Belajar Excel untuk Data Analyst: Rumus & Tips Sukses Kerja

Belajar Excel untuk data analyst menjadi langkah awal yang penting sebelum mempelajari SQL, Python, atau Power BI. 

MinDi sering menjumpai pemula yang langsung belajar coding, padahal kemampuan mengolah data di Excel masih menjadi salah satu skill Excel data analyst yang paling banyak dicari perusahaan. 

Nah, penguasaan rumus dan fitur Excel bisa membuat proses analisis lebih cepat sekaligus memudahkan kamu memahami konsep data. 

Artikel ini akan membahas rumus Excel untuk data analyst, cara belajar yang efektif, hingga tips agar lebih siap memasuki dunia kerja, termasuk melalui Bootcamp Data Analyst Dibimbing.

Baca Juga: Nekat Switch Career, Anak Teknik Ini Jadi Data Analyst Dalam 4 Bulan

Mengapa Excel Masih Penting untuk Data Analyst?

Meskipun banyak tools analisis data bermunculan, Excel untuk data analyst masih digunakan di berbagai perusahaan, mulai dari start up hingga korporasi. Bahkan, banyak proses analisis sederhana masih mengandalkan spreadsheet karena fleksibel dan mudah digunakan.

Beberapa alasan mengapa Excel tetap penting, yaitu:

1. Memudahkan proses data cleaning sebelum dianalisis lebih lanjut.
2. Membantu membuat laporan dan dashboard sederhana dengan cepat.
3. Menjadi dasar sebelum mempelajari SQL, Python, atau Power BI.
4. Digunakan pada berbagai posisi, termasuk Data Analyst, Business Analyst, hingga Finance Analyst.

Baca Juga: Tugas Data Analyst Intern & Cara Magang Lewat Bootcamp Dibimbing

10 Rumus Excel untuk Data Analyst yang Wajib Dikuasai

Sumber: Unsplash

Menguasai rumus berikut akan membantu proses belajar Excel untuk data analyst menjadi lebih terarah.

1. IF

Fungsi IF digunakan untuk membuat keputusan berdasarkan suatu kondisi. Rumus ini sering dipakai saat mengelompokkan data atau menentukan status tertentu secara otomatis. 

Misalnya, mengkategorikan pelanggan menjadi "Aktif" dan "Tidak Aktif" berdasarkan jumlah transaksi. Selain itu, IF juga sering dikombinasikan dengan fungsi lain agar analisis menjadi lebih fleksibel.

Contoh penggunaan:

1. Menentukan status kelulusan
2. Mengelompokkan performa penjualan

2. SUMIFS

SUMIFS digunakan untuk menjumlahkan data berdasarkan lebih dari satu kriteria. Rumus Excel untuk data analyst ini sangat membantu ketika menganalisis penjualan berdasarkan wilayah, kategori, atau periode tertentu. 

Akibatnya, proses perhitungan menjadi lebih cepat dibanding menghitung secara manual. Fungsi ini juga sering digunakan dalam laporan bisnis.

Cocok digunakan untuk:

1. Total penjualan per kota
2. Total transaksi berdasarkan kategori

3. COUNTIF dan COUNTIFS

COUNTIF berguna untuk menghitung jumlah data yang memenuhi satu syarat, sedangkan COUNTIFS dapat menggunakan beberapa syarat sekaligus. Fungsi ini memudahkan data analyst mengetahui frekuensi suatu kategori dalam dataset. 

Selain itu, hasilnya dapat digunakan sebagai dasar analisis tren maupun distribusi data. Sebab, jumlah data sering menjadi indikator awal sebelum analisis lebih lanjut.

4. XLOOKUP atau VLOOKUP

VLOOKUP sudah lama menjadi andalan untuk mencari data dari tabel lain. Namun, Excel versi terbaru menghadirkan XLOOKUP yang lebih fleksibel karena mampu mencari data ke arah kiri maupun kanan. 

Meskipun demikian, masih banyak perusahaan yang menggunakan VLOOKUP sehingga keduanya tetap layak dipelajari. Nah, kemampuan lookup menjadi salah satu skill Excel data analyst yang sering diuji saat rekrutmen.

