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Kurs

Fallstudie: E‑Commerce-Analyse in Power BI

MittelSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 06/2024
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Power BIData Visualization
4 Std.
4 Videos
23 Übungen
2,100 XP
3,532
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Kursbeschreibung

Für E-Commerce-Unternehmen sind die Steigerung des Umsatzes und die Senkung der Kosten oberste Priorität. In dieser Power BI-Fallstudie schaust du dir einen Datensatz von einer fiktiven Online-Firma für Haustierbedarf namens Whiskique an.

Nutze deine Power BI-Kenntnisse, um echte Probleme zu lösen

Zuerst schaust du dir die Verkaufsdaten an, um dem Unternehmen zu zeigen, wer seine Kunden sind und was sie kaufen. Dann kannst du mit der Warenkorb-Analyse herausfinden, welche Produkte oft zusammen gekauft werden.

Als Nächstes musst du dich damit befassen, dass die Versandkosten für Online-Händler nach wie vor einen großen Kostenfaktor darstellen. Du wirst Strategien ausarbeiten, wie zum Beispiel mehr vom gleichen Produkt zu verschicken, um die Kosten pro Einheit zu senken.

Analysiere die Daten und zeig deine Ergebnisse

Während du deine Ergebnisse zusammenstellst, erstellst du in Power BI neue Kennzahlen und verschiedene Visualisierungen, wie Kombinationsdiagramme, Treemaps und Karten. Zum Schluss kannst du Filter und Parameter nutzen, um deine Diagramme dynamisch zu gestalten und Dashboard-ähnliche Seiten zu erstellen, auf denen du deine Erkenntnisse teilen kannst.

Voraussetzungen

DAX Functions in Power BIData Visualization in Power BI
1

Daten erkunden

In diesem ersten Kapitel erstellst du ein Datenmodell für die Analyse von Umsatz und Kosten. Du kombinierst mehrere Dateien, filterst ungültige Daten heraus und erstellst Kennzahlen für Kundschaft und Bestellungen. Außerdem nutzt du Power Query, um Produkte zu identifizieren, die häufig zusammen gekauft werden.
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2

E‑Commerce-Analytik

Als Nächstes erstellst du Kennzahlen für die profitabelsten Produkte und Kundinnen/Kunden. Du baust eine Karte der Verkäufe nach Bundesstaat, bevor du die Metriken zu Versandkosten untersuchst. Abschließend erstellst du eine What‑if‑Analyse, um den Einfluss höherer Versandmengen auf die Versandkosten darzustellen.
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3

Deine Analyse visualisieren

Im letzten Kapitel erstellst du mehrere dashboardartige Seiten, um eine Datenstory für dein Publikum aufzubauen. Du präsentierst die Produkt- und Kunden‑KPIs und Visualisierungen. Zum Abschluss empfiehlst du konkrete Maßnahmen zur Senkung der Versandkosten.
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Fallstudie: E‑Commerce-Analyse in Power BI
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