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.


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

Daten erkunden

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.

E-Commerce-Analytik

Bundesstaat-Region-Zuordnung hinzufügen

Übung: Umsatz nach Bundesstaat

What-if-Analyse-Metriken: Teil 1

What-if-Analyse-Metriken: Teil 2

Versandkosten nach Produkt

What-if-Analyse

E‑Commerce-Analytik

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.

Eine stimmige Story erstellen

Umsatz und Gewinn

Erstelle eine Executive Summary

Treemap der Gewinnprozente

Übung: Gewinnprozentsatz

Dashboard zu Versandkosten

Finale Dashboards

Abschluss

Deine Analyse visualisieren

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

Neue Kunden-Measures

Fallstudie: E‑Commerce-Analyse in Power BI

Anleitung zur Übung

Interaktive Übung