5. INDEX dan MATCH

INDEX dan MATCH sering dianggap sebagai kombinasi yang lebih fleksibel dibanding VLOOKUP. Rumus ini mampu mengambil data berdasarkan posisi baris dan kolom tanpa terbatas pada susunan tabel.

Di samping itu, kombinasi keduanya lebih stabil ketika struktur data berubah. Akibatnya, banyak data analyst memilih INDEX dan MATCH untuk dataset berukuran besar.

6. Pivot Table

Pivot Table memang bukan rumus, tetapi termasuk fitur wajib dalam Excel untuk mengolah data. Fitur ini membantu merangkum ribuan baris data menjadi informasi yang lebih mudah dipahami.

Selanjutnya, hasil Pivot Table dapat digunakan untuk membuat dashboard sederhana maupun laporan berkala. Proses analisis pun menjadi jauh lebih efisien.

7. LEFT, RIGHT, dan MID

Data yang diterima perusahaan seringkali belum rapi. Fungsi LEFT, RIGHT, dan MID membantu mengambil sebagian teks dari sebuah sel sehingga proses data cleaning menjadi lebih mudah.

Selain itu, ketiga fungsi tersebut sering digunakan untuk memisahkan kode pelanggan, nomor transaksi, atau format data lainnya. Hasilnya, data siap dianalisis tanpa perlu mengedit satu per satu.

8. TEXT

Fungsi TEXT digunakan untuk mengubah format angka, tanggal, maupun waktu menjadi format tertentu. Misalnya, mengubah tanggal menjadi format "Bulan Tahun" agar laporan terlihat lebih konsisten.

Selain itu, fungsi ini memudahkan pembuatan dashboard yang lebih rapi. Meskipun sederhana, TEXT termasuk fungsi Excel untuk analisis data yang sering digunakan.

9. DATE, MONTH, dan YEAR

Analisis berdasarkan waktu menjadi kebutuhan umum dalam dunia bisnis. Fungsi DATE, MONTH, dan YEAR membantu memisahkan informasi tanggal sehingga tren bulanan atau tahunan lebih mudah dianalisis.

Selanjutnya, data tersebut dapat digunakan untuk melihat pola penjualan maupun perilaku pelanggan. Bahkan, banyak dashboard bisnis memanfaatkan fungsi ini.

10. FILTER dan UNIQUE

Excel versi terbaru menghadirkan fungsi FILTER dan UNIQUE yang sangat membantu proses analisis. FILTER memungkinkan pengguna menampilkan data sesuai kriteria tertentu, sedangkan UNIQUE menghilangkan data duplikat secara otomatis. 

Hasilnya, proses eksplorasi data menjadi lebih cepat. Fitur ini juga membuat Excel untuk data analyst semakin relevan di era modern.

Baca Juga: Kursus Data Analyst Offline untuk Fresh Graduate Terbaik

Skill Excel Data Analyst Selain Menghafal Rumus

Menghafal rumus saja belum cukup untuk menjadi data analyst. Recruiter biasanya lebih memperhatikan bagaimana kamu menggunakan Excel untuk menyelesaikan suatu masalah bisnis.

Berikut skill Excel data analyst yang sebaiknya dilatih:

Nah, kombinasi rumus dan kemampuan analisis tersebut akan membuat hasil pekerjaanmu jauh lebih efektif.

Baca Juga: Baru Lulus Bootcamp, Sarjana Matematika Ini Dapet Kerja Jadi Data Analyst

Cara Belajar Excel untuk Data Analyst agar Cepat Mahir

Banyak orang berhenti belajar karena langsung mencoba rumus yang terlalu kompleks. Padahal, cara belajar Excel untuk data analyst yang efektif adalah mempelajari materi secara bertahap dan konsisten.

Urutan belajar yang bisa kamu ikuti:

1. Kuasai fungsi dasar seperti SUM, AVERAGE, IF, dan COUNTIF.
2. Selanjutnya, pelajari lookup function seperti XLOOKUP atau INDEX MATCH.
3. Praktikkan data cleaning menggunakan dataset nyata.
4. Belajar Pivot Table dan dashboard sederhana.
5. Selain itu, lanjutkan belajar SQL, Python, dan Power BI agar kemampuan analisismu semakin lengkap.

