Langkah-Langkah Visualisasi Data Menggunakan Excel

Microsoft excel merupakan salah satu software yang biasanya digunakan untuk tabulasi data atau melakukan perhitungan. Namun tidak hanya itu, microsoft excel pun dapat digunakan untuk visualisasi data. Visualisasi data dengan excel menjadi salah satu pilihan para analis data dikarenakan penggunaan microsoft excel sendiri terbilang cukup mudah dan excel hampir dipahami oleh semua pengguna teknologi masa kini serta bagi yang belum memahaminya sudah banyak platform yang menyediakan tutorial maupun trik menggunakan excel.

Visualisasi data merupakan sebuah proses atau kegiatan merepresentasikan data yang telah dianalisis dalam bentuk menarik. Visualisasi data dapat ditampilkan dalam bentuk gambar, video, grafik, bagan dan sebagainya. Visualisasi data merupakan salah satu cara terbaik bagi seseorang untuk memudahkan mencerna informasi yang dilihatnya. Hal itu dikarenakan seseorang cenderung lebih mengingat apa yang dilihat daripada apa yang dibaca. Pada artikel kali ini kita akan mengenali apa itu visualisasi data dan langkah visualisasi data menggunakan Excel.

1. Pentingnya Visualisasi Data

Pada bagian sebelumnya telah dibahas sedikit mengenai pengertian visualisasi data. Tujuan inti dari visualisasi data adalah menyampaikan informasi yang kita miliki dengan semenarik mungkin sehingga pembaca dapat memahaminya yang mana akan dapat digunakan untuk membuat keputusan bisnis. Karena tidak semua orang mengerti tentang data dan penyajian data. Oleh karena itu pada visualisasi data dianjurkan untuk mengemas informasi dengan singkat, padat, jelas, tidak bertele-tele, dan menarik.

Baca juga : Belajar Python Pemula : Pahami Beberapa Poin Berikut Sebelum Melakukan Visualisasi Data Menggunakan Matplotlib!ntuk-hasilkan-visualisasi-data

2. Tools Visualisasi Data

Visualisasi data merupakan salah satu proses yang diperlukan untuk memudahkan penyampaian hasil analisis data baik itu dalam bentuk grafik, gambar, bagan, infografis, heat maps, dan lainnya. Untuk mendapatkan hasil visualisasi data yang menarik kita pun perlu menggunakan bantuan tools analisis data. Selain lebih menarik, dengan menggunakan tools ini pun akan memudahkan pekerjaan kita. Terdapat beberapa tools analisis data yang populer digunakan masa kini, antara lain: Tableau,JupyteR, Microsoft Excel, Google Charts, Visual.ly, Plotly, dan masih banyak lainnya. Tools analisis data ini tentunya memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan pengguna.

3. Microsoft Excel

Microsoft excel merupakan software bawaan dari Microsoft Office. Salah satu kegunaan microsoft excel adalah untuk visualisasi data. Microsoft excel menjadi salah satu pilihan karena sudah cukup familiar digunakan. Selain itu, excel dapat digunakan di berbagai operasi sistem seperti Windows dan Mac OS serta tampilannya yang mudah dan nyaman untuk digunakan sehingga sangat membantu berbagai jenis pekerjaan, salah satunya adalah visualisasi data.

4. Langkah-Langkah Visualisasi Data dengan Excel

Pada beberapa bagian sebelumnya kita telah mengetahui apa itu visualisasi data dan tools visualisasi data. Salah satu tools visualisasi data adalah Excel. Berikut ini adalah langkah-langkah visualisasi data dengan Excel:

1. Menginput data yang akan divisualisasikan

2. Memilih atau menyorot data yang akan digunakan

3. Klik "insert"

4. Memilih jenis grafik atau diagram yang sesuai

5. mengkustomisasi judul atau item tambahan dalam grafik jika perlu.

Baca juga : Cara Membuat Visualisasi Data Trends dengan Excel

5. Profesi Terpopuler di Era Milenial

Profesi data scientist menjadi salah satu profesi yang sangat diminati oleh berbagai kalangan. Untuk menjadi seorang data scientist pun kita harus memiliki beberapa keterampilan dan keahlian seperti ilmu statistik dan bahasa pemrograman. Semua itu bisa kamu dapatkan di DQLab lohh. Caranya sangat mudah, yaitu cukup signup di DQLab dan nikmati momen belajar gratis bersama DQLab dengan muali mengakses modul gratis dari R, Python atau SQL untuk meningkatkan kompetensi dalam rangka persiapan menjadi data scientist. Yuk, mulai bangun portofolio datamu!

Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita