Apakah python merupakan perangkat lunak analisis data?

Seiring berkembangnya bidang analitik data, jangkauan alat analisis data yang tersedia tumbuh bersamanya. Jika Anda mempertimbangkan untuk berkarir di bidang ini, Anda pasti ingin tahu. Alat analisis data apa yang perlu saya pelajari?

Dalam postingan ini, kami akan menyoroti beberapa alat analitik data utama yang perlu Anda ketahui dan alasannya. Dari alat sumber terbuka hingga perangkat lunak komersial, Anda akan mendapatkan ikhtisar singkat masing-masing, termasuk aplikasi, pro, dan kontra. Singkat waktu?

Kami akan memulai daftar kami dengan yang harus dimiliki—alat analisis data yang tidak dapat Anda lakukan tanpanya. Kemudian kita akan beralih ke beberapa alat dan platform yang lebih populer yang digunakan oleh organisasi besar dan kecil. Apakah Anda sedang mempersiapkan wawancara, atau sedang memutuskan alat mana yang akan dipelajari selanjutnya, pada akhir posting ini Anda akan memiliki ide bagaimana untuk maju.

Berikut adalah alat analisis data yang akan kami bahas

1. Microsoft Excel

Excel sekilas

• Jenis alat. perangkat lunak lembar kerja
• Ketersediaan. Komersial
• Kebanyakan digunakan untuk. Perselisihan dan pelaporan data
• Pro. Banyak digunakan, dengan banyak fungsi dan plug-in yang berguna
• Kontra. Biaya, kesalahan perhitungan, buruk dalam menangani data besar

Unggul. perangkat lunak spreadsheet paling terkenal di dunia. Terlebih lagi, fitur perhitungan dan fungsi grafik yang ideal untuk analisis data. Apa pun spesialisasi Anda, dan apa pun perangkat lunak lain yang mungkin Anda perlukan, Excel adalah bahan pokok di lapangan. Fitur bawaannya yang tak ternilai termasuk tabel pivot (untuk menyortir atau menjumlahkan data) dan alat pembuatan formulir. Ini juga memiliki berbagai fungsi lain yang merampingkan manipulasi data. Misalnya, fungsi CONCATENATE memungkinkan Anda menggabungkan teks, angka, dan tanggal ke dalam satu sel. SUMIF memungkinkan Anda membuat total nilai berdasarkan kriteria variabel, dan fungsi pencarian Excel memudahkan untuk mengisolasi data tertentu

Itu memiliki keterbatasan. Misalnya, ini berjalan sangat lambat dengan kumpulan data besar dan cenderung mendekati angka besar, yang menyebabkan ketidakakuratan. Namun demikian, ini adalah alat analisis data yang penting dan kuat, dan dengan banyak plug-in yang tersedia, Anda dapat dengan mudah melewati kekurangan Excel. Mulailah dengan sepuluh rumus Excel yang harus diketahui oleh semua analis data

2. Piton

Sekilas Python

• Jenis alat. Bahasa pemrograman
• Ketersediaan. Sumber terbuka, dengan ribuan perpustakaan gratis
• Digunakan untuk. Semuanya, mulai dari pengikisan data hingga analisis dan pelaporan
• Pro. Mudah dipelajari, sangat serbaguna, banyak digunakan
• Kontra. Membutuhkan banyak memori—tidak mengeksekusi secepat beberapa bahasa lain

Bahasa pemrograman dengan berbagai kegunaan, Python harus dimiliki oleh setiap analis data. Tidak seperti bahasa yang lebih kompleks, ini berfokus pada keterbacaan, dan popularitasnya secara umum di bidang teknologi berarti banyak pemrogram sudah mengenalnya. Python juga sangat serbaguna; . Misalnya, pustaka NumPy dan panda sangat bagus untuk merampingkan tugas yang sangat komputasional, serta mendukung manipulasi data umum

Pustaka seperti Beautiful Soup dan Scrapy digunakan untuk mengikis data dari web, sedangkan Matplotlib sangat bagus untuk visualisasi dan pelaporan data. Kelemahan utama Python adalah kecepatannya—membutuhkan banyak memori dan lebih lambat daripada banyak bahasa. Namun secara umum, jika Anda membuat perangkat lunak dari awal, manfaat Python jauh melebihi kekurangannya. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang Python di pos ini

3. R

R sekilas

• Jenis alat. Bahasa pemrograman
• Ketersediaan. Sumber terbuka
• Kebanyakan digunakan untuk. Analisis statistik dan penambangan data
• Pro. Platform independen, sangat kompatibel, banyak paket
• Kontra. Lebih lambat, kurang aman, dan lebih kompleks untuk dipelajari daripada Python

