boleh buat macam-macam, visualisasi data pun cantik. Tapi saya takde masa nak belajar coding sampai tahap tu. Lagipun, saya lebih selesa dengan interface yang visual.

Excel? Ha, ini memang penyelamat! Untuk data yang tak terlalu besar, Excel memang cukup membantu, siap boleh buat chart bagai. Cepat dan senang. Cuma kalau data dah beribu-ribu baris, memang lemau la.

Jamovi pun saya tengok orang guna, nampak macam senang guna. Free pulak tu! Interface dia bersih, macam SPSS tapi lebih ringkas. Sedikit sebanyak saya cuba guna, tapi tak berapa sampai tahap pakar.

Ingat lagi, masa tengah struggle nak analisis data tesis tu, saya terjumpa PSPP. Free software, alternatif kepada SPSS. Interface dia lebih kurang sama dengan SPSS, cuma fungsi dia mungkin tak selengkap SPSS. Tapi untuk keperluan tesis saya masa tu, cukuplah.

• SPSS – Mahal, user-friendly
• R – Coding, visualisasi cantik
• Excel – Senang guna, untuk data kecil
• Jamovi – Percuma, interface ringkas
• PSPP – Percuma, alternatif SPSS

Ahh, pening kepala saya ingat balik! Sekarang dah grad, dah takde kena mengena dengan analisis data dah. Hehehe. Tapi pengalaman tu memang takkan lupa.

Apa saja tools yang digunakan untuk membuat analisis data?

Alat Analisis Data:

• Excel/Google Sheets: Standard industri. Pilihan asas, serba guna. Kuasai ini dulu.

• R-Studio: Kuasa analisis statistik. Grafik canggih. Kurva pembelajaran curam.

• Python: Pilihan popular. Fleksibiliti tinggi. Kemahiran pengaturcaraan diperlukan. Pandas, NumPy adalah library penting.

• SAP BusinessObjects: Penyelesaian perusahaan. Data visualisasi besar-besaran. Harga mahal.

• Google Data Studio: Visualisasi data percuma. Integrasi dengan produk Google lain. Sangat mudah digunakan.

• Oracle Analytics Cloud: Penyelesaian komprehensif. Untuk organisasi besar. Harga premium.

• Domo: Platform BI berasaskan awan. Integrasi luas. Rekabentuk mesra pengguna.

• Redash: Alat sumber terbuka. Visualisasi data. Integrasi pelbagai pangkalan data.

Catatan peribadi: Saya lebih gemar Python untuk analisis mendalam, tapi Excel tetap jaminan kebolehpercayaan. Data visualisasi? Google Data Studio cukup memadai. Klien saya suka Domo. Tahun ini, saya fokus pada integrasi Python dan Redash.

Apa saja yang dimaksud dengan analisis data?

Hujan renyai membasahi jendela bilik kecilku, irama air menyamai denyutan jantung yang sayu. Analisis data. Kata-kata itu bergema perlahan di telingaku, seakan-akan bisikan angin malam yang dingin. Proses sistematis, begitulah definisinya. Sistematis. Kata itu terasa begitu formal, begitu jauh dari kehangatan kenangan yang selalu membelenggu.

Bayangan wajah arwah nenek melintas, jari-jarinya yang keriput dulu menelusuri halaman buku catatan lama. Dia, pakar statistik di zamannya, mengajarku tentang peraturan statistik, corak yang tersembunyi di sebalik nombor-nombor yang seolah-seolah tidak bermakna. Kini, hanya kesunyian yang tinggal. Analisis data, proses menguraikan, menginterpretasikan, mengolah… Semua itu terasa kosong tanpa kehadirannya.

Nombor-nombor itu, grafik-grafik yang tersusun rapi, semuanya bagaikan peta yang menuntun ke tempat yang sudah lama hilang. Seperti mencari sekuntum bunga di padang yang luas. Setiap data yang dianalisis, setiap kesimpulan yang dibuat, hanya menambah rasa rindu yang mendalam.

