Data Analytics (ICDL Professional)

Kategori

Topik

Materi Pembelajaran

Concepts and Statistical Analysis

Key Concepts

Mengidentifikasi jenis utama analisis data: deskriptif, diagnostik, prediktif, preskriptif, kuantitatif, dan kualitatif.

Menjelaskan manfaat analisis data dalam bisnis, seperti: mengidentifikasi pola atau tren, meningkatkan efisiensi, mendukung pengambilan keputusan, dan menyajikan informasi secara efektif.

Mengidentifikasi tahapan utama dalam analisis data: pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan penerapan.

Mengenali aspek perlindungan data dalam analisis, seperti: menganonimkan data pribadi jika memungkinkan dan mematuhi peraturan perlindungan data yang berlaku.

Statistical Analysis

Menjelaskan ukuran pemusatan dalam suatu kumpulan data: mean (rata-rata), median, dan mode.

Menghitung nilai pemusatan suatu kumpulan data menggunakan fungsi: mean (rata-rata), median, dan mode.

Menjelaskan ukuran variasi dalam suatu kumpulan data: kuartil, varians, dan rentang.

Menghitung variasi suatu kumpulan data: kuartil, varians, dan rentang.

Data Set Preparation

Importing Shaping

Mengimpor data ke dalam aplikasi spreadsheet dari berbagai sumber, seperti: file .csv, spreadsheet, tabel dari situs web, dan tabel database.

Menghapus data yang duplikat.

Memvalidasi bahwa nilai yang diberikan sesuai dengan data referensi menggunakan fungsi VLOOKUP.

Memvalidasi bahwa nilai yang diberikan berada dalam rentang tertentu menggunakan satu atau lebih fungsi IF.

Mengekstrak nilai dari string menggunakan fungsi teks: LEFT, RIGHT, LEN, MID, FIND.

Filtering

Memformat kumpulan data sebagai tabel bawaan.

Menyisipkan dan menggunakan pemotong tabel (slicers).

Data Set Summarisation

Data Visualization

Pivot Table Data Aggregation

Mengubah metode agregasi nilai: SUM, AVERAGE, COUNT, MINIMUM, MAXIMUM.

Menampilkan beberapa nilai agregasi secara bersamaan.

Menampilkan nilai dalam berbagai format, seperti: perhitungan persentase, selisih dari nilai tertentu, total berjalan, dan peringkat.

Pivot Table Frequency Analysis

Mengelompokkan data secara otomatis atau manual serta mengganti nama kelompok.

Membatalkan pengelompokan data.

Filtering Pivot Tables

Menggunakan filter laporan (report filter).

Menyisipkan dan menggunakan slicers untuk memfilter satu atau beberapa pivot table.

Menyisipkan dan memfilter data berdasarkan timeline.

Using Pivot Charts

Menyisipkan pivot chart dari pivot table yang sudah ada.

Membuat pivot chart berdasarkan bidang data dalam kumpulan data.

Concepts and Setup

Memahami konsep visualisasi data melalui laporan dan dashboard, serta mengenali jenis visualisasi umum seperti: grafik, Key Performance Indicators (KPIs), dan peta.

Mengenali alat visualisasi data umum beserta fungsinya, seperti: menampilkan data, menerbitkan, dan membagikan informasi bisnis.

Memahami praktik desain yang baik dalam laporan dan dashboard, seperti: tata letak yang bersih dan tidak berantakan, judul deskriptif, konsistensi font dan warna, serta penggunaan warna untuk penekanan dan pemahaman.

Mengimpor kumpulan data dari spreadsheet ke dalam alat visualisasi data dan menyimpan file.

Visualization

Membuat tabel dalam laporan.

Menampilkan data dalam bentuk grafik: kolom, batang, garis, dan lingkaran (pie chart).

Menerapkan dan mengedit pemformatan bersyarat pada font dan latar belakang untuk menampilkan nilai tinggi/rendah serta nilai di atas/bawah rata-rata.

Menerapkan dan mengedit batang data (data bars).

Publishing and Sharing

Menerapkan dan mengedit batang data (data bars).

Mempublikasikan laporan.

Membuat dasbor.

Membagikan laporan atau dasbor melalui tautan. Membagikan laporan ke web.