강의
케이스 스터디: Tableau로 이커머스 분석
중급기술 수준
업데이트됨 2024. 6.
TableauData Visualization3시간4 동영상27 연습 문제2,500 XP2,884성취 증명서
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실전 사례 연구로 Tableau 기술을 활용하세요
먼저 판매 데이터세트를 분석하여 어떤 제품이 함께 자주 구매되는지, 그리고 어떤 수량으로 구매되는지 알아봅니다. 그런 다음 장바구니 분석을 구축하여 업셀 및 크로스셀 추천을 하게 됩니다.다음으로, 배송비가 온라인 소매업체에게 여전히 큰 비용이라는 사실을 다뤄야 합니다. 단위당 비용을 줄이기 위해 동일한 제품을 더 많이 출하하는 것과 같은 전략을 다루게 됩니다. 또한 고객이 어디에 있고 무엇을 구매하는지 파악하여, 경영진에게 새로운 창고 위치에 대한 권고를 제시할 수 있어야 합니다.
데이터를 분석하고 결과를 시각화하세요
조사 결과를 정리하면서 Tableau에서 계산된 필드와 이중 축 그래프, 하이라이트 테이블, 지도와 같은 다양한 시각화를 만들게 됩니다. 마지막으로, 필터와 매개변수를 사용해 그래프를 동적으로 만들고, 모든 내용을 하나의 스토리로 결합해 여러분의 추천을 공유하게 됩니다.선수 조건
Analyzing Data in Tableau1
Data Exploration
In this first chapter, you’ll build a dataset for sales and expense analysis. You’ll combine multiple files, filter out invalid data, and create metrics for customers and orders. Using a self-join on sales data, learn to create a correlation matrix.
Use the correlation matrix to determine products that are frequently bought together.
2
Ecommerce Analytics
Next, you’ll create metrics for the most profitable products and customers. You’ll standardize location names and build a map of sales by state, before exploring the shipping cost metrics. Finally, you’ll build a what-if analysis to display the impact of shipping higher quantities on shipping costs.
3
Visualize Your Analysis
In the final chapter, you’ll build multiple dashboards and present them as a coherent story. You’ll display the product and customer attributes that will result in the highest ROI for the upsell/cross-sell campaign. To round off, you’ll recommend specific actions to reduce shipping expenses.
케이스 스터디: Tableau로 이커머스 분석
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