12 Rekomendasi Tools Data Analyst, Ngulik Data Jadi Asik
Farijihan Putri
•
07 August 2024
•
18818
Hai, Warga Bimbingan! Pernah kebayang gak, kalau ngulik data itu bisa jadi petualangan seru yang bikin kamu merasa seperti detektif? Ya, MinDi serius loh!
Bukan cuma soal nyari pola atau insight, tapi juga gimana kamu bisa memecahkan misteri di balik angka-angka. Nah, buat kamu yang lagi kepo banget pengen jadi data analyst handal, artikel ini pas banget buat kamu.
MinDi akan bahas 12 rekomendasi tools data analyst yang bakal bikin perjalanan belajarmu makin asik dan gak ngebosenin. Siap-siap, ya! Setelah ini, kamu bakal jadi jagoan data yang selalu diandalkan!
12 Rekomendasi Tools Data Analyst
Ngulik data bukan lagi sekadar pekerjaan serius yang bikin pusing, tapi juga bisa jadi petualangan seru. Yuk, simak 12 rekomendasi tools data analyst yang bisa bikin kamu berasa jadi detektif digital.
1. Python
Python adalah bahasa pemrograman yang super populer di kalangan data analyst. Kenapa?
Karena Python itu fleksibel, mudah dipelajari, dan punya banyak sekali library yang bisa membantu kamu dalam berbagai aspek analisis data.
Penggunaan Ideal:
Python ideal untuk pemula yang baru masuk ke dunia data analyst maupun profesional yang ingin memanfaatkan machine learning.
Tersedia berbagai library seperti Pandas untuk manipulasi data, Matplotlib untuk visualisasi, dan Scikit-learn untuk machine learning. Jadi, Python menyediakan segala yang kamu butuhkan.
Contoh Kasus:
Bayangkan kamu bekerja di sebuah perusahaan e-commerce dan diminta menganalisis data penjualan untuk memprediksi tren produk.
Dengan Python, kamu bisa membersihkan data, menganalisis tren, dan membuat model prediktif untuk memprediksi produk yang akan populer di masa depan. Semua ini bisa dilakukan dengan beberapa baris kode saja!
2. R
R adalah bahasa pemrograman lain yang tak kalah populer di kalangan data analyst, terutama untuk analisis statistik dan visualisasi data.
Penggunaan Ideal:
R sangat cocok untuk Warga Bimbingan yang bekerja dengan analisis statistik berat dan memerlukan visualisasi data yang kompleks.
Paket seperti ggplot2 untuk visualisasi dan dplyr untuk manipulasi data, membuat R menawarkan alat yang kuat dan intuitif.
Contoh Kasus:
Misalnya, kamu bekerja di bidang kesehatan dan perlu menganalisis data pasien untuk menemukan pola kesehatan tertentu.
Nah, kamu bisa membuat grafik yang menunjukkan korelasi antara berbagai faktor kesehatan dan memprediksi risiko penyakit.
3. SQL
Sumber: Freepik
SQL (Structured Query Language) adalah tool esensial untuk setiap data analyst, terutama ketika berurusan dengan database besar.
Penggunaan Ideal:
SQL ideal untuk mengakses, memanipulasi, dan menganalisis data yang disimpan dalam database. Warga Bimbingan harus tahu kalau ini adalah alat wajib bagi siapa saja yang bekerja dengan data dalam skala besar.
Contoh Kasus:
Bayangkan kamu bekerja untuk perusahaan ritel dan ingin memahami pola pembelian pelanggan.
Dengan SQL, kamu bisa dengan mudah mengakses database penjualan, mengekstrak data yang relevan, dan menganalisis tren pembelian untuk berbagai demografi.
4. Excel
Siapa yang gak kenal Excel? Meskipun sering dianggap sederhana, Excel adalah rekomendasi tool data analyst yang sangat powerful untuk menganalisis data.
Penggunaan Ideal:
Excel ideal untuk analisis data sederhana, pembuatan grafik, dan pivot tables. Bisa dibilang, Excel adalah alat yang bagus untuk pemula dan bagi kamu yang membutuhkan analisis cepat.
Contoh Kasus:
Kamu sedang bekerja di bidang keuangan dan perlu membuat laporan bulanan tentang pengeluaran dan pendapatan perusahaan.
Jika menggunakan Excel, kamu bisa membuat laporan keuangan yang rapi dan mudah dibaca lengkap dengan grafik dan tabel yang menarik.
5. Tableau
Tableau adalah tool visualisasi data yang sangat populer di kalangan profesional data loh! Dengan Tableau, kamu bisa membuat dashboard interaktif dan visualisasi data yang menakjubkan.
Penggunaan Ideal:
Tableau ideal untuk membuat laporan visual yang mudah dipahami dan dapat berinteraksi dengan data secara real time. Tool ini sangat berguna untuk presentasi kepada manajemen atau klien.
Contoh Kasus:
Misalkan kamu bekerja di tim marketing dan perlu menunjukkan performa kampanye iklan digital kepada manajemen.
Kamu bisa membuat dashboard interaktif yang menunjukkan metrik penting seperti jumlah klik, konversi, dan ROI, semuanya dalam tampilan yang menarik dan mudah dipahami.
6. Power BI
Power BI adalah rekomendasi tools data analyst untuk visualisasi data yang memungkinkan kamu untuk mengubah data menjadi insight yang dapat ditindaklanjuti.
