Python: Senjata Andalan si Paling Data Analyst

Python adalah programming language yang banyak digunakan, termasuk oleh mereka yang berprofesi sebagai data analyst.

Kali ini kita akan bahas mengapa dan bagaimana menggunakan python untuk melakukan analisis data.

Table of Contents

Mengapa Python??

Ada beberapa alasan menggunakan python programming untuk kebutuhan pengolahan data, yaitu sebagai berikut:

Sintaks yang mudah dipahami

Struktur kodenya sederhana dan jelas, sehingga membaca dan menulis kodenya lebih efisien; menyebabkan Python mudah dipelajari, bahkan oleh pemula. Kita juga menjadi lebih fokus pada problem solving daripada kerumitan bahasa pemrograman itu sendiri.

Ekosistem Library yang Kuat

Untuk mengolah, menganalisis, hingga menyajikan data, bahkan bekerja sebagai Data Analyst, ada beberapa library yang popular dipakai oleh komunitas, yaitu Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, dan Statsmodel.

Komunitas-komunitas tersebut cukup getol dalam menggunakan dan mengembangkan penggunaan Python untuk analisis data.

Komunitas yang Besar dan Aktif

Python didukung oleh komunitas pengguna dan pengembang yang sangat besar. Ini berarti kamu dapat dengan mudah menemukan dokumentasi, tutorial, forum diskusi, hingga solusi atas use case yang kamu hadapi. Berbagai sumber belajar gratis maupun berbayar tersedia di internet, sehingga mempercepat proses belajar dan pengembangan.

Skalabilitas dan Fleksibilitas

Python dapat digunakan untuk proyek kecil hingga besar, dari analisis data sederhana hingga pengembangan aplikasi Machine Learning (ML) dan Artificial Intelligence (AI). Fleksibilitas ini menjadikan Python sebagai investasi jangka panjang yang sangat berharga untuk pengembangan skill di bidang data science.

Bagaimana Data Analyst Menggunakan Python?

Seiring dengan pertumbuhan data yang pesat di perusahaan, peran data analyst menjadi semakin vital. Mereka bertugas mengubah data mentah menjadi wawasan (insight) yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik.

Data analyst memiliki beberapa tugas utama dalam siklus pengolahan data perusahaan, di antaranya:

Pengumpulan dan Pembersihan Data dengan SQL

Mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik internal (database perusahaan) maupun eksternal. Membersihkan data dari duplikasi, nilai hilang (missing values), atau anomali agar siap dianalisis.

Salah satu keunggulan utama Python dalam pekerjaan data analyst adalah kemampuannya untuk terintegrasi dengan berbagai jenis database yang umum digunakan, seperti MySQL, PostgreSQL, SQLite, hingga database NoSQL seperti MongoDB.

Dengan Python, proses koneksi ke database sangatlah mudah dan didukung oleh banyak library, seperti mysql-connector-python untuk MySQL, psycopg2 untuk PostgreSQL, dan pymongo untuk MongoDB.

Setelah koneksi dibuat, data analyst dapat langsung mengeksekusi query SQL untuk mengambil, menyaring (to filter), atau membersihkan data sebelum dianalisis lebih lanjut.

Hal ini memungkinkan data analyst untuk:

Mengakses dan menggabungkan data dari berbagai sistem secara otomatis.
Melakukan pembersihan data langsung di database, misalnya menghapus duplikasi, memperbaiki data yang tidak konsisten, atau mengisi nilai yang hilang.
Menyimpan hasil pembersihan atau transformasi data kembali ke database untuk digunakan oleh tim lain atau aplikasi bisnis.

Analisis Data

Maksudnya adalah memakai teknik-teknik statistik dan analitik untuk menemukan pola, tren, dan insight yang relevan dengan kebutuhan bisnis.

Library yang umum digunakan untuk analisis data di antaranya adalah NumPy dan Statsmodel.

NumPy

Library NumPy memiliki efisiensi yang tinggi ketika mengolah data-data numerik.

Operasi Matematika dan Statistik: NumPy memungkinkan data analyst melakukan operasi matematika, statistik, transformasi, dan manipulasi data secara cepat dan mudah. Misalnya, menghitung rata-rata, standar deviasi, atau melakukan operasi vektorisasi pada seluruh dataset hanya dengan satu baris kode.
Struktur Data Efisien: NumPy menyediakan array dan matriks multidimensional yang jauh lebih efisien dibandingkan list standar Python, sehingga sangat cocok untuk mengolah data dalam jumlah besar.
Skalabilitas: Dengan kemampuan memproses data dalam skala besar, NumPy sangat membantu ketika data perusahaan terus bertambah dari waktu ke waktu. Tanpa harus melakukan migrasi ke bahasa pemrograman atau framework lain yang lebih kokoh (robust).

Statsmodel

Library ini bisa kita khususkan untuk melakukan analisis dan pemodelan statistik.

Analisis Statistik Lanjutan: Statsmodels menyediakan berbagai fungsi untuk analisis statistik, seperti regresi linier, uji hipotesis, dan pemodelan statistik lainnya. Ini sangat penting untuk mengidentifikasi hubungan antar variabel dan membuat prediksi berbasis data historis.
Analisis Time Series: Untuk data deret waktu (seperti penjualan bulanan, traffic website, dll.), Statsmodels memiliki modul khusus yang memungkinkan data analyst membangun model time series, melakukan forecasting, dan analisis autokorelasi.
Validasi Model: Statsmodels juga menyediakan alat untuk menguji validitas model statistik yang dibangun, sehingga hasil analisis dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah.

Selain Numpy dan Statsmodel, ada library Scikit-learn untuk penerapan machine learning dan statistic, serta library Pandas untuk manipulasi dan analisis data dalam bentuk table (dataframe).

Visualisasi Data

Membuat visualisasi yang lebih baik untuk meningkatkan keterbacaan hasil analisis dan memudahkan komunikasi kepada pemangku kepentingan (stakeholder). Python Library yang bisa digunakan untuk memvisualisasikan data menjadi lebih menarik dan informatif adalah Matplotlib & Seaborn.

Matplotlib

Adalah library dasar yang memberikan kontrol penuh atas pembuatan grafik, memungkinkan pengguna membuat berbagai jenis visualisasi seperti grafik batang, histogram, scatter plot, dan line chart dengan tingkat kustomisasi yang sangat tinggi.

Library ini sangat fleksibel dan cocok untuk membuat visualisasi yang disesuaikan secara detail sesuai kebutuhan pengguna, serta bekerja efisien dengan data dalam bentuk array dan dataframe.

Seaborn

Seaborn, yang dibangun di atas Matplotlib dan terintegrasi erat dengan struktur data Pandas, menawarkan API yang lebih sederhana dan sintaks yang lebih ringkas. Library ini menawarkan pembuatan grafik statistik yang kompleks dengan kode minimalis. Seaborn menyediakan berbagai tema dan palet warna bawaan yang membuat visualisasi menjadi lebih estetis dan menarik secara visual.

Selain itu, Seaborn memiliki fitur khusus seperti FacetGrid yang memungkinkan pembuatan multi-plot untuk membandingkan beberapa variabel sekaligus, serta mampu memberikan bantuan untuk menampilkan hubungan (korelasi) antar variabel dengan cara yang mudah dipahami.

Pembuatan Laporan

Menyusun laporan yang mudah dipahami untuk mendukung pengambilan keputusan oleh tim maupun manajemen.

Referensi: