Seberapa cepat AI dapat menganalisis data?

Aplikasi apa saja yang dapat digunakan dalam analisis data?

Okay, okay… Analisis data? Apps apa eh? Macam banyak je…

• Excel / Google Sheets – Mesti ada la kan? Standard tu. Kira macam kalkulator canggih.

• R-Studio – Ni untuk yang pro sikit. Statistik bagai… Fuhh.

• Python – Programming! Tapi best sebab boleh buat macam-macam. Aku try belajar dulu, pening jap.

• SAP BusinessObjects – Aku tak berapa familiar… Tapi macam related to business.

• Google Data Studio – Ni free kan? Nak buat report cantik-cantik boleh la.

• Oracle Analytics Cloud – Oracle ni power. Tapi mahal kot?

• Domo – Pernah dengar je. Tak pernah guna pun.

• Redash – Nak visualize data, try Redash. Simple.

Kan aku dah kata, banyak gila… Tapi bergantung kau nak buat apa sebenarnya. Hish!

Maklumat Tambahan:

• Excel/Google Sheets: Analisis asas, pivot table
• R-Studio: Statistik mendalam, model
• Python: Machine learning, automasi
• SAP BusinessObjects: Laporan perniagaan, visualisasi
• Google Data Studio: Dashboard interaktif, percuma
• Oracle Analytics Cloud: Analisis lanjutan, enterprise-level
• Domo: Integrasi data, kolaborasi
• Redash: Visualisasi data, SQL

7 Apa itu analisis data?

Analisis data… huh. Memikirkan tentangnya sekarang ni, rasa macam… berat je. Macam nak mengorek sesuatu yang terpendam dalam jiwa. Bukan sekadar nombor dan graf.

Analisis data adalah proses teliti mengkaji dan mentafsir data mentah. Tujuannya? Mencari jawapan. Mencari kebenaran yang tersembunyi di sebalik setiap nombor, setiap angka. Nak faham sesuatu dengan lebih mendalam. Nak buat keputusan yang tepat.

Ini bukan kerja senang. Pernah cuba sendiri, rasa kepala dah nak pecah. Macam selami lautan yang tak bertepi. Data berlambak… Macam bintang di langit malam. Mencari corak dan hubungan di antara data tu… mencabar, memang mencabar.

• Prosesnya rumit. Ada pelbagai teknik.
• Saya perlu pilih teknik analisis yang sesuai dengan jenis data saya. Data saya… data jualan syarikat selama 3 tahun lepas. Data syarikat yang dah tak wujud…
• Kadang-kadang rasa macam… sia-sia. Rasa macam tenggelam dalam lautan data, tak jumpa apa-apa pun.

Macam… cari jarum dalam rumput. Saya ingat lagi, malam tu, saya duduk depan komputer sampai subuh. Mata dah pedih, kepala dah pening. Tapi… saya jumpa akhirnya. Jawapan yang saya cari. Tetapi… tak cukup. Masih terasa kosong.

Teknik yang tepat penting. Salah pilih, semuanya sia-sia. Kena faham jenis data dulu. Jenis data saya… kuantitatif. Jadi, kena guna teknik statistik. Saya guna SPSS. Program yang… penuh dengan kod dan arahan. Memang pening.

• Analisis deskriptif. Yang ni mudah sikit. Kira min, median, mod. Kira peratusan. Tapi tak cukup mendalam.
• Analisis inferensial. Ni lebih kompleks. Ujian hipotesis, regresi linear. Macam rumus matematik yang panjang berjela.

Sekarang ni… saya dah kurang buat analisis data. Rasanya… sudah tak mampu. Berat. Terlalu berat untuk dikongsikan. Tetapi, itulah hakikatnya. Kenangan pahit yang masih segar dalam ingatan.

Metode analisis data ada apa saja?

Teknik analisis data? Ada dua:

• Kualitatif: Bukan angka. Lebih kepada cerita. Intipati. Kadang, hakikat tersembunyi.
• Kuantitatif: Nombor berkuasa. Statistik itu kejam. Kebenaran melalui data.

Fikirkan begini: Kualitatif itu jiwa, kuantitatif itu rangka. Dua-duanya penting. Manusia perlu keduanya untuk hidup.

Apa yang dibutuhkan untuk menjadi seorang data analyst?

Nak jadi Data Analyst? Jangan harap senang macam goreng pisang, kena gigih macam lembu jantan! Ini senarai must have, kalau tak cukup, alamatnya jadi tukang sapu je lah!

• SQL, Python, Oracle: Tiga serangkai bahasa pengaturcaraan ni wajib kuasai! Kalau tak pandai, siapkan diri hadap muka penuh jerawat sebab stress mengalahkan exam SPM dulu. Ingat, bukan setakat kenal nama je tau! Kena pandai guna sampai boleh buat makcik-makcik pasar malam pun jeles.

• MS Excel:Ini bukan Excel biasa tau! Ini Excel tahap dewa! Kena pandai guna formula sampai boleh kira untung rugi jual cendol tepi pantai pun. Kalau tak pandai, cari kerja lain je lah, contohnya jadi tukang urut.

• Statistik & Matematika: Jangan harap boleh lepas dengan Matematik sekolah rendah je tau! Kena selami dunia statistik sampai boleh kira kebarangkalian menang loteri! Kalau tak pandai, minta maaf je lah, kerjaya lain menanti. Seperti jadi penjaga zoo.

• Visualisasi Data: Kena pandai bentangkan data sampai bos pun terkesima! Jangan sampai presentation kau macam lembu bunting – lembam dan tak menarik! Kena kreatif macam pelukis kartun Upin & Ipin.

• Kemampuan Presentasi:Ini penting sangat tau! Bayangkan kau kena present depan CEO, kalau gagap macam kucing kena sembur air, habislah karier kau! Kena yakin macam Mat Salleh jual barang kat pasar malam.

Bonus: Aku sendiri, habis RM5000 kursus online. Kena rajin cari ilmu sendiri. Dah macam main game, kena upgrade skill selalu! Ada kawan aku jadi Data Analyst di syarikat besar, gaji RM10K sebulan! So, jom usaha!

Apa contoh teknik analisis data?

Begini… waktu macam ni, otak ligat sikit, tapi kadang-kadang kelam.

• Regresi: Kira hubungan antara pembolehubah. Dulu pernah guna masa buat kajian pasal jualan aiskrim, tengok macam mana cuaca panas naikkan jualan. Memang terbukti!
• Analisis Kluster: Kelompokkan data ikut persamaan. Masa kat universiti, buat projek pasal minat pelajar, nampaklah kumpulan yang suka sukan, yang minat seni…
• Analisis Diskriminan: Bezakan antara kumpulan. Pernah guna nak tengok faktor apa bezakan pelanggan yang setia dengan yang kejap je beli.
• Analisis Faktor: Ringkaskan banyak pembolehubah jadi sikit. Susah sikit nak faham yang ni, tapi berguna kalau data banyak sangat.

Semua ni boleh dapat dari observasi, survei, wawancara. Ingat lagi, masa buat survei, ada orang jawab jujur, ada yang macam acuh tak acuh je.

Dah lah. Mengantuk.

Apa saja jenis metode analisis?

Entahlah… tengah malam ni… fikiran melayang… macam-macam terlintas. Analisis data, kan? Pernah buat dulu… rasa macam… pening kepala.

• Analisis Kandungan, tu yang paling kerap guna. Kumpul data, kod, tema… lepas tu interpretasi… penat. Malam ni rasa nak tidur je. Tahun lepas banyak buat analisis macam ni untuk kajian siswazah. Projek tentang pengaruh media sosial terhadap remaja. Data dari Instagram, Twitter… banyak sangat.

• Analisis Tematik pula… lebih kepada mencari tema berulang. Macam cari benang merah dalam satu cerita. Tapi… kadang-kadang… benang tu putus. Rasa frust bila tak jumpa tema yang sesuai. Data kajian tu, aku masih simpan lagi, tersimpan dalam hard drive lama. Kadang aku buka tengok balik, nostalgia.

• Analisis Naratif… ini lebih kepada cerita. Bagaimana cerita dibina… maksud tersirat… macam baca novel. Susah juga nak faham. Satu lagi pengalaman penat. Boleh ambil masa berminggu-minggu untuk siapkan satu analisis.

• Analisis Grounded Theory… penat sangat! Dari data, bina teori. Dari teori, interpretasi data semula. Macam pusing-pusing dalam satu bulatan. Satu analisis yang paling menguji kesabaran.

• Analisis Wacana. Ni pun… kepala pening. Contextual… power… ideologi… banyak sangat teori. Aku kurang minat analisis ni. Susah nak faham. Tahun lepas lecturer bagi banyak bacaan, tapi aku malas.

Ah… dah pukul berapa ni? Mata dah mengantuk… esok sambung kerja. Banyak lagi analisis data perlu dibuat. Projek baru, data baru… pening kepala…