10 Tools Data Analyst yang Penting untuk Dimiliki
Data analyst menjadi profesi yang sangat menjanjikan di masa depan. Pekerjaan ini mengharuskan kamu menyiapkan hingga memvisualisasikan data sehingga membutuhkan tools. Pemilihan data analyst tool sendiri perlu menyesuaikan dengan jenis data dan tingkat keahlian. Lalu, apa saja rekomendasi alatnya? Simak disini!
10 Data Analyst Tools
Berikut beberapa jenis tools yang bisa memudahkan pekerjaan kamu dalam menganalisis data sesuai dengan kebutuhan.
1. Microsoft Excel
Jika masih pemula dalam dunia data analyst, Excel adalah tool yang patut untuk kamu coba. Excel akan membantu untuk menganalisis data secara sederhana. Jadi, kamu bisa membuat grafik atau bagan dengan mudah dan cepat.
Misalnya, jenis bagan yang paling umum seperti bar charts, pie charts, clustered bar charts, scatterplots, dan lainnya. Lebih lanjut, tool satu ini juga memiliki fitur yang berguna untuk manipulasi data. Kamu bisa mengkombinasikan fungsi dan rumus untuk melakukannya.
Meski demikian, Excel memiliki batasan hingga 1 juta baris. Karena itu, tool ini kurang cocok apabila kamu ingin menggunakannya untuk memanipulasi data yang lebih kompleks. Contoh penggunaan Excel, yaitu memakai tabel pivot untuk menganalisis data penjualan.
2. Tableau
Selanjutnya adalah software Business Intelligence Tableau. Alat ini memiliki sejumlah keunggulan, seperti user friendly, visualisasi yang beragam, dan terintegrasi langsung dengan internet. Tableau bisa membantu kamu dalam membuat grafik dengan visual menarik dan dashboard interaktif tanpa coding.
Jadi, kamu bisa menampilkan analisis data yang lebih mudah dipahami oleh semua orang. Tidak hanya itu, Tableau juga bisa kamu gunakan untuk menganalisis dan merapikan data. Contoh penggunaannya untuk mempresentasikan data perusahaan dengan tampilan lebih interaktif.
3. Microsoft Power BI
Microsoft Power BI sangat berguna untuk mendukung pekerjaan data analyst. Tool ini mampu menyerap data dengan ukuran besar. Jadi, kamu bisa membuat visualisasi data dari berbagai sumber data dalam satu waktu.
Keunggulan data analyst tool ini adalah sudah terintegrasi dengan banyak sekali sumber data lokal dan mempunyai basis cloud. Jadi, Microsoft Power BI bisa menjadi pilihan tepat untuk menganalisis data dari banyak sumber terintegrasi.
Selain itu, Microsoft Power BI didukung oleh beberapa bahasa pemrograman, seperti SQL, Python, Power Query, dan DAX. Contoh penggunaannya adalah untuk mengidentifikasi jumlah stok tersedia, penyortiran stok sesuai tanggal pembuatan dan kadaluarsa, dan rasio inventaris terhadap pembelian.
4. SPSS
Apabila terbiasa menganalisis data, kamu mungkin tidak asing dengan software SPSS. SPSS merupakan tool yang sering digunakan untuk analisis data di bidang pendidikan. Selain itu, SPSS bermanfaat untuk pemerintahan, ritel, maupun riset pasar.
Salah satu keunggulan SPSS adalah mampu mengolah berbagai data tes dan jenis regresi untuk mengakomodasi semua jenis data. Beberapa fungsi SPSS yang ideal antara lain ANOVA, MANOVA, t-tests, dan cluster analysis.
5. Python
Jika sudah ahli dalam bidang data analyst, Python adalah alat yang sangat cocok untuk kamu gunakan. Meski begitu, pemula juga bisa menggunakan software ini karena penggunaannya yang cukup mudah.
Beberapa keunggulan Python adalah pengaplikasian mudah, bersifat fleksibel, mendukung Internet of Things, free and open source, serta dapat meningkatkan produktivitas. Tool ini ideal untuk otomatisasi, big data, machine learning, dan app development.
