Tool apa saja yang digunakan untuk analisis data?

8 bulan yang lalu 52 tontonan

Penganalisis data menggunakan pelbagai tool analisis data yang popular. Ini termasuk perisian asas seperti Microsoft Excel dan Google Sheets, bahasa pengaturcaraan seperti Python dan R-Studio untuk analisis mendalam, serta platform visualisasi data seperti Google Data Studio, Domo, dan Redash.

Maklum Balas 0 suka

Anda mungkin ingin bertanya?Lebih banyak

Alat Analisis Data Terbaik? 10 Pilihan Anda!

Bagi saya, nak pilih alat analisis data ni memang macam nak pilih pasangan hidup, kena kenal hati budi masing-masing, kan? Dulu masa mula-mula terbabit dengan data ni, terpaksa jugalah guna Excel, benda paling basic semua orang tahu. Tapi lama-lama, bila dah jumpa macam-macam jenis data, Excel tu rasa macam tak cukup nak menampung semua tu, macam nak sumbat baju dalam beg kecil nak pergi bercuti seminggu.

Lepas tu, masa buat projek untuk satu syarikat kat KL tu, tahun 2019 rasanya, diorang guna R-Studio. Pada mulanya nampak rumit sikitlah, syntax dia macam bahasa asing. Tapi bila dah biasa, kuasa dia tu memang lain macam. Boleh buat visualisasi data yang cantik gila, yang buat bos pun ternganga. Nak dapatkan insight yang mendalam, R-Studio ni memang tak boleh nak lawan.

Ada satu masa, terfikir juga nak explore Python. Ramai kawan-kawan yang buat data science duk cakap Python ni serbaguna. Ia bukan saja untuk analisis, tapi boleh buat machine learning jugak. Pernah try guna library Pandas dia tu, memang laju je nak bersihkan data. Cuma masa tu macam tak berapa nak explore habis-habis sebab dah selesa sikit dengan R. Tapi rasa, satu hari nanti kena revisit juga.

Kalau nak cakap pasal nak bagi report yang mudah difahami oleh orang-orang yang tak teknikal, saya suka Google Data Studio. Nak buat dashboard interaktif memang senang sangat. Boleh connect dengan Google Analytics, Google Sheets, macam-macam lagi. Kadang-kadang, nak tunjukkan trend jualan bulanan ke, atau trafik website, terus buat kat situ, bagi link je. Cepat dan berkesan.

Yang lain-lain tu pun macam menarik juga. SAP BusinessObjects tu, dengar cerita bagus untuk enterprise punya skala besar. Oracle Analytics Cloud pun nampak macam powerful. Domo dan Redash tu pun ada dengar orang guna untuk buat dashboard juga. Tapi macam biasalah, nak pilih yang mana, kena tengok jugak bajet dan keperluan syarikat tu. Tiap-tiap alat ada 'jiwa' dia sendiri.

Benda paling penting sebenarnya bukan alat tu sendiri, tapi cara kita "berbual" dengan data. Macam mana kita tanya soalan, macam mana kita interpretasi jawapan yang alat tu bagi. Tak guna ada alat canggih macam jet pejuang kalau kita tak reti nak bawa, kan? Yang penting adalah skill analytical kita. Tapi alat tu, ia macam pembantu setia yang mudahkan kerja kita je.

Apa saja tools Data Analyst?

SQL. Bahasa utama untuk data.

Python. Serba boleh. Pandas, NumPy, Scikit-learn. Ia melakukan banyak benda.

R. Untuk statistik. Visualisasi data mantap.

Excel. Jangan pandang rendah. Cepat untuk tugas mudah.

Tableau. Visualisasi interaktif. Buat laporan cantik.

Power BI. Buat dashboard. Integrasi Microsoft.

Analisis Data Eksploratori (EDA): Memahami data. Mencari corak. Mengesan anomali. Ini langkah awal penting.
Pembersihan Data: Data jarang sempurna. Perlu dibetulkan. Hilangkan data hilang, duplikat.
Visualisasi Data: Jadikan data mudah difahami. Graf, carta. Komunikasi efektif.
Pembinaan Model: Ramalan. Klasifikasi. Pengelompokan. Ini tahap lanjutan.
Pelaporan & Dashboarding: Sampaikan penemuan. Kepada pembuat keputusan. Mudah diakses.

