5 Software dan Tools untuk Data Analysis

5 Software Tools untuk Data Analysis – Untuk dapat melakukan analisis data pada tingkat setinggi mungkin, analis dan profesional data akan menggunakan alat dan perangkat lunak yang akan memastikan hasil terbaik dalam beberapa tugas mulai dari menjalankan algoritma, menyiapkan data, menghasilkan prediksi, mengotomatiskan proses, hingga tugas standar seperti memvisualisasikan dan pelaporan data.

Meskipun ada banyak solusi ini di pasaran, Data Analyst harus memilih dengan bijak agar dapat memanfaatkan upaya analitis mereka. Karena itu, kami akan membahas alat Data Analysis terbaik dan menyebutkan fitur utama masing-masing berdasarkan berbagai jenis proses analisis. Tapi pertama-tama, kita akan mulai dengan definisi dasar dan pengenalan singkat Data Analysis Tools terlebih dahulu.

Apa itu Data Analysis Tools?

Data Analysis Tools adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan perangkat lunak dan aplikasi yang digunakan Data Analyst untuk mengembangkan dan melakukan proses analitis yang membantu perusahaan membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan terinformasi sambil mengurangi biaya dan meningkatkan keuntungan. Untuk membuat keputusan terbaik tentang perangkat lunak mana yang perlu kamu pilih sebagai analis, kami telah menyusun daftar alat Data Analysis teratas yang memiliki berbagai fokus dan fitur, diatur dalam kategori perangkat lunak dan diwakili dengan contoh masing-masing.

Tools Apa Yang Digunakan Untuk Data Analysis?

Untuk memaksimalkan jumlah perangkat lunak tak terbatas yang saat ini ditawarkan di pasar, kami akan fokus pada alat paling menonjol yang dibutuhkan untuk menjadi Data Analyst.

Alat analisis data ini sebagian besar difokuskan untuk membuat hidup analis lebih mudah dengan menyediakan solusi yang membuat tugas analisis kompleks menjadi lebih efisien. Dengan begitu, mereka mendapatkan lebih banyak waktu untuk melakukan bagian analitis dari pekerjaan mereka. Mari kita mulai Tools Apa Yang Digunakan Untuk Data Analysis.

1. Alat Analisis Statistik

Berikutnya dalam daftar alat analitik data kami, ada yang lebih teknis terkait dengan analisis statistik. Mengacu pada teknik komputasi yang sering mengandung berbagai teknik statistik untuk memanipulasi, mengeksplorasi, dan menghasilkan wawasan, ada beberapa bahasa pemrograman untuk membuat pekerjaan Data Scientist lebih mudah dan lebih efektif. Di sini kami akan menyajikan salah satu alat paling populer untuk Data Analysis yaitu R Programming. Meskipun ada bahasa lain yang berfokus pada analisis data (ilmiah), R sangat populer di masyarakat.

R Programming / R-Studio

FITUR UTAMA:

• Ekosistem lebih dari 10.000 paket dan ekstensi untuk berbagai jenis analisis data.
• Analisis statistik, pemodelan, dan pengujian hipotesis (misalnya analisis varians, uji t, dll.)
• Komunitas peneliti, ahli statistik, dan ilmuwan yang aktif dan komunikatif.

2. Bahasa Pemrograman

Bahasa pemrograman digunakan untuk memecahkan berbagai masalah data. Kami telah menjelaskan R dan pemrograman statistik, sekarang kami akan fokus pada yang umum yang menggunakan huruf, angka, dan simbol untuk membuat program dan memerlukan sintaks formal yang digunakan oleh programmer. Seringkali, mereka juga disebut program berbasis teks karena kamu perlu menulis perangkat lunak yang pada akhirnya akan menyelesaikan masalah. Contohnya termasuk C#, Java, PHP, Ruby, Julia, dan Python, di antara banyak lainnya di pasar. Di sini kami akan menghadirkan Python sebagai salah satu alat terbaik untuk Data Analysis yang memiliki pengetahuan pengkodean juga.

Bahasa Pemrograman Python

FITUR UTAMA:

• Solusi open-source yang memiliki proses pengkodean dan sintaks yang sederhana sehingga cukup mudah dipelajari
• Integrasi dengan bahasa lain seperti C/C++, Java, PHP, C#, dll.
• Proses analisis lanjutan melalui pembelajaran mesin dan penambangan teks.

Baca Juga : Manfaat Belajar Python untuk Data Analyst

3. SQL Consoles

Daftar alat Data Analysis kami tidak akan lengkap tanpa konsol SQL. Pada dasarnya, SQL adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengelola/meminta data yang disimpan dalam basis data relasional, khususnya efektif dalam menangani data terstruktur sebagai alat basis data untuk analis. Ini sangat populer di komunitas ilmu data dan salah satu alat analis yang digunakan dalam berbagai kasus bisnis dan skenario data.

