Baik Anda baru mengenal analitik data atau ingin mengubah karier, Anda perlu mengetahui alat terbaik yang dapat Anda gunakan dengan cepat untuk memulai. Ini terutama benar jika Anda tidak ingin tangan Anda kotor dengan pengkodean.

Artikel ini akan berfokus pada beberapa alat yang bagus untuk pendatang baru.

Mengapa Mempelajari Analisis Data?

Pasar kerja untuk analitik data telah berkembang pesat seiring dengan pertumbuhan pengumpulan data. Ini menjadi kebutuhan bagi setiap perusahaan (dan bahkan beberapa individu) untuk membuat keputusan berdasarkan data.

Namun, alat analisis data yang Anda putuskan untuk dipelajari sangat penting. Anda tidak ingin mempelajari sesuatu yang tidak diminati. Yang terpenting, itu semua tergantung pada apa yang ingin Anda lakukan dengan alat analisis data yang Anda putuskan untuk diambil. Seperti yang telah kita diskusikan sebelumnya, analitik data memiliki banyak aplikasi dan proses.

Apa Itu Analisis Data dan Mengapa Itu Penting?

Apa itu analisis data? Kami menjelaskan penggalian data, analitik, dan visualisasi data dengan istilah yang sederhana untuk dipahami.

instagram viewer

Jika Anda ingin menggunakannya untuk sesuatu yang terkait dengan analisis data akademis atau survei, Anda dapat mengambil alat sederhana yang tidak memiliki antarmuka yang rumit. Contohnya adalah Minitab, SPSS, dan Stata. Jangan meremehkan mereka, alat-alat ini juga sangat berharga.

Tetapi jika Anda ingin mendalami analisis bisnis, Anda juga memiliki banyak alat Business Intelligence untuk dipilih.

Alat-alat ini dengan demikian umumnya terbagi dalam dua kategori; Alat Intelijen Bisnis dan alat analisis statistik. Mari kita lihat contoh untuk masing-masingnya.

Business Intelligence adalah istilah luas yang melibatkan transformasi data untuk menghasilkan wawasan yang lebih dalam dan dapat ditindaklanjuti darinya. Ini sering digunakan dalam konteks tren dan perubahan kinerja bisnis.

Bisnis menggunakan BI untuk memantau aktivitas pesaing, mengontrol harga komoditas, dan menganalisis kluster pasar untuk mempelajari perilaku konsumen. Ini telah membantu bisnis kecil, menengah, dan besar untuk tetap lebih kompetitif.

Mari pertimbangkan tiga alat Business Intelligence yang paling sering digunakan yang dapat Anda gunakan dengan mudah, bersama dengan beberapa fitur utamanya.

1. Microsoft Excel

Beberapa orang takut bahwa Excel mungkin dibuang untuk alat BI lainnya setelah menjadi usang. Itu bahkan tidak mendekati kebenaran. Excel sangat diminati dan akan terus demikian selama BI ada.

Sejak peluncuran Microsoft Excel pada tahun 1985, alat tersebut terus melakukan penskalaan dengan setiap pembaruan utama Office. Dengan beberapa pekerjaan, Anda dapat mencapai hampir semua hal di Excel.

Salah satu faktor utama yang dipertimbangkan perusahaan sebelum memanfaatkan alat BI adalah ketersediaan tenaga ahli untuk alat tersebut. Dan karena Excel sudah setua BI, banyak yang telah menguasainya dan dapat menyelesaikan semua jenis masalah dengannya.

Karena ini adalah alat yang mudah digunakan, komunitas untuk Excel sangat luas. Karena kesederhanaan dan antarmukanya yang ramah, banyak perusahaan masih menggunakan Excel sampai sekarang. Ini juga merupakan alat yang relatif terjangkau.

Semua ini berarti Anda komunitas Excel yang besar untuk dipelajari.

Kemampuan Excel untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber, membuat cerita luar biasa melalui visualisasi yang hebat, dan itu Fitur pivot daya RDBMS adalah beberapa kegunaan yang ditawarkan Excel.

Dan dengan Microsoft 365, Excel menerima pemutakhiran setiap saat. Pembaruan terkini telah menyertakan fungsi baru, tipe data, tata letak tabel pivot, tipe bagan, dan banyak lagi.

Excel adalah kandidat yang baik karena mudah untuk mencapai tingkat pemahaman lanjutan dalam waktu singkat. Keterampilan dengan itu akan dimanfaatkan dengan baik hampir di mana saja.

Untuk contoh menyenangkan tentang cara menggunakan Excel, lihat bagaimana menemukan data musik sejarah yang menarik.

2. Microsoft Power BI

Microsoft Power BI adalah alat BI skalabel yang dirilis oleh Microsoft pada tahun 2014. Rilis awal Power BI disertakan di Office 365 sebagai add-in Microsoft Excel, hingga tidak digunakan lagi dan dirilis sebagai alat BI independen pada tahun 2015.

Power BI menggunakan layanan berbasis cloud dengan kombinasi Power BI Desktop (yang dapat Anda unduh dari Penyimpanan Desktop Microsoft PowerBI) untuk melayani kliennya. Dan meskipun merupakan alat baru, popularitasnya di antara perusahaan sangat besar. Banyak perusahaan telah beralih ke Power BI untuk solusi berbasis data.

Salah satu alasan utama tren yang berkembang ini adalah kecepatan dan efisiensi menghasilkan wawasan dengan Microsoft Power BI. Muncul dengan otomatisasi dan fitur yang lebih baik yang membuat penggunaan alat dalam analisis bisnis jauh lebih mudah.

Power BI menyediakan dasbor tempat Anda dapat memantau data secara real-time dengan visualisasi menyeluruh. Selain itu, Anda dapat melihat dan membagikan laporan Anda dengan mudah. Power BI dapat diakses dari desktop Anda atau melalui layanan cloud berbasis SaaS.

Saat mempelajari Power BI, Anda dapat fokus pada satu atau dua aspek alat. Area seperti data warehousing, data sorting, dan feature engineering adalah beberapa topik spesifik yang dapat Anda jadikan otoritas.

Selain itu, pembelajaran mesin otomatis adalah fitur hebat lainnya dari Power BI yang digunakan untuk melatih dan memvalidasi data dengan aliran data.

Terlepas dari rumus DAX sederhana dari Microsoft Power BIyang dapat Anda pelajari dengan cukup cepat, ia memiliki antarmuka sederhana yang mudah untuk berinteraksi. Dan kurva pembelajarannya sangat fleksibel.

Ini adalah alat yang meningkatkan peluang Anda untuk mendapatkan pekerjaan di analitik data jika Anda ahli dalam hal itu. Itu terutama terjadi jika Anda berencana mengubah karier ke analitik.

Microsoft juga memiliki alat analisis data yang disebut Dinamika.

3. Tablo

Tableau terkenal akan fitur visualisasi datanya yang luar biasa. Alat ini didirikan pada tahun 2003, dan sejak rilis resmi pertamanya pada tahun 2013, popularitasnya terus meningkat di banyak industri.

Tableau memiliki tiga pilihan perangkat lunak utama: Tableau Desktop, Tableau Public, dan Tableau Reader. Ketiga opsi ini ada dalam kurikulum pembelajaran Tableau. Namun ada sedikit perbedaan di antara keduanya.

Tableau Public adalah alat BI open source yang memungkinkan Anda membagikan visualisasi Anda secara real-time melalui dasbor. Ini berfungsi dengan berbagai sumber data termasuk CSV, file Excel, file teks, dan Google Spreadsheet. Anda bisa mendapatkan Tableau Public dari Situs pengunduhan Tableau Public.

Namun, karena sifat sumber terbuka dari Tableau Public, tidak mungkin menyimpan buku kerja Anda secara lokal.

Tableau Desktop adalah alat BI berbasis langganan untuk organisasi atau individu yang menginginkan analitik instan dan mudah diakses. Anda bisa menjalankan dan menyimpan buku kerja Anda secara lokal, dan hasilnya sudah tersedia.

Tableau Reader, di sisi lain, bukanlah utilitas visualisasi. Ini adalah alat hanya-baca yang memungkinkan Anda mengirim visualisasi Anda ke orang lain, yang dapat membuka pekerjaan Anda dalam mode hanya-baca.

Jika Anda ingin menjadi ahli dalam aspek geospasial Business Intelligence, Tableau mungkin merupakan alat yang tepat untuk dipelajari. Salah satu fitur berharga dari alat ini adalah penyajian data geografis yang unik.

Untuk platform Tableau apa pun yang Anda pilih, Anda dapat melihat cluster geografis di peta dan bagan dengan cara yang jauh lebih sederhana. Ini juga merupakan alat yang berharga dalam analitik data besar.

Kesederhanaan Tableau, kebutuhan akan ahli Tableau yang terampil dalam industri, dan komunitas luas yang tersedia untuk memecahkan berbagai masalah Tableau sudah cukup menjadi alasan untuk mengambilnya.

Alat analisis statistik lebih berharga dalam penelitian akademis. Ini tidak membuatnya kurang berguna dalam Business Intelligence; ada beberapa tumpang tindih di antara penggunaan. Klasifikasi kami atas alat-alat ini terutama berdasarkan popularitasnya.

Mari kita lihat beberapa alat analisis penelitian terkait akademik di bawah ini.

4. SPSS

SPSS adalah singkatan dari Paket Statistik untuk Ilmu Sosial. Versi pertamanya dibuat pada tahun 1968, menjadikannya salah satu alat statistik tertua. Namun, diakuisisi oleh IBM pada tahun 2009.

SPSS memiliki sejauh mana hal itu dapat dilakukan dengan menganalisis data. Namun paling tidak untuk saat ini masih sangat diperlukan dalam penelitian akademis dan ilmu sosial. Ini adalah paket uji statistik berharga yang cukup mudah digunakan.

Ini memiliki antarmuka yang sederhana, memungkinkan siapa pun untuk menguasainya dengan cepat. Jika Anda rajin, Anda bisa mempelajarinya tanpa pengawasan.

Paket ini beroperasi di tiga antarmuka: a Variabel Lihat di mana Anda bisa memasukkan data Anda, a Tampilan Data untuk melihat masukan Anda, dan a Lembar Hasil yang menampilkan statistik Anda.

Meskipun tidak banyak peluang bagi ahli SPSS di bidang Bisnis, banyak organisasi non-pemerintah (LSM) membutuhkan orang yang ahli di dalamnya. Beberapa industri masih menggunakannya untuk analisis data eksperimental juga.

SPSS tidak bekerja dengan baik dengan visualisasi. Tetapi jika Anda ingin menganalisis data survei dan eksperimen, SPSS bisa menjadi pilihan yang tepat.

5. Stata

Stata datang sedikit lebih lambat dari SPSS; itu pertama kali dirilis pada tahun 1985 oleh StataCorp. Ini adalah paket statistik yang mengutamakan kesederhanaan.

Stata memiliki antarmuka yang hampir sama dengan SPSS, tetapi jenis statistik Anda sama sekali berbeda dari aplikasi itu.

Kebanyakan LSM lebih suka mempekerjakan ahli Stata atau analis dengan kombinasi pengetahuan tentang SPSS, Excel, dan Stata. Jadi menggunakan alat ini adalah penggunaan waktu yang baik.

Stata memiliki sintaks yang unik, tetapi antarmuka menu dan kotak dialognya berguna untuk pemula. Alat-alatnya cukup mudah digunakan dan berinteraksi. Perlu diingat bahwa menguasai sintaksis membuat Anda lebih mahir dengan alat tersebut.

Tidak seperti SPSS, alat ini berguna untuk memvisualisasikan data eksperimen dan survei. Itulah salah satu alasan penggunaannya yang populer di LSM.

Alat analitik data ini adalah awal yang baik. Tetapi lebih dari sekadar mempelajari alat yang membuat analitik data lebih cepat dan mudah, ilmu statistik itu sendiri juga perlu dikuasai.

Sebagian besar alat ini masih mengharuskan Anda mengetahui cara mencapai apa yang Anda inginkan darinya. Anda dapat melakukannya dengan terlebih dahulu menguasai arti penting setiap perintah dan menu pada sebuah alat.

Surel
Apa Itu Big Data, Mengapa Penting, dan Seberapa Berbahayanya?

Data besar memberdayakan banyak industri dan berdampak pada semua kehidupan kita. Tetapi apakah itu lebih berbahaya atau membantu?

Topik-topik terkait
  • Produktifitas
  • Microsoft Excel
  • Data besar
  • Analisis data
Tentang Penulis
Idowu Omisola (45 Artikel Dipublikasikan)

Idowu sangat tertarik dengan teknologi pintar dan produktivitas apa pun. Di waktu luangnya, dia bermain-main dengan coding dan beralih ke papan catur ketika dia bosan, tetapi dia juga suka melepaskan diri dari rutinitas sesekali. Semangatnya untuk menunjukkan kepada orang-orang tentang teknologi modern memotivasinya untuk menulis lebih banyak.

Selebihnya Dari Idowu Omisola

Berlangganan newsletter kami

Bergabunglah dengan buletin kami untuk mendapatkan tip teknologi, ulasan, ebook gratis, dan penawaran eksklusif!

Satu langkah lagi…!

Harap konfirmasi alamat email Anda di email yang baru saja kami kirimkan kepada Anda.

.