Visualisasi data
Grafik yang menjawab pertanyaan dengan jujur, dari memilih jenisnya sampai dashboard dan cerita.
Yang dibahas di kursus ini
Fondasi bersama untuk data analyst, data scientist, dan data engineer. Mulai dari grafik yang jujur: memilih jenis grafik dari pertanyaannya, sumbu yang tidak menyesatkan, total vs rasio, musim seperti Ramadan dan 11.11, serta judul yang menyebut temuannya. Lalu warna dan label, dashboard yang benar-benar dibaca, dan cara bercerita dengan data. Setiap bite punya grafik nyata dan pertanyaan untuk mengecek pemahaman Anda, dengan contoh dari toko online, ojek online, dan marketplace di Indonesia.
Baru mengenal AI? Mulai dari Dasar-dasar AI & data.
Bagian dari jalur karier:Data analyst
Yang akan bisa Anda lakukan
- Memilih jenis grafik yang menjawab pertanyaannya
- Mengenali sumbu terpotong, dua sumbu y, dan total yang seharusnya rasio
- Membandingkan periode musiman seperti Ramadan dan 11.11 secara setara
- Menulis judul grafik yang menyebut temuannya
Unit dan bite
- Unit 15 biteSekitar 15 menit
Grafik yang jujur
Memilih grafik yang tepat dan menghindari grafik yang menyesatkan, termasuk yang tidak sengaja.
- 3 menit
Memilih jenis grafik
Pertanyaannya yang memilih grafik: garis untuk waktu, batang untuk perbandingan, scatter untuk hubungan, dan tabel untuk angka persis.
- 3 menit
Sumbu dan skala
Batang harus mulai dari nol, garis boleh di-zoom asal jujur, dan dua sumbu y hampir selalu menyesatkan.
- 3 menit
Total vs rasio
Kota terbesar hampir selalu menang di total. Bandingkan per toko, per pengguna, atau per orang.
- 3 menit
Musiman di grafik
Ramadan, Lebaran, 11.11: bandingkan dengan periode yang setara, bukan bulan sebelumnya. Dan ingat bahwa Ramadan bergeser setiap tahun.
- 3 menit
Judul yang langsung ke inti
Judul grafik yang menyebut temuannya, bukan sekadar nama metriknya, dan tidak mengklaim lebih dari yang ditunjukkan grafiknya.
- Unit 25 biteSekitar 15 menit
Grafik untuk setiap pertanyaan
Batang, garis, histogram, scatter, dan bagian dari keseluruhan: kapan masing-masing dipakai dan cara membuatnya rapi.
- 3 menit
Membandingkan kategori
Batang yang diurutkan, batang horizontal untuk label panjang, dan kapan dot plot lebih rapi.
- 3 menit
Perubahan dari waktu ke waktu
Garis, area, dan berapa banyak garis yang masih bisa dibaca dalam satu grafik.
- 3 menit
Menampilkan sebaran
Histogram dan box plot untuk waktu antar, nilai belanja, dan gaji.
- 3 menit
Menampilkan hubungan
Scatter plot, garis tren, dan kenapa korelasi di grafik belum berarti sebab.
- 3 menit
Bagian dari keseluruhan
Pie, batang bertumpuk, dan batang 100%: mana yang bisa dibandingkan dan mana yang tidak.
- Unit 34 biteSekitar 12 menit
Warna dan label
Warna yang punya arti, label langsung di data, dan grafik yang tetap terbaca oleh semua orang.
- 3 menit
Warna yang punya tujuan
Satu warna untuk data biasa, satu warna sorotan untuk yang penting.
- 3 menit
Grafik yang aman untuk buta warna
Sekitar 1 dari 12 laki-laki sulit membedakan merah dan hijau. Cara memilih palet yang tetap terbaca.
- 3 menit
Label langsung, bukan legenda
Menulis nama seri di ujung garis supaya mata tidak bolak-balik ke legenda.
- 3 menit
Angka dan satuan di grafik
Rp juta atau Rp miliar, persen atau poin persentase, dan berapa desimal yang perlu.
- Unit 46 biteSekitar 18 menit
Dashboard yang dibaca orang
Dashboard yang menjawab pertanyaan rutin dalam sekali lihat, bukan kumpulan semua grafik yang bisa dibuat.
- 3 menit
Dashboard untuk satu keputusan
Mulai dari siapa yang membacanya dan apa yang ia putuskan setiap minggu.
- 3 menit
KPI dan konteksnya
Angka tanpa pembanding tidak berarti apa-apa: target, periode lalu, dan tahun lalu.
- 3 menit
Tata letak dashboard
Angka utama di kiri atas, detail di bawah, dan urutan yang mengikuti cara orang membaca.
- 3 menit
Filter dan drill-down
Filter tanggal, kota, dan kanal tanpa membuat pembaca tersesat.
- 3 menit
Mengotomatiskan pembaruan
Dari export manual setiap Senin ke data yang diperbarui sendiri setiap pagi.
- 3 menit
Menjaga dashboard tetap dipercaya
Tanggal pembaruan, definisi metrik, dan apa yang terjadi ketika angkanya tidak cocok dengan laporan lain.
- Unit 55 biteSekitar 15 menit
Bercerita dengan data
Dari temuan ke pesan: anotasi, urutan grafik, ketidakpastian, dan ringkasan yang dibaca atasan.
- 3 menit
Dari temuan ke pesan
Satu kalimat yang menjawab "jadi apa?", sebelum grafik pertama dibuat.
