Penganalisis Data: Kerja Berbaloi Tahun 2022?

Jika kita lihat sekarang ini di portal atau platform-platform mencari kerja di Jobstreet, MyFutureJob, Indeed dan LinkedIn, kerja ‘Data Analyst’ atau Penganalisis Data boleh dikatakan demand pada ketika ini. Gaji pun boleh tahan banyaknya juga. Tetapi sebenarnya, siapakah itu penganalisis data?

Seorang penganalisis data mengumpulkan, membersihkan dan mengkaji set data untuk membantu menyelesaikan masalah. Begini cara anda boleh memulakan jalan untuk menjadi satu.

Ini ialah jenis soalan yang mungkin anda perlu jawab sebagai penganalisis data. Teruskan membaca untuk mengetahui lebih lanjut tentang apa itu penganalisis data, kemahiran yang anda perlukan dan cara anda boleh memulakan laluan untuk menjadi seorang penganalisis.

Apakah data analysis atau analisis data?

Analisis data ialah proses mengumpul cerapan daripada data untuk memaklumkan keputusan perniagaan yang lebih baik. Proses menganalisis data biasanya bergerak melalui lima fasa berulang:

• Kenal pasti data yang ingin anda analisis
• Kumpul data
• Bersihkan data sebagai persediaan untuk analisis
• Menganalisis data
• Mentafsir keputusan analisis

Analisis data boleh mengambil bentuk yang berbeza, bergantung pada soalan yang anda cuba jawab. Anda boleh membaca lebih lanjut mengenai jenis analisis data di sini. Secara ringkas, analisis deskriptif memberitahu kami apa yang berlaku, analisis diagnostik memberitahu kami sebab ia berlaku, analisis ramalan membentuk unjuran tentang masa depan dan analisis preskriptif mencipta nasihat yang boleh diambil tindakan tentang tindakan yang perlu diambil.

Tugas dan tanggungjawab penganalisis data

Penganalisis data ialah orang yang tugasnya mengumpul dan mentafsir data untuk menyelesaikan masalah tertentu. Peranan ini termasuk banyak masa yang dihabiskan dengan data tetapi memerlukan komunikasi penemuan juga.

Berikut ialah perkara yang dilakukan oleh ramai penganalisis data setiap hari:

• Kumpul data: Penganalisis sering mengumpul data sendiri. Ini mungkin termasuk menjalankan tinjauan, menjejak ciri pelawat di tapak web syarikat atau membeli set data daripada pakar pengumpulan data.
• Data bersih: Data mentah mungkin mengandungi pendua, ralat atau outlier. Membersihkan data bermakna mengekalkan kualiti data dalam hamparan atau melalui bahasa pengaturcaraan supaya tafsiran anda tidak salah atau terpesong.
• Data model: Ini memerlukan mencipta dan mereka bentuk struktur pangkalan data. Anda mungkin memilih jenis data yang hendak disimpan dan dikumpulkan, tentukan cara kategori data berkaitan antara satu sama lain dan meneliti cara data sebenarnya muncul.
• Mentafsir data: Mentafsir data akan melibatkan mencari corak atau aliran dalam data yang akan membantu anda menjawab soalan yang ada.
• Menyampaikan hasil penemuan anda akan menjadi bahagian penting dalam tugas anda. Anda melakukan ini dengan menyusun visualisasi seperti carta dan graf, menulis laporan dan menyampaikan maklumat kepada pihak yang berminat.

Apakah alat yang digunakan oleh penganalisis data?

Semasa proses analisis data, penganalisis sering menggunakan pelbagai jenis alat untuk menjadikan kerja mereka lebih tepat dan cekap. Beberapa alat yang paling biasa dalam industri analisis data termasuk:

• Microsoft Excel
• Helaian Google
• SQL
• Microsoft Power BI
• Buku Nota Jupyter
• Tableau
• R atau Python
• SAS

Jenis penganalisis data

Memandangkan teknologi yang semakin maju telah mengembangkan dengan pantas jenis dan jumlah maklumat yang boleh kami kumpulkan, mengetahui cara mengumpul, mengisih dan menganalisis data telah menjadi bahagian penting dalam hampir mana-mana industri.

Anda akan menemui penganalisis data dalam keadilan jenayah, fesyen, makanan, teknologi, perniagaan, alam sekitar dan sektor awam.

Orang yang melakukan analisis data mungkin mempunyai tajuk lain seperti:

• Penganalisis perubatan dan penjagaan kesihatan
• Penganalisis penyelidikan pasaran
• Penganalisa perniagaan
• Penganalisis risikan perniagaan
• Penganalisis penyelidikan operasi

Penganalisis data vs saintis data: Apakah perbezaannya?

Penganalisis data dan saintis data kedua-duanya bekerja dengan data, tetapi perkara yang mereka lakukan dengan data itu berbeza. Penganalisis data biasanya bekerja dengan data sedia ada untuk menyelesaikan masalah perniagaan yang ditentukan. Saintis data membina algoritma dan model baharu untuk membuat ramalan tentang masa depan.

Kemahiran teknikal penganalisis data

Alat pangkalan data:

Microsoft Excel dan SQL harus menjadi tunjang utama dalam mana-mana kotak alat penganalisis data. Walaupun Excel terdapat di mana-mana di seluruh industri, SQL boleh mengendalikan set data yang lebih besar dan dianggap secara meluas sebagai keperluan untuk analisis data.

Bahasa coding:

Mempelajari bahasa coding dan statistik seperti Python atau R akan membolehkan anda mengendalikan set data yang besar dan melakukan persamaan yang kompleks. Walaupun Python dan R adalah antara yang paling biasa, adalah idea yang baik untuk melihat beberapa huraian kerja bagi jawatan yang anda minati untuk menentukan bahasa yang paling berguna kepada industri anda.

Visualisasi data:

Membentangkan penemuan anda dengan cara yang jelas dan menarik adalah penting untuk menjadi penganalisis data yang berjaya. Mengetahui cara terbaik untuk menyampaikan maklumat melalui carta dan graf akan memastikan rakan sekerja, majikan dan pihak berkepentingan akan memahami kerja anda. Tableau, Jupyter Notebook dan Excel adalah antara banyak alatan yang digunakan untuk mencipta visual.

Statistik dan matematik:

Mengetahui konsep di sebalik perkara yang sebenarnya dilakukan oleh alat data akan membantu anda dalam kerja anda. Mempunyai pemahaman yang kukuh tentang statistik dan matematik akan membantu anda menentukan alat yang terbaik untuk digunakan untuk menyelesaikan masalah tertentu, membantu anda menangkap ralat dalam data anda dan mempunyai pemahaman yang lebih baik tentang hasilnya.