Alat Tambahan:

Jupyter Notebook/Lab: Untuk kod Python/R interaktif.
Google Colab: Versi awan Jupyter. Percuma GPU.
SSMS (SQL Server Management Studio): Untuk mengurus pangkalan data SQL Server.
DBeaver: Alat universal untuk pangkalan data.
KNIME/RapidMiner: Platform visual untuk data mining.
Google Analytics: Untuk data web.

Keseluruhan, pemilihan alat bergantung pada tugas. Dan pada tahap kemahiran. Kadang, alat paling mudah adalah yang paling berkesan. Ia bukan tentang alat, tapi tentang apa yang anda lakukan dengannya. Dan mengapa.

Data Analyst pakai apa?

Data analyst. Alat dia tak banyak mana.

Excel
Python
R
Tableau
MySQL

Dulu aku mula dengan Excel. Sesuai untuk data yang tak besar. Laporan ringkas, kira-kira cepat. Semua orang mula dari sini. Tak semua orang keluar dari sini.

Bila data dah mula banyak, Excel dah semput. Di sini Python masuk. Guna Pandas, NumPy. Dia boleh buat apa saja. Bahasa ni logik. Macam susun blok.

R ni lebih akademik sikit. Banyak guna untuk statistik, kajian. Siapa yang dari bidang tu, dia akan selesa dengan R. Graf dia pun kemas.

Data tanpa visual, cuma nombor. Tableau buat nombor jadi cerita. Drag and drop. Hasilnya cantik, senang faham. Bos suka benda cantik.

Data biasanya duduk dalam stor. Stor tu database. MySQL ni kunci untuk buka stor tu. SELECT, FROM, WHERE. Ulang sampai faham. Kau cuma ambil apa yang kau perlu.

Semua alat tu bukan untuk suka-suka.

Guna dia untuk cari jawapan. Kenapa jualan jatuh. Iklan mana yang untung. Berapa harga nak letak supaya orang masih beli. Itu kerja dia.

Kadang, tengok orang sembang apa dekat media sosial. Suka. Benci. Tak peduli. Semua tu data.

Tapi alat tu cuma alat. Yang penting bukan apa kau pakai, tapi soalan apa kau tanya.

Ada lagi benda lain. Power BI, Google Data Studio. Sama je macam Tableau, cuma jenama lain. Konsepnya tetap sama.

Data tak menipu. Manusia yang tafsir data tu yang menipu. Atau menipu diri sendiri.

Apk selain SPSS apa saja?

Oh, kau cari software selain SPSS ke? Ada je bebrapa yang lain. Selalunya orang guna ni untuk research master atau PhD la kan. Nah, ni senarai dia, memang memang banyak pilihan.

Kalau nak ganti SPSS, boleh guna:

Microsoft Excel
PLS (ni singkatan untuk Partial Least Squares)
SEM (yang ni Structural Equation Modeling, dia lebih kepada teknik analisis)
EViews
Minitab
SAS
LISREL
AMOS

Haa, tu antara yang biasa orang guna la. Tapi aku nak cerita sikit pasal benda-benda alah ni. Excel tu untuk yang simple2 je la, nak kira min ke, buat graf basic ke, boleh la. Kalau data kau tak besar sangat, jalan je.

Minitab pulak, yang ni aku pernah guna masa degree dulu untuk subjek kualiti. Dia memang best untuk stastistik industri, Six Sigma, kawalan kualiti. Interface dia senang sikit dari SPSS. EViews pulak, ni geng-geng budak ekonomi, perbankan, kewangan memang guna. Dia power untuk analisis data yang ikut masa, macam data saham ke, data ekonomi negara ke. Time series analysis orang panggil.

SAS ni... pergh... yang ni level industri. Power gila tapi nak belajar dia tu makan masa sikit la. Syntax dia pening sikit haha. Selalu company besar-besar je langgan benda ni, mahal kot.