R, seperti Python, adalah bahasa pemrograman sumber terbuka yang populer. Ini biasanya digunakan untuk membuat perangkat lunak analisis statistik / data. Sintaks R lebih kompleks daripada Python dan kurva pembelajarannya lebih curam. Namun, itu dibuat khusus untuk menangani tugas komputasi statistik yang berat dan sangat populer untuk visualisasi data. Sedikit seperti Python, R juga memiliki jaringan kode yang tersedia secara bebas, yang disebut CRAN (Jaringan Arsip R Komprehensif), yang menawarkan 10.000+ paket

Ini terintegrasi dengan baik dengan bahasa dan sistem lain (termasuk perangkat lunak data besar) dan dapat memanggil kode dari bahasa seperti C, C++, dan FORTRAN. Sisi negatifnya, ia memiliki manajemen memori yang buruk, dan meskipun ada komunitas pengguna yang baik untuk meminta bantuan, R tidak memiliki tim dukungan khusus. Tetapi ada lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE) khusus R yang luar biasa yang disebut RStudio, yang selalu merupakan bonus

4. Notebook Jupyter

Sekilas Notebook Jupyter

• Jenis alat. Perangkat lunak penulisan interaktif
• Ketersediaan. Sumber terbuka
• Kebanyakan digunakan untuk. Berbagi kode, membuat tutorial, mempresentasikan karya
• Pro. Bagus untuk menampilkan, bebas bahasa
• Kontra. Tidak mandiri, juga tidak bagus untuk kolaborasi

Jupyter Notebook adalah aplikasi web sumber terbuka yang memungkinkan Anda membuat dokumen interaktif. Ini menggabungkan kode langsung, persamaan, visualisasi, dan teks naratif. Bayangkan sesuatu seperti dokumen Microsoft Word, hanya jauh lebih interaktif, dan dirancang khusus untuk analitik data. Sebagai alat analitik data, sangat bagus untuk menampilkan pekerjaan. Jupyter Notebook berjalan di browser dan mendukung lebih dari 40 bahasa, termasuk Python dan R. Itu juga terintegrasi dengan alat analisis data besar, seperti Apache Spark (lihat di bawah) dan menawarkan berbagai keluaran dari HTML ke gambar, video, dan lainnya

Tetapi seperti halnya setiap alat, ia memiliki keterbatasan. Dokumen Jupyter Notebook memiliki kontrol versi yang buruk, dan perubahan pelacakan tidak intuitif. Ini berarti ini bukan tempat terbaik untuk pekerjaan pengembangan dan analitik (Anda harus menggunakan IDE khusus untuk ini) dan tidak cocok untuk kolaborasi. Karena tidak mandiri, ini juga berarti Anda harus menyediakan aset tambahan (mis. g. perpustakaan atau sistem runtime) kepada siapa pun yang Anda ajak berbagi dokumen. Tetapi untuk tujuan presentasi dan tutorial, ini tetap menjadi ilmu data dan alat analitik data yang sangat berharga

5. Apache Spark

Sekilas Apache Spark

• Jenis alat. Kerangka pemrosesan data
• Ketersediaan. Sumber terbuka
• Kebanyakan digunakan untuk. Pemrosesan data besar, pembelajaran mesin
• Pro. Cepat, dinamis, mudah digunakan
• Kontra. Tidak ada sistem manajemen file, antarmuka pengguna yang kaku

Apache Spark adalah kerangka kerja perangkat lunak yang memungkinkan analis data dan ilmuwan data memproses kumpulan data yang sangat besar dengan cepat. Ini pertama kali dikembangkan pada tahun 2012 sebelum disumbangkan ke Yayasan Perangkat Lunak Apache nirlaba. Dirancang untuk menganalisis data besar yang tidak terstruktur, Spark mendistribusikan tugas analitik yang berat secara komputasi di banyak komputer. Meskipun ada kerangka kerja serupa lainnya (misalnya, Apache Hadoop), Spark sangat cepat. Dengan menggunakan RAM daripada memori lokal, itu sekitar 100x lebih cepat dari Hadoop. Itulah mengapa ini sering digunakan untuk pengembangan model pembelajaran mesin berat data

Ia bahkan memiliki perpustakaan algoritma pembelajaran mesin, MLlib, termasuk algoritma klasifikasi, regresi, dan pengelompokan, untuk beberapa nama. Sisi negatifnya, menghabiskan begitu banyak memori berarti Spark mahal secara komputasi. Itu juga tidak memiliki sistem manajemen file, jadi biasanya perlu integrasi dengan perangkat lunak lain, mis. e. Hadoop

6. SAS

SAS sekilas

• Jenis alat. Rangkaian perangkat lunak statistik
• Ketersediaan. Komersial
• Kebanyakan digunakan untuk. Kecerdasan bisnis, multivariat, dan analisis prediktif
• Pro. Mudah diakses, berfokus pada bisnis, dukungan pengguna yang baik
• Kontra. Biaya tinggi, representasi grafis yang buruk

SAS (singkatan dari Statistical Analysis System) adalah rangkaian komersial yang populer dari intelijen bisnis dan alat analisis data. Ini dikembangkan oleh SAS Institute pada 1960-an dan telah berkembang sejak saat itu. Penggunaan utamanya saat ini adalah untuk membuat profil pelanggan, pelaporan, penambangan data, dan pemodelan prediktif. Dibuat untuk pasar perusahaan, perangkat lunak umumnya lebih kuat, serbaguna, dan lebih mudah digunakan oleh organisasi besar. Ini karena mereka cenderung memiliki berbagai tingkat keahlian pemrograman internal

Namun sebagai produk komersial, SAS hadir dengan banderol harga yang lumayan. Namun demikian, dengan biaya datang keuntungan; . Meskipun memiliki lebih sedikit dari yang dikatakan, perpustakaan Python, mereka sangat fokus. Misalnya, ia menawarkan modul untuk penggunaan khusus seperti anti pencucian uang dan analitik untuk Internet of Things

7.  Microsoft Power BI

Sekilas tentang Power BI

• Jenis alat. Paket analitik bisnis
• Ketersediaan. Perangkat lunak komersial (dengan versi gratis yang tersedia)
• Kebanyakan digunakan untuk. Semuanya, mulai dari visualisasi data hingga analitik prediktif.  
• Pro. Konektivitas data yang bagus, pembaruan rutin, visualisasi yang bagus
• Kontra. Antarmuka pengguna yang kikuk, rumus kaku, batas data (dalam versi gratis)

Berusia kurang dari satu dekade, Power BI adalah pendatang baru di pasar alat analitik data. Ini dimulai sebagai plug-in Excel tetapi dikembangkan kembali pada awal 2010-an sebagai rangkaian alat analisis data bisnis yang berdiri sendiri. Power BI memungkinkan pengguna untuk membuat laporan dan dasbor visual interaktif, dengan kurva pembelajaran minimal. Nilai jual utamanya adalah konektivitas datanya yang hebat—beroperasi mulus dengan Excel (seperti yang Anda harapkan, sebagai produk Microsoft), tetapi juga file teks, server SQL, dan sumber cloud, seperti analitik Google dan Facebook

Ini juga menawarkan visualisasi data yang kuat tetapi memiliki ruang untuk perbaikan di area lain. Misalnya, ia memiliki antarmuka pengguna yang cukup besar, formula yang kaku, dan bahasa kepemilikan (Data Analytics Expressions, atau 'DAX') tidak ramah pengguna. Itu memang menawarkan beberapa langganan, termasuk yang gratis. Ini bagus jika Anda ingin menguasai alat ini, meskipun versi gratisnya memang memiliki kekurangan — batasan utamanya adalah batas data yang rendah (sekitar 2GB)

8. Tablo

Sekilas tablo

• Jenis alat. Alat visualisasi data
• Ketersediaan. Komersial
• Kebanyakan digunakan untuk. Membuat dashboard data dan lembar kerja
• Pro. Visualisasi hebat, kecepatan, interaktivitas, dukungan seluler
• Kontra. Kontrol versi yang buruk, tidak ada pra-pemrosesan data

Jika Anda ingin membuat visualisasi dan dasbor interaktif tanpa keahlian pengkodean yang luas, Tableau adalah salah satu alat analisis data komersial terbaik yang tersedia. Suite menangani data dalam jumlah besar lebih baik daripada banyak alat BI lainnya, dan sangat mudah digunakan. Ini memiliki antarmuka seret dan lepas visual (keunggulan pasti lainnya dibandingkan banyak alat analisis data lainnya). Namun, karena tidak memiliki lapisan skrip, ada batasan untuk apa yang dapat dilakukan Tableau. Misalnya, ini tidak bagus untuk pra-pemrosesan data atau membuat kalkulasi yang lebih rumit

Meskipun berisi fungsi untuk memanipulasi data, ini tidak bagus. Sebagai aturan, Anda harus menjalankan fungsi skrip menggunakan Python atau R sebelum mengimpor data Anda ke Tableau. Tapi visualisasinya cukup bagus, membuatnya sangat populer meski ada kekurangannya. Selain itu, ini siap untuk seluler. Sebagai seorang analis data, mobilitas mungkin bukan prioritas Anda, tetapi bagus jika Anda ingin mencoba-coba saat bepergian. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang Tableau di pos ini

