Kenali Tools Powerful SQL untuk Data Analyst

Ada banyak tools yang diperlukan data analyst untuk menjalankan tugas dan tanggung jawabnya. Salah satu tools populer adalah SQL. Dengan menuliskan query, data analyst bisa dengan mudah mengambil, memanipulasi, menyaring, dan menganalisis data dengan lebih dalam untuk mendapatkan insight-insight penting. Yuk cari tahu lebih lanjut kegunaan SQL untuk data analyst di pembahasan berikut!

1. Mengambil Data dari Database

Mengambil data dari database (querying) adalah salah satu tugas utama seorang Data Analyst. Dalam peran ini, SQL digunakan untuk menulis query yang mengekstrak data dari tabel dalam basis data. Query ini memungkinkan Data Analyst untuk memilih kolom spesifik yang relevan dengan analisis mereka, menghindari pengambilan seluruh data yang tidak perlu dan mempercepat proses analisis.

Misalnya, jika seorang kalian perlu menganalisis penjualan produk tertentu dalam periode waktu tertentu, kalian dapat menggunakan perintah SELECT untuk mengambil hanya kolom yang berisi informasi produk, tanggal penjualan, dan jumlah penjualan dari tabel penjualan, dengan menambahkan klausa WHERE untuk memfilter data berdasarkan produk dan rentang tanggal yang diinginkan.

Kemampuan untuk melakukan operasional ini secara langsung di database membantu Data Analyst untuk menghemat waktu dan sumber daya komputasi, karena tidak perlu memindahkan seluruh dataset ke tools analisis lain sebelum melakukan operasi tersebut. Hasil dari query SQL dapat langsung diambil dan digunakan untuk membuat laporan, visualisasi data, atau analisis lebih lanjut.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Menyaring dan Mengurutkan Data

Menyaring dan mengurutkan data adalah aspek penting dari seorang Data Analyst yang menggunakan SQL. Penyaringan data membantu kalian untuk fokus hanya pada subset data yang relevan. Dengan menggunakan klausa WHERE, Data Analyst dapat menetapkan kondisi spesifik yang harus dipenuhi oleh data agar dapat disertakan dalam hasil query.

Misalnya, kalian yang ingin menganalisis penjualan hanya untuk bulan Januari, maka kalian dapat menulis query yang menyaring data berdasarkan tanggal penjualan yang berada di bulan tersebut. Selain itu, klausa WHERE juga dapat digunakan untuk menggabungkan beberapa kondisi menggunakan operator logika seperti AND dan OR.

Pengurutan data membantu Data Analyst dalam mengorganisir data berdasarkan urutan tertentu, yang sangat berguna dalam mengidentifikasi tren atau pola dalam data. Dengan menggunakan klausa ORDER BY, kalian dapat mengurutkan data berdasarkan satu atau lebih kolom, baik dalam urutan naik (ASC) maupun turun (DESC). Misalnya, mengurutkan data penjualan berdasarkan jumlah penjualan dalam urutan turun dapat membantu Data Analyst mengidentifikasi produk dengan penjualan tertinggi.

3. Memanipulasi Data

Memanipulasi data adalah bagian penting dari pekerjaan Data Analyst, dan SQL menjadi tool yang sangat berguna dalam proses ini. Melalui perintah SQL seperti INSERT, UPDATE, dan DELETE, kalian dapat melakukan berbagai upaya untuk mengubah, memperbarui, atau menghapus data dalam database.

Misalnya, jika terdapat kesalahan dalam entri data, kalian dapat menggunakan perintah UPDATE untuk memperbaiki nilai yang tidak tepat. Selain itu, dengan perintah INSERT, Data Analyst dapat menambahkan data baru ke dalam database. Ada juga perintah DELETE untuk memungkinkan penghapusan data yang tidak relevan atau tidak diperlukan lagi, membantu dalam membersihkan dan menjaga integritas data.

Baca juga : Catat! Ini 3 Keuntungan Belajar SQL dalam Mengolah Data

4. Menganalisis Data

Dengan SQL, seorang Data Analyst dapat menjalankan query yang kompleks untuk mengekstrak insight dari data. Ini bisa meliputi identifikasi tren, pola, anomali, dan hubungan antar variabel dalam data. Misalnya, dengan menggunakan fungsi agregat seperti SUM, AVG, dan COUNT, kalian dapat menghitung statistik penting dan mengidentifikasi kecenderungan dalam data, seperti rata-rata penjualan bulanan atau jumlah pelanggan baru per bulan.

Selain itu, penggunaan klausa GROUP BY memungkinkan pengelompokan data berdasarkan kriteria tertentu, seperti produk, wilayah geografis, atau periode waktu, sehingga proses analisis bisa lebih mendalam terhadap setiap kelompok. Selain itu, SQL juga membantu kalian untuk menggabungkan data dari beberapa sumber atau tabel menggunakan perintah JOIN. Dengan menggabungkan data yang relevan, kalian dapat mengidentifikasi hubungan dan korelasi antara variabel yang mungkin tidak terlihat jika data dianalisis secara terpisah.

Wah, ternyata SQL cukup penting bagi data analyst. Tentu Sahabat DQ bisa mahir jika sering berlatih. Untuk itu, penting bagi Sahabat DQ mulai belajar lebih mendalam dengan materi yang lebih lengkap. Bingung mulai belajar darimana? DQLab adalah jawabannya.

Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan asah kemampuan kalian dalam menggunakan SQL atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python!