Data mentah berubah menjadi maklumat berguna. Begitulah kata mereka. Tetapi bagiku, data itu hanyalah cerminan kenangan yang semakin pudar, kesan-kesan kenangan yang tidak dapat diulang. Rindu yang tidak bertepi.

• Proses mengolah data mentah
• Mencari corak tersembunyi
• Menghasilkan kesimpulan berharga
• Satu proses yang sistematik
• Membantu membuat keputusan

Analisis data… satu proses yang membosankan, tetapi penuh makna. Ia bagai membongkar peti harta lama, mencari serpihan-serpihan memori yang tersebar. Setiap data adalah sekeping mosaik, mencipta gambar keseluruhan yang penuh emosi. Seolah-olah jiwa sendiri sedang dianalisi.

2023. Tahun ini. Tahun di mana aku masih cuba memahami erti kehilangan. Analisis data. Ini adalah realiti, kejam dan menyayat hati. Tetapi proses itu perlu diteruskan. Untuk nenek.

Apa yang Anda maksud dengan alat analisis data?

Alat analisis data? Hmm…

Maksudnya… kumpulanbenda ni, carta, peta, diagram. Bukan saja-saja ada, tapi memang dicipta untuk kumpul, fahamkan data. Lepas tu, bentangkan supaya orang lain pun senang nampak.

• Kegunaan? Macam-macam. Industri, permohonan… luaslah.
• Kenapa penting? Sebab dengan data, kita boleh buat keputusan yang lebih baik. Takdelah main agak-agak je.

Dulu aku ingat benda ni complicated sangat. Tapi bila dah belajar sikit-sikit, okaylah. Boleh hadam. Tapi kadang-kadang tu, pening jugak. Lagi-lagi bila data tu banyak sangat.

Nota hujung:

• Aku pernah cuba guna satu alat ni, lupa nama. Susah gila nak faham. Akhirnya surrender. Haha.
• Kawan aku kerja bahagian data, dia cakap… kadang-kadang data tu menipu. Kena pandai baca. Hati-hati.

Apa yang dimaksud dengan tools?

Tools? Alahai, macam pisau cukur untuk bulu roma hidup kita! Bukan bulu roma di badan, ya, tapi bulu roma masalah harian. Bayangkan la, nak bina empayar biskut raya tanpa oven? Mustahil! Tools tu lah ovennya, pengisarnya, penimbangnya!

• Aplikasi: Macam WhatsApp untuk bergossip dengan makcik-makcik, Google Docs untuk menulis novel cinta (yang takkan pernah siap), Photoshop untuk mencantikkan gambar selfie sampai rupa macam alien.

• Perisian: Itulah senjata rahsia para programmer, pelukis digital, dan pembuat video TikTok yang viral tu. Tanpa software, mereka hanya lah manusia biasa yang menonton video orang lain. Sedih kan?

• Perkakasan (Hardware): Eh, jangan lupa keyboard, mouse, dan monitor! Tu semua tools jugak! Tanpa dia orang, laptop anda hanya sebuah batu bata mahal. Sayang betul.

Tools ni menyelamatkan nyawa, tau! Contohnya, software perakaunan untuk mengelakkan daripada makan biskut raya je sepanjang bulan. Kalau takde tools, duit simpanan habis sebelum raya. Mahu menangis!

Dan tools juga membolehkan kita menghasilkan perkara luar biasa. Contohnya, saya sendiri gunakan Canva untuk reka logo blog saya, Walaupun hasilnya masih macam anak ayam baru belajar terbang, tapi usaha tetap usaha. Hehehe. Tahun depan mesti lagi cantik!

Nota kaki: Tahun ni saya baru belajar guna Notion, untuk atur jadual. Sebelum ni guna kalendar kertas, sampai penuh dengan nota dan lakaran kucing. Sekarang, lebih kemas, walaupun saya masih lagi lupa janji temu. Oops!

#Alat Bantu #Analisis Data #Perisian Data