10 Tools Data Analyst yang Wajib Dipelajari Pemula di 2026

Di era digital seperti sekarang, profesi data analyst menjadi salah satu pekerjaan yang paling banyak dicari perusahaan. Hampir semua bisnis mulai dari startup, e-commerce, perbankan, hingga perusahaan teknologi membutuhkan data analyst untuk membantu mengambil keputusan berdasarkan data.



Banyak pemula yang ingin belajar data analyst sering bingung harus mulai dari mana.

Apakah harus belajar coding? Haruskah langsung belajar machine learning? Atau cukup menguasai Excel saja?



Sebenarnya, menjadi data analyst tidak harus langsung mempelajari hal yang rumit. Yang paling penting adalah memahami tools yang memang digunakan di dunia kerja. Dengan menguasai tools yang tepat, proses belajar data analyst akan jauh lebih terarah dan mudah.



Pada artikel ini, kita akan membahas 10 tools data analyst yang wajib dipelajari pemula beserta fungsi, kegunaan, dan alasan kenapa tools tersebut penting di dunia kerja.

Kalau berbicara tentang data analyst, Excel adalah tools pertama yang wajib dipelajari. Bahkan hingga sekarang, banyak perusahaan masih menggunakan Excel untuk analisis data sehari-hari.



Excel sangat cocok untuk pemula karena mudah dipelajari dan memiliki banyak fitur penting seperti:

• Sorting Data
• Filtering
• Pivot Table
• Data Cleaning
• Formula & Fungsi
• Visualisasi Data Sederhana



Beberapa Rumus Excel yang sering digunakan data analyst:

• VLOOKUP
• XLOOKUP
• IF
• SUMIFS
• COUNTIFS
• INDEX MATCH
• TEXT
• DATE



Excel biasanya digunakan untuk:

• Membuat laporan penjualan
• Analisis data customer
• Rekap transaksi
• Dashboard sederhana
• Membersihkan data



Banyak pemula meremehkan Excel karena terlihat sederhana. Padahal, kemampuan Excel yang baik bisa menjadi nilai tambah besar ketika melamar pekerjaan data analyst.



Jika kamu masih pemula, Excel adalah tempat terbaik untuk memulai perjalanan belajar data analyst.



SQL atau Structured Query Language adalah bahasa yang digunakan untuk mengambil dan mengelola data dari database.

Hampir semua perusahaan modern menyimpan data mereka di database. Karena itu, kemampuan SQL menjadi skill wajib untuk data analyst.

Dengan SQL, kamu bisa:

• Mengambil data
• Memfilter data
• Menggabungkan tabel
• Menghitung data
• Membuat laporan
• Mencari insight bisnis



Contoh query sederhana:

SELECT product_name, SUM(sales)
FROM transactions
GROUP BY product_name;



Beberapa konsep SQL penting untuk pemula:

• SELECT
• WHERE
• GROUP BY
• ORDER BY
• JOIN
• HAVING
• Subquery
• Aggregate Functions



SQL sangat penting karena:

• Lebih cepat dibanding analisis manual
• Digunakan hampir di semua perusahaan
• Skill wajib di banyak lowongan data analyst



Kalau ingin serius menjadi data analyst, belajar SQL adalah investasi yang sangat bagus.



Google Sheets adalah alternatif spreadsheet berbasis cloud yang mirip dengan Excel.



Kelebihan Google Sheets:

• Bisa kolaborasi real-time
• Gratis digunakan
• Mudah diakses
• Cocok untuk kerja tim
• Integrasi dengan Google Workspace



Banyak startup dan perusahaan modern menggunakan Google Sheets karena lebih praktis untuk kolaborasi.

Google Sheets juga memiliki fitur:

• Pivot table
• Chart
• Conditional formatting
• Formula
• Automation sederhana



Untuk pemula, Google Sheets sangat cocok dipelajari bersamaan dengan Excel karena konsepnya hampir sama.



Power BI adalah tools visualisasi data yang sangat populer di dunia kerja.



Dengan Power BI, data analyst dapat membuat:

• Dashboard interaktif
• Laporan bisnis
• Visualisasi data
• KPI monitoring
• Grafik profesional



Power BI banyak digunakan perusahaan karena:

• Mudah digunakan
• Integrasi dengan Excel dan database
• Visualisasi sangat bagus
• Cocok untuk business intelligence



Contoh penggunaan Power BI:

• Dashboard penjualan
• Analisis performa cabang
• Monitoring target bisnis
• Laporan keuangan



Untuk pemula, Power BI adalah salah satu tools terbaik untuk belajar data visualization.



Selain Power BI, Tableau juga merupakan tools visualisasi data yang populer.



