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Corso

Caso di studio: analisi e-commerce in Power BI

IntermedioLivello di competenza
Aggiornato 06/2024
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Power BIData Visualization
4 h
4 video
23 Esercizi
2,100 XP
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Descrizione del corso

Per le aziende di e-commerce, aumentare le vendite e ridurre le spese sono le priorità principali. In questo caso di studio su Power BI, analizzerai un set di dati di una finta azienda online che vende prodotti per animali domestici chiamata Whiskique.

Usa le tue abilità con Power BI per risolvere problemi del mondo reale

Prima di tutto, analizzerai i dati sulle vendite per far sapere all'azienda chi sono i loro clienti e cosa comprano. Poi userai l'analisi del paniere di mercato per capire quali prodotti vengono comprati spesso insieme.

Poi, dovrai considerare che le spese di spedizione sono ancora un grosso costo per i negozi online. Ti occuperai di strategie come spedire più prodotti uguali per abbassare i costi per unità.

Analizza i dati e mostra quello che hai scoperto

Mentre metti insieme i tuoi risultati, creerai nuove misure e varie visualizzazioni in Power BI, come grafici combinati, mappe ad albero e mappe. Infine, userai filtri e parametri per rendere dinamici i tuoi grafici e creare pagine in stile dashboard per condividere le tue intuizioni.

Prerequisiti

DAX Functions in Power BIData Visualization in Power BI
1

Esplorazione dei dati

In questo primo capitolo, costruirai un modello dati per l’analisi di vendite e spese. Combinerai più file, filtrerai i dati non validi e creerai metriche per clienti e ordini. Utilizzerai Power Query per individuare i prodotti acquistati spesso insieme.
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2

Analisi e-commerce

Successivamente, creerai metriche per i prodotti e i clienti più redditizi. Costruirai una mappa delle vendite per stato, prima di esplorare le metriche sui costi di spedizione. Infine, realizzerai un’analisi what-if per mostrare l’impatto della spedizione di quantità maggiori sui costi di spedizione.
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3

Visualizzare l’analisi

Nel capitolo finale, creerai più pagine in stile dashboard per raccontare una storia basata sui dati al tuo pubblico. Mostrerai le KPI e le visualizzazioni di prodotto e cliente. Per concludere, raccomanderai azioni specifiche per ridurre le spese di spedizione.
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