Kita tahu saat ini adalah era analisis data. Dari negara, pemerintah, dan perusahaan, data skala besar dan analisis data telah menjadi satu tren yang umum bagi kita semua. Tapi Anda mungkin tidak memiliki pengetahuan profesional dalam menganalisis data dan pemrograman, atau Anda mungkin telah mempelajari banyak teori analisis data, tetapi Anda masih tidak bisa mempraktekkannya. Di artikel ini, saya akan membandingkan empat teknik analisis data yang paling populer: Excel, R, Python, dan BI, sebagai dasar untuk memulai analisis data.

From Google

Pandangan Mendalam Tentang Teknik Analisis Data yang Paling Populer

1. Excel

Excel adalah aplikasi yang basic, populer dan banyak digunakan di hampir semua industri.

1.1 Skenario Penggunaan

• Memproses data sesuai kebutuhan pribadi atau perkantoran
• Mengelola data dan penyimpanan data perusahaan ukuran kecil sampai sedang
• Analisis statistik sederhana untuk pelajar ataupun guru (seperti analisis variasi, analisis regresi, dll.)
• Menggabungkan Word dan PowerPoint untuk membuat laporan analisis data
• Aplikasi yang dipakai pakar analis data
• Memproduksi grafik yang digunakan perusahaan majalah dan koran (visualisasi data).

1.2 Keunggulan

• Mudah dipelajari
• Sumber pembelajaran banyak terdapat
• Anda bisa melakukan banyak hal dengan Excel: modeling, visualisasi, laporan, grafik dinamis, dll.
• Membantu Anda dalam memahami banyak operasi sebelum mempelajari aplikasi lainnya (seperti Python dan R).

1.3 Kelemahan

• Untuk menjadi seorang pakar Excel, Anda perlu belajar VBA, jadi tingkat kesulitannya masih sangat tinggi
• Ketika memproses data dengan jumlah yang sangat besar, Excel akan crash
• Analisis statistik bawaan terlalu sederhana sehingga jarang dipakai
• Tidak seperti Python, R, dan software open-source lainnya, Excel yang asli perlu dibeli.

2. R

R adalah pelopor dalam teknik analisi di industri dan banyak digunakan untuk statistik dan data modeling.

2.1. Skenario Penggunaan

R dapat memproses hampir semua kebutuhan dimana data diperlukan. Dalam menganalisi data secara umum atau analisi data akademik, R dapat melakukan hal-hal seperti berikut:

• Pembersihan data dan pengurangan data
• Web crawling
• Visualisasi data
• Pengujian hipotesis statistik (t-test, analisis variasi, chi-square test, dll.)
• Modeling statistik (regresi linier, regresi logistik, model pohon, neural network, dll.)
• Output laporan analisis data (R markdown).

2.2. Apakah R Mudah Untuk Dipelajari?

Dari sudut pandang saya, R cukup gampang untuk dipelajari. Cukup 10 hari untuk menguasai penggunaan umum, struktur umum data, impor dan ekspor data, dan visualisasi data yang sederhana. Dengan dasar ini, ketika Anda menemukan suatu masalah, Anda dapat mencari R package yang dapat digunakan. Dengan membaca file penolong R dan informasi di situs-situs, Anda dapat memecahkan masalah spesifik dengan relatif cepat.

3. Python

Python adalah bahasa scripting yang berorientasi di objek yang mudah dibaca, tulis, pelihara, dan merupakan aplikasi open-souce gratis.

3.1 Skenario Penggunaan

• Data crawling
• Pembersihan data
• Data modeling
• Membentuk algoritma untuk menganalisis data berdasarkan skenario bisnis atau masalah
• Visualisasi data
• Mining dan analisis data yang canggih, seperti machine learning dan text mining.

3.2 R vs Python

R dan Python adalah teknik analisis data yang perlu diprogram. Perbedaannya adalah R digunakan secara eksklusif di bidang analisis data, sementara komputasi ilmiah dan analisis data hanyalah cabang yang diterapkan dari Python. Python juga dapat digunakan untuk membuat halaman web, membuat game , membuat sistem backend, dan beberapa operasi dan pemeliharaan lainnya.

Ten saat ini adalah Python hampir dapat mengejar R di bidang analisis data. Dalam beberapa aspek, Python telah melampaui R, seperti machine learning dan text mining. Tapi R masih mempertahankan keunggulan di bidang statistik. Pengembangan Python dalam analisis data telah menjadi model dari beberapa fitur di R. Jadi, jika Anda adalah seorang pemula, saya merekomendasikan Python.