Tableau terkenal karena:

• Visualisasi yang sangat interaktif
• Drag and drop interface
• Mudah membuat dashboard profesional



Biasanya Tableau digunakan oleh:

• Perusahaan besar
• Tim business intelligence
• Analis data profesional



Kelebihan Tableau:

• Visualisasi lebih fleksibel
• Banyak pilihan chart
• Performa bagus untuk data besar



Namun untuk pemula, Power BI biasanya lebih mudah dipelajari dibanding Tableau.



Python adalah bahasa pemrograman yang sangat populer di bidang data.



Walaupun tidak semua data analyst harus menjadi programmer, Python sangat membantu untuk analisis data yang lebih kompleks.



Python biasanya digunakan untuk:

• Data cleaning
• Automation
• Data analysis
• Machine learning
• Web scraping



Library Python yang sering digunakan data analyst:

• pandas
• numpy
• matplotlib
• seaborn
• scikit-learn



Contoh sederhana penggunaan Python:

import pandas as pd

data = pd.read_csv("sales.csv")
print(data.head())

Python cocok dipelajari setelah memahami dasar Excel dan SQL.



R adalah bahasa pemrograman khusus untuk statistik dan analisis data.



Walaupun popularitasnya kalah dari Python, R masih banyak digunakan di:

• Akademik
• Riset
• Statistik
• Data science



Kelebihan R:

• Kuat untuk statistik
• Visualisasi bagus
• Banyak package analisis



Namun untuk pemula, Python biasanya lebih fleksibel dan lebih banyak digunakan industri.



Looker Studio sebelumnya dikenal sebagai Google Data Studio.



Tools ini digunakan untuk membuat dashboard online secara gratis.

Kelebihan Looker Studio:

• Gratis
• Mudah digunakan
• Integrasi dengan Google Analytics
• Cocok untuk digital marketing dashboard



Biasanya digunakan untuk:

• Laporan website
• Analisis traffic
• Dashboard marketing
• Laporan campaign



Bagi pemula yang tertarik data analyst atau digital marketing analyst, Looker Studio sangat worth it dipelajari.



Jupyter Notebook adalah tools yang sering digunakan untuk menjalankan kode Python dalam analisis data.



Kelebihan Jupyter Notebook:

• Mudah digunakan
• Cocok untuk belajar
• Bisa menggabungkan code dan dokumentasi
• Populer di data science



Banyak data analyst dan data scientist menggunakan Jupyter Notebook untuk:

• Eksplorasi data
• Testing analysis
• Membuat laporan analisis



Kalau kamu belajar Python untuk data analyst, kemungkinan besar kamu akan menggunakan Jupyter Notebook.



Apache Spark adalah tools untuk memproses data dalam jumlah besar.



Biasanya digunakan oleh:

• Perusahaan besar
• Big data engineer
• Data engineer
• Advanced data analyst



Spark mampu memproses jutaan hingga miliaran data dengan cepat.

Namun untuk pemula, Spark belum wajib dipelajari di awal. Fokus utama tetap:

• Excel
• SQL
• Power BI
• Python



Setelah memahami dasar tersebut, baru mulai mempelajari tools big data seperti Spark.



Banyak pemula mencoba belajar semuanya sekaligus dan akhirnya malah bingung sendiri.

Agar lebih efektif, berikut urutan belajar yang direkomendasikan:

1. Excel
2. SQL
3. Google Sheets
4. Power BI
5. Python
6. Tableau
7. Looker Studio
8. Jupyter Notebook
9. R
10. Apache Spark



Dengan urutan ini, proses belajar akan terasa lebih mudah dan tidak terlalu overwhelming.



Jawabannya: tidak selalu.



Banyak data analyst pemula memulai karir hanya dengan:

• Excel
• SQL
• dashboard tools



Namun, kemampuan coding seperti Python tetap menjadi nilai tambah besar karena:

• Membantu automation
• Analisis lebih kompleks
• Meningkatkan peluang karir



Karena itu, belajar coding dasar tetap sangat direkomendasikan.



Kalau kamu ingin mulai belajar data analyst, fokuslah pada skill yang benar-benar digunakan di dunia kerja.



Untuk pemula, skill paling penting adalah:

• Excel
• SQL
• Data cleaning
• Dashboard
• Analisis bisnis dasar



Di Easy Coding, kamu juga bisa belajar:

• kelas Excel untuk data analyst
• SQL untuk pemula
• Dasar analisis data
• Project portfolio



Dengan belajar melalui project, proses memahami data analyst biasanya jadi jauh lebih cepat dibanding hanya menonton teori saja.



Menjadi data analyst tidak harus dimulai dari hal yang rumit. Yang paling penting adalah memahami tools yang memang digunakan di industri.



Excel dan SQL adalah dua skill paling wajib untuk pemula karena hampir semua pekerjaan data analyst membutuhkannya. Setelah itu, kamu bisa melanjutkan ke Power BI, Python, dan tools lainnya.



Semakin sering praktik menggunakan data nyata, semakin cepat juga kemampuan analisismu berkembang.



Jadi, tools mana yang paling ingin kamu pelajari terlebih dahulu?