Penggunaan Ideal:
Power BI cocok untuk menggabungkan data dari berbagai sumber dan membuat dashboard interaktif.
Contoh Kasus:
Bayangkan kamu bekerja di bagian penjualan dan perlu melacak performa penjualan di berbagai wilayah.
Kamu bisa menggabungkan data dari berbagai sistem penjualan dan membuat visualisasi yang menunjukkan area dengan performa terbaik dan yang perlu ditingkatkan.
7. Jupyter Notebook
Jupyter Notebook adalah alat yang sangat berguna untuk coding interaktif, terutama untuk data analysis dan machine learning.
Penggunaan Ideal:
Jupyter Notebook ideal untuk dokumentasi proses analisis data, eksplorasi data, dan berbagi hasil dengan tim.
Contoh Kasus:
Misalnya, kamu bekerja sebagai data scientist dan perlu mengembangkan model machine learning.
Nah, Warga Bimbingan bisa nih menggabungkan kode, visualisasi, dan deskripsi dalam satu dokumen yang mudah dibaca dan dibagikan.
Baca Juga: 19 Skill Penting untuk Menjadi Data Scientist yang Sukses
8. Google Data Studio
Sumber: Datomni
Google Data Studio adalah alat gratis dari Google yang memungkinkan kamu membuat dashboard interaktif dan laporan visual dari berbagai sumber data.
Penggunaan Ideal:
Ideal untuk mereka yang ingin membuat laporan visual tanpa biaya tambahan. Alat ini sangat user-friendly dan terintegrasi dengan layanan Google lainnya.
Contoh Kasus:
Misalnya, kamu bekerja di tim marketing digital dan ingin membuat laporan performa kampanye iklan.
Dengan Google Data Studio, kamu bisa menggabungkan data dari Google Analytics, Google Ads, dan sumber lainnya untuk membuat laporan yang mudah dipahami dan dibagikan.
9. SAS
Rekomendasi tools data analyst selanjutnya adalah SAS. Tool ini termasuk alat analisis data yang kuat dan banyak digunakan di industri untuk analisis statistik dan prediktif.
Penggunaan Ideal:
SAS cocok untuk analisis data dalam skala besar, terutama di bidang keuangan, kesehatan, dan riset pasar.
Contoh Kasus:
Misalkan kamu bekerja di perusahaan asuransi dan perlu menganalisis data klaim untuk mendeteksi pola penipuan.
Kalau Warga Bimbingan pakai SAS, kamu bisa menggunakan teknik statistik yang canggih untuk mengidentifikasi anomali dan mengurangi risiko penipuan.
10. Apache Spark
Apache Spark adalah alat big data yang memungkinkan analisis data dalam skala besar dengan kecepatan tinggi.
Penggunaan Ideal:
Cocok untuk analisis data dalam jumlah besar dan pemrosesan real time, seperti data dari sensor IoT atau log server.
Contoh Kasus:
Bayangkan kamu bekerja di perusahaan teknologi yang menangani data streaming dalam jumlah besar.
Dengan Apache Spark, kamu bisa memproses dan menganalisis data tersebut secara real time untuk mendapatkan insight yang berguna.
11. MATLAB
MATLAB adalah alat yang digunakan untuk komputasi numerik dan visualisasi data, sering digunakan dalam penelitian ilmiah dan teknik.
Penggunaan Ideal:
MATLAB ideal untuk analisis data teknis, pemodelan matematika, dan simulasi.
Contoh Kasus:
Kamu bekerja sebagai insinyur dan perlu menganalisis data eksperimen untuk menguji hipotesis. Kamu bisa memodelkan sistem yang kompleks dan membuat simulasi untuk memprediksi hasil eksperimen.
12. Alteryx
Alteryx adalah platform analitik data yang memungkinkan kamu untuk mempersiapkan, memproses, dan menganalisis data tanpa perlu menulis kode.
Penggunaan Ideal:
Alteryx sangat berguna untuk analisis data cepat, pembersihan data, dan integrasi data dari berbagai sumber.
Contoh Kasus:
Misalkan kamu bekerja di bagian pemasaran dan perlu menggabungkan data pelanggan dari berbagai sumber untuk kampanye yang dipersonalisasi.
Warga Bimbingan bisa mengotomatisasi proses penggabungan data dan mempersiapkan dataset untuk analisis lebih lanjut.
Baca Juga: 3 Metode Pengolahan Data & Tools, Data Scientist Wajib Tahu
Siap Jadi Data Scientist yang Sukses?
Nah, itulah 12 rekomendasi tools data analyst yang bisa Warga Bimbingan coba untuk ngulik data jadi lebih asik dan seru.
Kalau kamu merasa tertarik untuk mendalami ilmu data lebih dalam lagi, jangan ragu untuk bergabung dengan Program Bootcamp Data Science dibimbing.id.
Kamu akan mendapat pelatihan lengkap, mulai dari dasar-dasar data science hingga teknik analisis tingkat lanjut. Bersama mentor profesional, kamu bisa menjadi data scientist yang siap menghadapi tantangan industri.
Ayo, mulai perjalananmu menuju karir yang cerah di dunia data bersama dibimbing.id. Konsultasi gratis di sini hari ini karena dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi impian karir kamu tanpa banyak janji!
Referensi
Tags