Brainmatics

Microsoft Excel 2016 Advanced

Microsoft Excel dapat digunakan untuk mengolah berbagai data. Contoh pengolahan data pada aplikasi spreadsheet ini adalah menganalisis data saintifik, menyusun anggaran, membuat invoice, memproduksi chart dari data dan lain-lain. (Walkenbach, 2013). Analisis data yang dilakukan pada Microsoft Excel dapat cukup rumit. Analisis data rumit ini banyak dilakukan oleh pengguna tingkat mahir. Hal ini karena pengguna tingkat mahir seringkali perlu menganalisis data dinamis. Pengguna perlu menganalisis data secara prediktif, melakukan data discovery, dan mengubah penampilan data sesuai kebutuhan. Konsep kebutuhan pengguna tingkat mahir ini dinamakan self-service business intelligence (Alexander, 2014).

Microsoft Excel memungkinkan pengguna tingkat mahir melakukan self service business intelligence. Fitur-fitur yang dimanfaatkan meliputi Power Pivot, Power Query, Power Map dan Power View (Alexander, 2014). Pengguna dapat mengagregasi data dari berbagai macam sumber, mendefinisikan relasinya, memproses analisis service cubes, dan membuat dashboard interaktif. Tampilan visualisasi data pada dashboard ini kemudian dapat dibagikan melalui web.

Training Microsoft Excel 2016 Advanced merupakan training lanjutan dari Microsoft Excel 2016 yang berfokus pada dasar-dasar visualisasi data. Materi yang dibahas meliputi konsep database, dasar PivotTable, penggunaan PivotTable dan PivotChart, pengantar Power Pivot, pembuatan dashboard dengan Power View, pemanfaatan Power Map, dan penggunaan Add-In Power Query. Training dilengkapi dengan berbagai studi kasus sesuai konsep dan teori yang dipaparkan.

 

OBJECTIVES

  1. Mampu menggunakan Power Pivot untuk membuat mekanisme pelaporan
  2. Melakukan automasi integrasi data dengan Power Query
  3. Membuat visualisasi dan dashboard dengan Power View
  4. Mempublikasikan dashboard ke web

 

AUDIENCE

  1. Data Processor
  2. Data Analyst
  3. Data Scientist
  4. Profesional TI
  5. Profesional Keuangan

 

PREREQUISITES

Microsoft Excel 2016

 

CONTENT

1. Important Database Concepts

1.1. Traditional Limits of Excel and How Databases Help
1.2. Database Terminology
1.3. How Databases Are Designed

2. PivotTable Fundamentals

2.1.Introducing the PivotTable
2.2.Customizing Your PivotTable
2.3.Understanding Slicers
2.4.Creating a Timeline Slicer
2.5.Understanding the Internal Data Model

3. Using PivotTables and PivotCharts

3.1. Analyzing data dynamically by using PivotTables
3.2. Filtering, showing, and hiding PivotTable data
3.3. Editing PivotTables
3.4. Formatting PivotTables
3.5. Creating PivotTables from external data
3.6. Creating dynamic charts by using PivotCharts

4. Introduction to Power Pivot

4.1. Understanding the Power Pivot Internal Data Model
4.2. Linking Excel Tables to Power Pivot
4.3. Creating Relationships Among Your Power Pivot Tables
4.4. Creating a PivotTable from Power Pivot Data
4.5. Enhancing Power Pivot Data with Calculated Columns
4.6. Utilizing DAX to Create Calculated Columns
4.7. Understanding Calculated Fields

5. Creating Dashboards with Power View

5.1. Activating the Power View Add-In
5.2. Creating a Power View Dashboard

6. Adding Location Intelligence with Power Map

6.1. Installing and Activating the Power Map Add-In
6.2. Loading Data into Power Map
6.3. Managing and Modifying Map Visualizations
6.4. Adding Custom Components
6.5. Customizing and Managing Power Map Tours

7. Using the Power Query Add-In

7.1. Installing and Activating the Power Query Add-In
7.2. Power Query Basics
7.3. Understanding Column and Table Actions
7.4. Power Query Connection Types
7.5. Creating and Using Power Query Functions

 

INSTRUCTOR

Mulyana. Kelahiran Lebak – Banten, menyelesaikan D3 Teknik Komputer di Bina Sarana Informatika dan S1 Teknik Informatika di STMIK Eresha – Jakarta. Saat ini aktif diberbagai project Enterprise Architecture dan Data Analytics. Dipercaya untuk menangani Arsitektur Data dan Data Mining baik di organisasi pemerintahan maupun swasta. Tren saat ini organisasi tidak sekedar pada tata kelola data yang baik namun menuntut pada penyajian data sebagai dukungan kebijakan yang secara cepat dan akurat. Tugas saya adalah mengembangkan desain data yang fleksible dan reliable terhadap perubahan bisnis dan kebijakan yang dinamis serta meningkatkan nilai data sehingga memberikan keuntungan bagi perusahaan atau organisasi.