Baik Python dan R mudah dipelajari. Mempelajari keduanya pada saat yang sama, dapat membingungkan karena terdapat banyak kesamaan dalam Python dan R. Tunggu sampai Anda telah menguasai salah satu, lalu pelajari yang lain

3.3 Pilih R atau Python?

Jika kamu cuma dapat memilih salah satu karena waktu yang terbatas, saya merekomendasikan Python. Tapi, ada bagusnya untuk melihat dua-duanya terlebih dahulu. Mungkin kamu pernah dengar kalau Python lebih umum digunakan di tempat kerja, tapi memecahkan masalah adalah hal yang paling penting. Jika kamu dapat memecahkan masalah secara efisien dengan R, pakailah R. Faktanya, banyak fitur Python berasal dari R, seperti DataFrame di Panda’s library. Selain itu, fitur visualisasi di Python masih tengah dikembangkan dan ggplot juga berasal dari ggplot 2 dari R yang terkenal.

4. BI

Ada pepatah dalam analisis data: teks tidak sebagus tabel dan tabel tidak sebagus grafik. Visualisasi data adalah salah satu fitur utama dalam menganalisis data. Grafik Excel dapat memenuhi kebutuhan grafis, tapi cuma yang dasar. Visualisasi yang lebih lanjut memerlukan pemrograman. Selain belajar bahasa pemrograman seperti R dan Python, Anda juga dapat memilih software BI yang sederhana dan mudah digunakan.

Inteligensi bisnis diciptakan untuk menganalisis data dan sejak masa pengembangan telah memiliki banyak keunggulan. Kegunaannya adalah untuk mempersingkat waktu proses data didalam bisnis sehingga keputusan dapat dibuat secara cepat. Hal ini diterapkan dengan cara memakai data dalam pembuatan keputusan.

Keunggulan dari BI adalah cara interaksi dan pembuatan laporan yang lebih bagus. BI mahir dalam menafsirkan data historis dan real-time. Hal ini dapat meringankan kerja seorang analis data, mempromosikan data sehingga rekan kerja tahu akan data tersebut, dan meningkatkan efisiensi dalam mengimpor data. Ada banyak produk BI di pasaran. Prinsip mereka adalah untuk membentuk dashboard melalui linkage dan pengeboran dimensi untuk mendapatkan analisis visual. Saya percaya Anda kenal dengan software BI seperti SAP BO, Oracle, Power BI, dan Tableau.

Jika Anda adalah seorang pemula dalam analisis data, saya sarankan Anda belajar cara pemakaian FineReport. Software ini tidak memerlukan coding. Dengan tidak perlunya pengetahuan dalam menulis bahasa pemrograman, Anda dapat dengan cepat menguasai software ini. Software open-source traditional memiliki batasan fungsi dan tidak tentu dapat memenuhi kebutuhan kita, tidak ada jaminan servis, biaya pembelajaran yang mahal dan perlu dipelajari secara jangka panjang. Software seperti FineReport dapat mengatasi semua masalah ini.

FineReport memiliki tiga fungsi utama.

Integrasi data

FineReport memberikan korelasi sumber dengan multi-data, lintas-database, dan akses sheet antar data dan aplikasi sederhana dari data sistem beberapa bisnis. FineReport juga menggabungkan semua data dalam bisnis menjadi sebuah laporan yang memungkinkan makin banyak data untuk diaplikasikan kedalam analisis dan pengelolaan bisnis.

Pengumpulan data and analisis modeling

Perancang laporan ini memungkinkan pengguna untuk mendesain laporan secara cepat dan fleksibel. Fitur cerdas pembuat keputusan didalam memungkinkan akses dan pengelolaan laporan untuk menganalisis data yang dapat membantu bisnis.

Tampilan data

Data dapat diakses melalui komputer atau ponsel. Untuk meningkatkan pembacaan data laporan dan eksplorasi nilai data, FineReport menawarkan fungsi seperti analisis dari berbagai grafik, analisis drill-through, multi-dimensi analisis, analisis kustom, dan real-time analisis.

Uji coba gratis

Uji coba gratis

Uji coba gratis

Satu lagi

Steve Jobs dulu berkata, kejutan itu biasanya ditempatkan di bagian akhir!

Versi pemakaian pribadi FineReport gratis. Kamu dapat mengunjungi situs resmi untuk mengunduh dan mencoba.