- 3 menit
Memberi anotasi pada grafik
Menandai peluncuran, promo, dan gangguan langsung di grafik supaya pembaca tidak menebak.
- 3 menit
Mengurutkan grafik
Dari gambaran besar ke penyebab ke rekomendasi, dalam tiga sampai lima grafik.
- 3 menit
Menampilkan ketidakpastian
Rentang, selang, dan kata-kata yang jujur ketika datanya belum pasti.
- 3 menit
Menulis ringkasannya
Tiga baris di atas laporan: temuannya, buktinya, dan apa yang Anda sarankan.
Pertanyaan tentang kursus ini
Belajar
Berapa lama menyelesaikan Visualisasi data?
Sekitar 75 menit total: 5 unit yang terdiri dari 25 bite, masing-masing sekitar tiga menit, dan setiap bite diakhiri pertanyaan singkat. Anda bisa mengerjakan satu bite sehari atau beberapa sekaligus.
Apakah saya perlu bisa coding?
Tidak untuk memulai. Kursus fondasi menjelaskan setiap ide dengan bahasa sehari-hari lebih dulu; kalau sebuah kursus memakai SQL atau Python, kursus itu mengajarkannya dari awal, dengan playground di dalam pelajaran.
Saya harus mulai dari mana?
Kalau Anda baru mengenal AI, mulai dari Dasar-dasar AI & data. Kalau Anda sudah tahu pekerjaan yang dituju, ikuti jalur kariernya; Visualisasi data punya tempat di dalamnya.
Kapan saya bisa mulai belajar?
Datamew segera hadir di iOS dan Android. Belum ada tanggal rilis maupun harga yang diumumkan: gabung waitlist dan kami akan memberi tahu saat aplikasinya tersedia.
Apakah tersedia dalam Bahasa Indonesia?
Ya. Datamew ditulis dalam Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris.
Kursus lainnya
- Dasar-dasar AI & dataCara kerja AI, cara memberinya instruksi, dan cara membaca angka dengan jujur.
- Data analystCara analis berpikir dan bekerja: dari pertanyaan bisnis ke jawaban yang dipakai orang.
- Data engineerMembangun pipeline yang membawa data tepat waktu dan benar: SQL, Python, orkestrasi, dan warehouse.
- Data scientistApa yang dikerjakan data scientist, dan cara memakai LLM dalam pekerjaannya.
- Persiapan dataDari export mentah ke tabel yang bisa dipercaya: bentuk yang rapi, nilai kosong, duplikat, dan format.
- SQL untuk analisisBertanya langsung ke database: menyaring, meringkas, menggabungkan tabel, dan window function.
- StatistikDasar statistik yang dipakai setiap peran data: meringkas, membaca sebaran, dan mengukur ketidakpastian.
- Supervised dan unsupervised learningDua cara mesin belajar dari data: dengan jawaban, dan tanpa jawaban.
- Rekomendasi produkCara kerja "mungkin Anda suka", data di baliknya, dan cara membuktikan dampaknya.
- A/B testingMengukur apakah sebuah perubahan benar-benar berhasil, dengan dua grup acak dan hasil yang dibaca jujur.
- ForecastingPerkirakan permintaan sebagai rentang, siap untuk Ramadan, 11.11, dan 12.12.
- Segmentasi pelangganMembagi pelanggan ke kelompok yang berbeda, lalu memperlakukan setiap kelompok dengan berbeda.
- Analitik media sosialMembaca angka Instagram, TikTok, dan YouTube dengan jujur, dan memakai AI tanpa tertipu.
- AI untuk rekonsiliasi keuanganMencocokkan mutasi rekening dengan invoice: aturan dulu, AI untuk sisanya, manusia yang memutuskan.
- AI untuk SEOCara kerja pencarian di era jawaban AI, riset kata kunci, Search Console, dan menulis dengan AI secara bertanggung jawab.
Bacaan sambil menunggu
Panduan dari tim Datamew, gratis di web hari ini.
Cara Menjadi Data Analyst di Indonesia: Skill, Roadmap, dan Gaji (2026)
Untuk menjadi data analyst, pelajari spreadsheet, SQL, satu tool BI seperti Looker Studio atau Power BI, statistik dasar, dan cara menjelaskan temuan dengan bahasa sederhana. Dasarnya bisa dikuasai dalam sekitar enam bulan belajar paruh waktu, lalu Anda butuh dua atau tiga proyek portofolio untuk dipanggil wawancara. Rata-rata gaji data analyst di Indonesia menurut Indeed sekitar Rp6,3 juta per bulan.
8 menit bacaCara Menjadi Data Scientist di Indonesia: Skill, Roadmap, dan Gaji (2026)
Data scientist memakai Python, statistik, dan machine learning untuk memprediksi apa yang akan terjadi dan menguji apa yang berhasil. Kebanyakan orang sampai ke sana lewat data analysis dulu: kuasai SQL dan statistik, lalu Python, eksperimen, dan machine learning, yang butuh sekitar satu tahun belajar paruh waktu. Di Indonesia, rata-rata gaji data scientist di Indeed sekitar Rp14,5 juta per bulan.
8 menit bacaJadi yang pertama memakai aplikasinya
Tinggalkan email Anda dan kami akan memberi tahu saat Datamew tersedia di ponsel Anda. Satu email saat rilis, tanpa spam.
- Segera hadir diApp Store
- Segera hadir diGoogle Play
- Pakai sekarang diweb