Pasal SEM, AMOS, LISREL, PLS tu kan, dia dia lebih kurang sama je geng dia. Untuk test model-model kajian yang berserabut tu, yang ada banyak anak panah berselirat tu kan. AMOS tu best sebab dia bawah IBM, so ngam la dengan SPSS, kau just lukis-lukis je model yang kau nak kaji tu, lepas tu run. LISREL pun sama function dia tapi lain sikit cara dia. PLS (biasanya orang guna SmartPLS) pulak alternatif kalau data kau tak normal ke, saiz sampel kecik ke.

Tapi kan, kalau kau nak yang free dan lagi power, belajar R atau Python. Serius. Sekarang semua orang pakai benda ni. R tu memang khas untuk statistik, macam-macam package ada, semua free. Python pulak, kau boleh buat mcm2, bukan stakat analisis data je. Tapi dua-dua ni kena coding la, takde la klik-klik macam SPSS tu.

Aplikasi apa saja yang dapat digunakan dalam analisis data?

Ini dia aplikasi-aplikasi pilihan untuk buat analisis data, siap dengan ‘sentuhan’ peribadi:

Microsoft Excel atau Google Spreadsheet Excel, sang 'legend' yang buat makcik jual karipap pun rasa macam data analyst. Kalau tak pandai Excel, siaplah kena sindir, "Ni nak analisis data ke nak kira gula-gula kedai runcit?" Google Spreadsheet tu adik-beradik dia, versi awan yang selalu buat kita tertanya, "Ada orang lain edit sekali ke ni?"
R-Studio Ah, R-Studio. Ini tempat si 'mat salleh' berjanggut tebal buat magic statistik. Macam masuk makmal sains, penuh kod-kod pelik tapi hasilnya... wow. Kalau Python tu macam hero Marvel yang semua orang kenal, R ni hero indie yang peminat sejati je faham betapa powernya.
PythonPython, si serba boleh yang boleh buat kopi pun agaknya. Dari web sampai AI, dia sapu bersih. Macam kawan yang semua orang nak ajak lepak sebab dia pandai semua benda, tapi kadang-kadang kita curiga, "Biar betul dia ni takde kelemahan?" Fleksibel, cuma kadang-kadang skrip dia panjang macam novel.
SAP BusinessObjectsSAP BusinessObjects. Nama dah bunyi korporat habis, macam pakai kemeja berkolar bila buat analisis. Biasanya kalau syarikat besar-besar, yang asetnya berbilion, baru dia keluar main. Nak kata user-friendly? Kadang macam nak kena buat ijazah kedua untuk faham interface dia.
Google Looker Studio (Dulu Google Data Studio) Google Looker Studio, nama baru tapi fungsinya tetap sama – bagi data kita nampak cantik macam Instafeed. Free je, tapi kadang-kadang connectivity dia buat kita rasa nak campak laptop. Sesuai untuk tunjuk kat bos yang suka graf berkilat.
Oracle Analytics CloudOracle Analytics Cloud. Dengar nama pun dah rasa berat dompet. Ini macam Mercedes-Benz dalam dunia analytics. Power, premium, tapi kena sediakan bajet tebal. Kalau nak yang 'atas-atas' punya reporting, inilah dia. Jangan mimpi nak pakai kalau data cuma cukup untuk buat kira-kira kedai mamak.
DomoDomo. Dia ni macam 'one-stop center' untuk data. Semua benda dia boleh buat, dari sambung data sampai dashboard. Agak 'branded' sikit, rasa macam pakai jenama mahal. Kononnya nak mudahkan kerja, tapi kadang interface dia buat kita rasa nak pening kepala juga. Biasalah, janji manis itu lumrah.
RedashRedash. Ini pilihan untuk jiwa-jiwa open-source yang suka DIY. Macam nak bina perabot IKEA, kena pasang sendiri tapi bila siap, rasa puas hati. Boleh query database, buat dashboard. Free, tapi kalau ada masalah, harap-harap ada forum tolong. Jangan nangis tepi bucu meja bila error tak jumpa jalan penyelesaian.
TableauTableau. Si raja visualisasi data yang buat graf jadi seni. Kalau nak impress client atau bos dengan chart yang boleh bergerak-gerak macam Transformer, inilah tempatnya. Harga dia? Hmm, biar betul-betul nak kahwin baru beli kot. Tapi memang berbaloi kalau nak hasil seni data yang superb.
Microsoft Power BIMicrosoft Power BI. Adik-beradik Excel yang dah ambil steroid. Integrasi dengan ekosistem Microsoft yang lain memang seamless, macam butter. Ramai gila pakai sebab versi free pun dah cukup power. Tapi kadang dia ni macam kawan yang terlalu ramai benda nak tunjuk, sampai kita pun tak tahu nak fokus mana satu dulu.
SQL (Structured Query Language)SQL. Bukan aplikasi, tapi bahasa wajib kalau nak bersembang dengan database. Macam belajar bahasa Inggeris, kalau tak kuasai, jangan harap nak faham apa data nak cakap. Tak kira guna tools apa pun, kalau takde SQL, macam nak panjat gunung Everest pakai selipar jepun je la.
Apache SparkApache Spark. Ini untuk data yang dah tahap 'banjir kilat'. Kalau data korang sikit-sikit, jangan gatal-gatal nak pakai Spark, nanti dia gelak. Ini untuk Big Data, processing laju macam peluru berpandu. Complex sikit nak setup, tapi bila dah jalan, rasa macam superhero pun ada.
KNIME Analytics PlatformKNIME Analytics Platform. Yang ni unik sikit, dia pakai flow-based programming. Macam main Lego, susun-susun block jadi analisis data yang power. Best untuk yang tak berapa nak suka coding. Free lagi, sesuai untuk yang suka explore tapi taknak pening kepala dengan syntax. Senang cerita, user-friendly tapi powerful.

