In this first chapter, you’ll build a data model for sales and expense analysis. You’ll combine multiple files, filter out invalid data, and create metrics for customers and orders. You will utilize Power Query to help determine products that are frequently purchased together.


E-Commerce-Daten analysieren

Daten importieren

Reihenfolge nach entstehenden Kosten

Kosten in der Lieferkette

Daten bereinigen

Neue Kunden-Measures

Produkte und Versand

Blick auf die Mengen

Market-Basket-Visualisierung

Data Exploration

Next, you’ll create metrics for the most profitable products and customers. You’ll 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.

Ecommerce analytics

Add state-region mapping

Sales by state exercise

What-if analysis metrics: Part 1

What-if analysis metrics: Part 2

Shipping costs by product

What-if analysis

Ecommerce Analytics

In the final chapter, you’ll build multiple dashboard-style pages, in order to create a data story for your audience. You’ll display the product and customer KPIs and visuals. To round off, you’ll recommend specific actions to reduce shipping expenses.

Creating a cohesive story

Revenue and profits

Build an executive summary

Profit percentage treemap

Profit percentage exercise

Shipping costs dashboard

Final dashboards

Wrap-up

Visualize Your Analysis

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

Metadata sheet

In dieser Power-BI-Fallstudie untersuchst du einen realen Datensatz eines E‑Commerce-Unternehmens, um Erkenntnisse für den Online-Tierbedarfsanbieter Whiskique zu gewinnen. Mithilfe dessen, was du in vorherigen Kursen gelernt hast, nutzt du Power Query, um die Daten zu untersuchen und zu bereinigen. So findest du heraus, wie sich die Verkäufe entwickeln und wo die Kundschaft sitzt. Anschließend verwendest du DAX, um aussagekräftige Visualisierungen deiner Erkenntnisse zu erstellen. Zum Schluss bringst du alles zusammen und nutzt das gesamte Power-BI‑Spektrum, um dashboardartige Seiten zu gestalten, damit du Fragen des Führungsteams von Whiskique beantworten kannst.

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. <br><br> <h2>Nutze deine Power BI-Kenntnisse, um echte Probleme zu lösen</h2> 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. <br><br> 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.<br><br>
<h2>Analysiere die Daten und zeig deine Ergebnisse</h2> 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.

DAX Functions in Power BI

Data Visualization in Power BI

Im E-Commerce sind Umsatzsteigerung und Kostensenkung wichtig. Analysiere Daten mit Power BI.

Fallstudie: E‑Commerce-Analyse in Power BI

Daten importieren

Übungsanweisungen

Interaktive praktische Übung