9. KNIME

Sekilas KNIME

• Jenis alat. Platform integrasi data
• Ketersediaan. Sumber terbuka
• Kebanyakan digunakan untuk. Penambangan data dan pembelajaran mesin
• Pro. Platform sumber terbuka yang bagus untuk pemrograman berbasis visual
• Kontra. Kurangnya skalabilitas, dan keahlian teknis diperlukan untuk beberapa fungsi

Terakhir dalam daftar kami adalah KNIME (Konstanz Information Miner), platform integrasi data berbasis cloud, open-source. Ini dikembangkan pada tahun 2004 oleh insinyur perangkat lunak di Universitas Konstanz di Jerman. Meskipun pertama kali dibuat untuk industri farmasi, kekuatan KNIME dalam mengumpulkan data dari berbagai sumber ke dalam satu sistem telah mendorong penerapannya di area lain. Ini termasuk analisis pelanggan, intelijen bisnis, dan pembelajaran mesin

Undian utamanya (selain gratis) adalah kegunaannya. Antarmuka pengguna grafis (GUI) drag-and-drop membuatnya ideal untuk pemrograman visual. Ini berarti pengguna tidak memerlukan banyak keahlian teknis untuk membuat alur kerja data. Meskipun diklaim mendukung berbagai tugas analitik data, pada kenyataannya, kekuatannya terletak pada penambangan data. Meskipun ia juga menawarkan analisis statistik yang mendalam, pengguna akan mendapat manfaat dari beberapa pengetahuan tentang Python dan R. Menjadi sumber terbuka, KNIME sangat fleksibel dan dapat disesuaikan dengan kebutuhan organisasi—tanpa biaya besar. Ini membuatnya populer di kalangan bisnis kecil, yang memiliki anggaran terbatas

Sekarang setelah kita memeriksa semua alat analisis data, mari kita lihat cara memilih alat yang tepat untuk kebutuhan bisnis Anda

Bagaimana memilih alat analisis data

Baiklah, jadi Anda sudah menyiapkan data, dan Anda sedang mencari alat yang sempurna untuk menganalisisnya. Bagaimana Anda menemukan yang tepat untuk organisasi Anda?

Pertama, pertimbangkan bahwa tidak ada satu pun alat analitik data tunggal yang akan mengatasi semua masalah analitik data yang mungkin Anda miliki. Saat melihat daftar ini, Anda mungkin melihat satu alat untuk sebagian besar kebutuhan Anda, tetapi membutuhkan penggunaan alat sekunder untuk proses yang lebih kecil

Kedua, pertimbangkan kebutuhan bisnis organisasi Anda dan cari tahu dengan tepat siapa yang perlu menggunakan alat analisis data. Apakah mereka akan digunakan terutama oleh sesama analis data atau ilmuwan, pengguna non-teknis yang membutuhkan antarmuka yang interaktif dan intuitif—atau keduanya?

Ketiga, pertimbangkan kemampuan pemodelan data alat. Apakah alat memiliki kemampuan ini, atau apakah Anda perlu menggunakan SQL atau alat lain untuk melakukan pemodelan data sebelum analisis?

Keempat—dan terakhir. —pertimbangkan aspek praktis dari harga dan lisensi. Beberapa opsi benar-benar gratis atau memiliki beberapa fitur yang dapat digunakan secara gratis (tetapi memerlukan lisensi untuk produk lengkapnya). Beberapa alat analisis data akan ditawarkan berdasarkan langganan atau lisensi. Dalam hal ini, Anda mungkin perlu mempertimbangkan jumlah pengguna yang diperlukan atau—jika Anda hanya mencari basis proyek-ke-proyek—panjang potensial langganan

Langkah selanjutnya

Dalam postingan ini, kami telah menjelajahi beberapa alat analisis data paling populer yang saat ini digunakan. Hal utama untuk dibawa pulang adalah tidak ada satu alat yang melakukan semuanya. Seorang analis data yang baik memiliki pengetahuan luas tentang berbagai bahasa dan perangkat lunak

Pakar data CareerFoundry sendiri, Tom Gadsby, menjelaskan alat analitik data mana yang terbaik untuk proses tertentu dalam video berikut

Jika Anda menemukan alat dalam daftar ini yang tidak Anda ketahui, mengapa tidak meneliti lebih lanjut? . ) dan membaca sisanya. Paling tidak, ada baiknya mengetahui alat analitik data mana yang digunakan organisasi. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang bidang ini, daftarkan diri Anda di kursus singkat analitik data lima hari gratis kami

Apakah Python digunakan untuk analisis data?

Perangkat lunak apa yang digunakan untuk analisis data dengan Python?

Apakah Excel atau Python lebih baik untuk analisis data?

Apakah Python atau SQL lebih baik untuk analisis data?