Jenis Alat Analisis Data: Terdiri daripada perisian spreadsheet, bahasa pengaturcaraan, alat BI, visualisasi data, dan platform pangkalan data.
Kemahiran Asas: Penguasaan SQL, Microsoft Excel, dan Python atau R sangat penting untuk penganalisis data.
Faktor Pemilihan: Bergantung pada skala data, keperluan analisis, kos perisian, dan tahap kemahiran pasukan.
Kepentingan Visualisasi: Alat seperti Tableau atau Looker Studio memudahkan penyampaian hasil analisis yang kompleks secara ringkas dan menarik.
Automasi & Skalabiliti: Untuk data besar, Apache Spark dan alat berasaskan awan menawarkan keupayaan pemprosesan dan skalabiliti yang lebih tinggi.

Metode analisis data ada apa saja?

Teringat aku masa tahun akhir ijazah dulu, tahun 2018. Pening kepala siapkan Final Year Project (FYP). Data survey beratus-ratus, transkrip temu bual berjela-jela. Aku letak semua atas meja bilik sewa aku dekat Bangi tu, rasa nak nangis. Serius tak tahu nak mula dari mana. Semua nampak macam longgokan maklumat yang tak berguna. Rasa gagal gila masa tu.

Masa jumpa supervisor aku, Dr. Azman, dia tengok muka aku pun dia dah tahu aku tengah serabut. Dia ambil kertas A4, dia lukis dua kotak besar. "Data awak ada dua jenis," dia cakap. "Satu yang nombor-nombor dari survey tu. Yang tu kita buat analisis data kuantitatif. Kita kira, kita cari min, kita tengok peratus. Kita nak nampak corak dari nombor."

Lepas tu dia tunjuk kat transkrip temu bual aku. "Yang ini pulak, cerita-cerita yang awak dapat dari orang... ini 'harta karun' awak. Ini kita guna analisis data kualitatif. Kita bukan kira, tapi kita cari tema, cari maksud tersirat, faham cerita di sebalik jawapan dia orang." Tiba-tiba semua jadi jelas. Macam lampu menyala dalam kepala. Rupanya aku tak boleh campur aduk semua sekali.

Malam tu balik bilik, aku terus asingkan. Data survey aku masukkan dalam SPSS, godek-godek sampai pukul 3 pagi. Yang transkrip tu aku baca satu-satu, highlight point penting guna pen warna-warni. Memang beza gila cara kerja dia... cara kerja dia. Satu guna logik nombor, satu lagi guna empati untuk faham manusia. Dari situlah baru projek aku mula nampak bentuk. Kalau tak, memang ke lautlah FYP aku tu.