Meski demikian, Python memiliki sejumlah kekurangan. Misalnya, tidak ideal untuk memory intensive task, kurang populer untuk mobile app development, dan kurang dukungan multiprosesor.
6. Structured Query Language (SQL)
Jika tidak asing dengan aplikasi spreadsheet dan database, kamu mungkin tertarik menggunakan data analyst tool berupa SQL. Pada dasarnya, SQL mempunyai bahasa pemrograman yang sedikit berbeda dengan tools lainnya. SQL menggunakan bahasa query untuk memanipulasi, mengakses, dan mengubah data.
Sejumlah kelebihan dari SQL, yakni penggunaan yang mudah oleh user, mendukung banyak software database, dan kompatibel pada semua sistem operasi Windows. Aplikasi ini bahkan bisa bekerja lebih efisien untuk menyelesaikan big data atau mengirimkan file besar secara cepat daripada Excel.
Sementara itu, ada pula tiga jenis query database dalam SQL. Meliputi Data Definition language (DDL), Data Manipulation language (DML), dan Data Control Language (DCL).
7. R
Awalnya, pembuatan software R bertujuan untuk kebutuhan komputasi statistika dan grafis. Alat satu ini bahkan sudah menjadi bahasa pemrograman paling populer di kalangan data science atau data analyst.
Beberapa keunggulan software R adalah mampu menghasilkan grafik menarik, proses transformasi dan pemrosesan data yang mudah, tersedia dalam banyak package, dan bersifat gratis serta open source. Jadi, kamu bisa membuat pekerjaan menjadi lebih efisien.
Contoh pengguna tools ini antara lain berbagai perusahaan besar, seperti Facebook, Google, dan Bing untuk menyelesaikan masalah yang kompleks terkait big data. Dalam industri keuangan, R juga menyediakan fitur time-series statistical processes untuk memprediksi pergerakan pasar dan harga saham.
8. Sisense
Alat ini sangat user friendly dan dashboard yang interaktif. Serta akan membantu kamu memvisualisasikan hasil analisis data dengan lebih merak dan mudah untuk dimengerti. Sisense juga mampu mengolah data yang besar dan kompleks.
Jika membutuhkan alat yang mendukung kolaborasi dan kerja sama, Sisense juga akan menjadi alat yang paling tepat untuk kamu. Sebab, alat ini bisa kamu gunakan secara kolaboratif dengan anggota tim lainnya.
9. Akkio
Data analyst tool satu ini juga bisa menjadi pilihan untuk para pemula yang belum memahami coding. Akkio beroperasi dengan cara mengunggah data set, memilih variabel yang kamu inginkan, dan membagun neural network di sekitar variabel tersebut.
Alat ini pada dasarnya mampu memperlihatkan peringkat akurasi. Jadi, alat ini akan cocok kamu gunakan untuk pemasaran, predictive analysis, dan penjualan. Contohnya memprediksi perilaku pembelian dari pelanggan.
10. Google Colab
Seperti yang kamu ketahui, Google memiliki banyak sekali layanan yang bisa membantu untuk menyelesaikan pekerjaan, termasuk pemrograman. Layanan pemrograman dari Google sendiri bernama Google Collaboratory atau biasa dikenal Google Colab.
Tool yang dikembangkan Google Internal Research ini termasuk layanan berbasis cloud yang memungkinkan pengguna untuk menganalisis data secara cepat. Google Colab Pro bahkan terintegrasi dengan Google Drive, GitHub, dan layanan premium lainnya.
Tertarik Berlangganan Data Analyst Tool di IDCopy?
Seperti yang sudah disebutkan sebelumnya, ada banyak sekali pilihan tools untuk analisis data, termasuk Google Colab. Nah, jika tertarik menggunakan Google Colab Pro, kamu bisa berlangganan akun premiumnya melalui IDCopy. IDCopy sendiri merupakan penyedia layanan jual akun premium resmi di Indonesia.
Pembayarannya pun sangat mudah, kamu bisa melakukannya melalui rekening bank maupun e-Wallet. Jadi, transaksinya akan berjalan cepat dan efisien. Mari segera dapatkan informasi penawaran menarik terkait produk IDCopy lainnya dengan cara menghubungi kontak IDCopy.