Langkah-Langkah Exploratory Data Analysis (EDA) di Excel untuk Pemula

Kamu pernah puka Excel, terus malah bingung sama angka yang berjejer  kaya semut? Tenang, kamu nggak sendirian, banyak orang yang ngerasa kaya  gitu di awal . Solusi dari masalah ini tuh tahu cara ngelakuin  Exploratory Data Analysis (EDA).  Hmm…, tapi Apa Itu EDA?

Apa Itu Exploratory Data Analysis (EDA)?

Sederhananya, Exploratory Data Analysis tuh  proses kamu kenalan sama data dari berbagai sisi. Biasanya mulai dari ngitung statistik dasar sampai bikin visualisasi. Kenapa harus lewatin tahap ini? Jawabannya biar kamu bisa nemuin tren, pola, hubungan antar variabel sampai nilai-nilai yang punya pengaruh buat hasil analisis.

Nah, buat ngejalain EDA, kamu butuh alat yang namanya Excel. Ya, walaupun kalau masih pemula kamu bisa aja bingung di awal, tapi pas tahu langkah melakukan EDA di Excel, semuanya jadi lebih praktis deh.

Langkah-Langkah Melakukan EDA di Excel

Tadi kamu udah tahu kan apa itu Exploratory Data Analysis? Istilah ini juga sering disingkat jadi EDA. Yuk simak langkah mudah melakukan EDA di Excel

1.  Siapin Data

Langkah-langkah  melakukan EDA di Excel paling dasar adalah nyiapin datanya dulu. Yup, kamu harus memastikan data yang bakal dianalisis sudah siap. Habis itu kamu atur deh data-data tadi pakai pakai tabel dan kolom yang jelas. Misalnya kamu mau analisis data penjualan, maka kolom-kolomnya nggak jaduh dari: Nama Produk, Kategori, Tanggal Penjualan, sampai Pendapatan.

2. Tentuin  Pertanyaan Utama

Setelah  selesai nyiapin data, kamu harus rumusin dulu apa yang bakal kamu cari tahu dari data tersebut. Misalnya, kamu pingin tahu produk mana yang paling laris selama satu tahun terakhir, atau mau cari tahu tren penjualan tiap bulan.

Kalau udah jelas apa yang mau dicari tahu, maka proses Exploratory Data Analysis (EDA), jadi lebih terarah.

3.  Hitung Statistik Deskriptif

Langkah-langkah melakukan EDA di Excel yang ke-3 adalah hitung statistik deskriptifnya. Statistik deskriptif ini bakal bantuin kamu buat dapetin gambaran umum data-data kamu. Di Excel, kamu bisa memakai fitur bawaan seperti 

  1. AVERAGE: fitur ini bisa kamu pakai buat nyari Mean atau rata-rata. Rumusnya: =AVERAGE(range)
  2. MEDIAN: kalau fitur satu ini bisa kamu pakai buat nyari nilai tengah. Rumusnya: =MEDIAN(range)
  3. MODE.SNGL : fitur ke-3 ini bisa kamu pakai buat nyari data yang paling sering muncul. Rumusnya: =MODE.SNGL(range)
  4. STDEV.P : fitur Excel yang ke-4 ini bisa dipakai buat itung deviasi standar. Rumusnya: =STDEV.P(range)

Hasil perhitungan dari rumus-rumus di atas bakal bantuin kamu buat gampang paham apakah data udah seimbang atau belum. Nggak cuma itu, hasil perhitungan juga bisa mudahin kamu paham sebanyak apa variasi data yang kamu punya.

Kenapa langkah nomor-3 ini penting? Karena bakal mudahin kamu kenal lebih dalam sama dataset dan karakter dasar data yang bakal kamu olah. Hal ini bakal mmelancarkan proses Exploratory Data Analysis (EDA).

4. Bikin Visualisasi Data

Kalau kamu udah beres bikin hitungin angka-anga dasar, saatnya nyulap data biar gampang dipahami pakai visual. Yup, kamu bisa ubah angka-angkat tadi dalam bentuk grafik sampai line chart  biar mudah dipahami.

Kalau di Excel kamu bisa langsung pakai beragam jenis grafis buat lihat persebaran data, selain itu ada juga boxplot yang bisa kamu pakai buat deteksi outlier. Ada lagi yang namanya scatter plot yang bisa kamu pakai buat lihat hubungan antar variabel. Penutup, ada fitur line chart yang bisa kamu pakai buat nampilin tren dari waktu ke waktu.