Lho, jangan hanya menghafal rumus. Cobalah mengerjakan mini project menggunakan dataset publik supaya terbiasa menghadapi kasus nyata.

Kesalahan yang Sering Dilakukan Pemula

Proses belajar Excel untuk data analyst sering terasa sulit bukan karena materinya rumit, melainkan karena cara belajarnya kurang tepat.

Beberapa kesalahan yang perlu dihindari yaitu:

1. Menghafal rumus tanpa memahami logikanya.
2. Langsung belajar rumus kompleks.
3. Tidak pernah menggunakan dataset asli.
4. Jarang membuat mini project.
5. Berhenti belajar setelah menguasai Excel tanpa melanjutkan ke SQL atau Python.

Akibatnya, kemampuan yang dimiliki sulit berkembang dan kurang sesuai dengan kebutuhan industri.

Kesimpulan

Memahami Excel untuk data analyst masih menjadi salah satu kemampuan dasar yang wajib dikuasai sebelum mempelajari tools analisis data lainnya. Nah, semakin sering kamu berlatih menggunakan dataset nyata, semakin siap pula menghadapi proses rekrutmen dan pekerjaan sebagai data analyst.

Baca Juga: Lulusan Geografi Jadi Data Analyst? Kisah Sukses Fuad Buktinya

Bootcamp Data Analyst Terbaik dengan Penyaluran Kerja di Dibimbing!

Bukan sekadar belajar Excel, Bootcamp Data Analyst Dibimbing membantu kamu menguasai SQL, Python, Power BI, statistik, hingga membangun portofolio sesuai kebutuhan industri. Bahkan, 96% alumni berhasil mendapatkan pekerjaan setelah lulus sehingga peluang untuk berkarier di bidang data semakin terbuka.

Bootcamp Data Analytics Online Dibimbing

Berikut benefit yang bisa kamu dapatkan saat mengikuti kelas online.

1. Kurikulum berbasis kebutuhan industri
2. 61+ Live Class Interaktif bersama Mentor Ahli
3. 25+ Assignment untuk membangun portofolio
4. Live Coding Test untuk persiapan rekrutmen
5. Program penyaluran kerja ke 1.100+ perusahaan mitra
6. Career Preparation Service (Review CV & LinkedIn, Career Class, Interview Practice, dan Showcase)
7. Pendampingan fasilitator & mentor 24/7
8. Akses ke komunitas Business Intelligence & Data Analyst

Bootcamp Data Analyst Offline Jakarta

Ingin belajar lebih intensif? Program offline menghadirkan pengalaman belajar langsung bersama mentor expert.

1. 100+ Offline Class
2. 15+ Real Case Study & Mini Project
3. Final Project berbasis standar industri
4. Live Coding Test
5. Graduation & Penyaluran Kerja ke 1.100+ perusahaan
6. Konsultasi 1-on-1 bersama instruktur
7. English Class
8. Magang 3 bulan di hiring company dibimbing.id
9. Ruang kelas yang nyaman dan modern

Masih punya pertanyaan seperti bagaimana pendampingan pembuatan portofolio atau mekanisme penyaluran kerja? Yuk, konsultasi Bootcamp Data Analytics Dibimbing yang pasti #BimbingSampeJadi karier impianmu!

FAQ

1. Apakah Excel masih digunakan oleh data analyst?

Ya. Excel masih digunakan untuk data cleaning, analisis sederhana, reporting, hingga pembuatan dashboard di banyak perusahaan.

2. Rumus Excel apa yang paling sering digunakan data analyst?

IF, SUMIFS, COUNTIFS, XLOOKUP, INDEX MATCH, Pivot Table, FILTER, dan UNIQUE termasuk rumus serta fitur yang paling sering digunakan.

3. Berapa lama belajar Excel untuk data analyst?

Jika belajar secara konsisten, kemampuan dasar Excel umumnya dapat dikuasai dalam waktu sekitar 2–4 minggu sebelum melanjutkan ke SQL dan Python.

4. Apakah harus menguasai Excel sebelum belajar SQL?

Sangat disarankan. Excel membantu memahami logika pengolahan data sehingga proses belajar SQL menjadi lebih mudah.