Alasannya sederhana: karena sebagian besar data disimpan dalam database relasional dan kamu perlu mengakses dan membuka nilainya, SQL adalah komponen yang sangat penting untuk berhasil dalam bisnis, dan dengan mempelajarinya, analis dapat menawarkan keunggulan kompetitif untuk keahlian mereka.

Ada sistem manajemen basis data relasional (berbasis SQL) yang berbeda seperti MySQL, PostgreSQL, MS SQL, dan Oracle, misalnya, dan dengan mempelajari alat Data Analysis ini akan terbukti sangat bermanfaat bagi analis yang serius. Di sini kita akan fokus pada MySQL Workbench sebagai yang paling populer.

MYSQL Workbench

FITUR UTAMA:

• Alat visual terpadu untuk pemodelan data, pengembangan SQL, administrasi, pencadangan, dll.
• Akses instan ke skema database dan objek melalui Object Browser
• SQL Editor yang menawarkan penyorotan sintaks warna, penggunaan kembali cuplikan SQL, dan riwayat eksekusi

4. Alat Analisis Prediksi Standar

Analitik prediktif adalah salah satu teknik canggih, yang digunakan oleh analis yang menggabungkan penambangan data, pembelajaran mesin, pemodelan prediktif, dan kecerdasan buatan untuk memprediksi peristiwa di masa depan, dan itu layak mendapat tempat khusus dalam daftar alat analisis data kami karena popularitasnya meningkat baru-baru ini. tahun dengan pengenalan solusi cerdas yang memungkinkan analis menyederhanakan proses analitik prediktif mereka.

Kamu harus ingat bahwa beberapa alat BI yang telah kami bahas dalam daftar ini menawarkan solusi analitik prediktif bawaan yang mudah digunakan tetapi, di bagian ini, kami fokus pada analitik prediktif canggih yang berdiri sendiri yang digunakan perusahaan untuk berbagai alasan, mulai dari mendeteksi penipuan dengan bantuan deteksi pola untuk mengoptimalkan kampanye pemasaran dengan menganalisis perilaku dan pembelian konsumen. Di sini kami akan membuat daftar perangkat lunak analisis data yang berguna untuk proses analisis prediktif dan membantu analis untuk memprediksi skenario masa depan.

SAS Forecasting

FITUR UTAMA:

• Peramalan otomatis untuk sejumlah besar entitas atau produk, termasuk peramalan hierarkis
• Skalabilitas dan pemodelan dengan menggabungkan 2 model atau lebih dan membuat ansambel
• Repository model tak terbatas yang mencakup deret waktu dan metode kasual seperti ARIMA dan ARIMAX

5. Alat Otomatis

Seperti disebutkan, tujuan dari semua solusi yang ada dalam daftar ini adalah untuk membuat hidup Data Analysis lebih mudah dan lebih efisien. Mempertimbangkan hal itu, alat otomatisasi tidak dapat ditinggalkan dari daftar ini. Dengan kata sederhana, otomatisasi analitik data adalah praktik menggunakan sistem dan proses untuk melakukan tugas analitik dengan hampir tanpa interaksi manusia. Dalam beberapa tahun terakhir, solusi otomatisasi telah memengaruhi cara analis melakukan pekerjaan mereka karena alat ini membantu mereka dalam berbagai tugas seperti penemuan data, persiapan, replikasi data, dan yang lebih sederhana seperti otomatisasi laporan atau penulisan skrip. Yang mengatakan, mengotomatisasi proses analitik secara signifikan meningkatkan produktivitas, menyisakan lebih banyak waktu untuk melakukan tugas yang lebih penting. Kita akan melihat ini lebih detail melalui Jenkins, salah satu pemimpin dalam alat otomatisasi sumber terbuka.

JENKINS

FITUR UTAMA:

• Solusi continuous integration (CI) yang populer dengan fitur otomatisasi canggih seperti menjalankan kode di berbagai platform
• Otomatisasi pekerjaan untuk menyiapkan tugas yang disesuaikan dapat dijadwalkan atau berdasarkan peristiwa tertentu
• Beberapa plugin otomatisasi pekerjaan untuk tujuan yang berbeda seperti Jenkins Job Builder, Jenkins Job DLS atau Jenkins Pipeline DLS

Inilah 5 Software dan Tools untuk Data Analysis yang bisa menjadi rekomendasi untuk kamu coba. Kalau kamu tertarik untuk belajar Data Analysis kamu bisa mengikuti Bootcamp Data Analyst dari Koding Akademi. Info selengkapnya kamu bisa klik dibawah ini ya!

Bootcamp Koding Akademi

Source : Datapine