Contoh: kamu pingin tahu tren penjualan tiap tahun, bikin line chart di kolom tanggal penjualan dan pendapatan.  Visualisasi ini tergolong penting yang bisa bikin data mentah EDA bisa jadi cerita yang gampang dipahami.

5. Menggunakan Pivot Table

Langkah-langkah melakukan EDA di Excel selanjutnya adalah memanfaatkan Pivot Table. Pivot Tabel tuh fitur Excel buat analisis data dengan cepat dan dinamis. Dengan Pivot Table, kamu bisa mengelompokkan data, menghitung total penjualan, rata-rata, sampai  bikin perbandingan antar kategori hanya dengan beberapa klik. Caranya cukup sederhana:

  1. Pilih data kamu, terus klik Insert > Pivot Table.
  2. Pilih lokasi Pivot Table (lembar baru atau lembar yang ada).
  3. Seret kolom yang mau kamu  analisis ke area Rows dan Values. Contoh: kamu mau tahu jumlah total penjualan produk. Jadi kamu bisa seret kolom Nama Produk ke Rows. Kemudian lanjut seret kolom Jumlah Terjual ke Values.

6. Menemukan Outlier dan Mengelompokkan Data

Dalam EDA, penting banget proses identifikasi outlier atau pencilan yang bisa aja mempengaruhi hasil analisis. Excel bisa mudahin kamu buat lihat  outlier dengan mudah pakai  Boxplot atau Scatter Plot.

  1. Grouping di Pivot Table: fitur ini bisa bantu  membagi data kontinu jadi beberapa kategori pakai  Histogram.
  2. Outliers: Setelah bikin  Boxplot, kamu dengan mudah bisa lihat nilai-nilai yang ada di luar “whiskers” sebagai outlier.

7.  Narik Kesimpulan Awal

Langkah-langkah melakukan EDA di Excel terakhir yang bisa kamu lakukan adalah narik kesimpulan awal dari data-data tadi . Misalnya, setelah melalui tahapan EDA kamu  udah nemuin data penjualan tertinggi terjadi di bulan apa, atau bisa juga kamu nemuin adanya hubungan antara produk terjual dan jumlah pendapatan. Nah, kamu bisa tuh narik kesimpulan awal dari proses itu.

Latihan Praktis EDA di Excel

Buat menguatkan kemampuan EDA kamu di Excel, tentu butuh latihan yang terus menerus.  Coba ambil dataset yang sesuai sama pekerjaan atau studi kamu, terus ikuti langkah-langkah ini:

  1. Siapin data di Excel dan bersihkan yang perlu ((hapus duplikat, isi nilai yang hilang, dll.).
  2. Tentuin pertanyaan analisis yang spesifik dan relevan.
  3. Hitung statistik deskriptif seperti mean, median, dan standard deviation.
  4. Buat visualisasi buat  mengeksplorasi pola dan hubungan dalam data.
  5. Gunakan Pivot Table untuk mengelompokkan dan menganalisis data lebih lanjut.
  6. Identifikasi outlier dan analisis lebih lanjut.
  7. Tarik kesimpulan dari EDA dan tentukan langkah analisis berikutnya.

Itu dia langkah-langkah melakukan EDA di Excel, atau langkah   Exploratory Data Analysis yang bisa kamu lakukan. Supaya kemampuan EDA kamu bisa meningkat sampai level expert, kamu harus banyak melakukan latihan berkali-kali. Semoga bermanfaat.

By Special Skill Indonesia
| 11 April 2026

Di era digital yang makin berkembang cepat, skill coding sekarang bukan lagi sekadar nilai tambah—tapi sudah jadi kebutuhan..

Traditional vs Digital Marketing
By Special Skill Indonesia
| 28 November 2025

Ada banyak cara untuk menarik perhatian audiens, dan salah satu yang paling penting dalam dunia bisnis adalah lewat..

Konsep Digital Marketing
By Special Skill Indonesia
| 28 November 2025

Di era digital seperti sekarang, hampir semua aktivitas manusia terhubung dengan internet, mulai dari mencari informasi, berbelanja, hingga..

Special Skill Indonesia

4 komentar untuk “7 Bahasa Pemrograman Paling Dicari di 2026, Kamu Harus Mulai dari Mana?”

Tinggalkan Komentar

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

Scroll to Top