En este primer capítulo, crearás un modelo de datos para analizar ventas y gastos. Combinarás varios archivos, filtrarás datos no válidos y crearás métricas para clientes y pedidos. Utilizarás Power Query para identificar productos que se compran con frecuencia juntos.


Analizar datos de comercio electrónico

Incorporar los datos

Costes de la cadena de suministro

Limpieza de datos

Nuevas medidas de clientes

Products and shipping

Analizando cantidades

Visualización de market basket

Exploración de datos

A continuación, crearás métricas para identificar los productos y clientes más rentables. Construirás un mapa de ventas por estado y, después, explorarás las métricas de coste de envío. Para terminar, crearás un análisis de escenarios para mostrar el impacto de enviar mayores cantidades en los costes de envío.

Analítica de comercio electrónico

Añadir mapeo estado-región

Ejercicio: ventas por estado

Métricas de análisis what-if: Parte 1

Métricas de análisis What-if: Parte 2

Costes de envío por producto

Análisis de escenarios (What-if)

En el capítulo final, crearás varias páginas tipo panel para construir una historia con los datos para tu audiencia. Mostrarás los KPI y las visualizaciones de productos y clientes. Para cerrar, recomendarás acciones concretas para reducir los gastos de envío.

Crear una historia cohesionada

Ingresos y beneficios

Crea un resumen ejecutivo

Treemap del porcentaje de beneficio

Ejercicio de porcentaje de beneficios

Panel de costes de envío

Paneles finales

Cierre

Visualiza tu análisis

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

Metadata sheet

En este caso práctico de Power BI, explorarás un conjunto de datos real de un negocio de comercio electrónico para descubrir información clave de una tienda de productos para mascotas llamada Whiskique. Aplicando lo que has aprendido en cursos anteriores, usarás Power Query para investigar y limpiar los datos y averiguar cómo están funcionando las ventas de la empresa y dónde se encuentran sus clientes. Después, utilizarás DAX para crear visualizaciones reveladoras de tus hallazgos. Por último, lo integrarás todo aprovechando todo lo que ofrece Power BI para crear páginas tipo panel y así poder responder a las preguntas del equipo directivo de Whiskique.

Para las empresas de comercio electrónico, aumentar las ventas y reducir los gastos son prioridades fundamentales. En este caso práctico de Power BI, investigarás un conjunto de datos de una empresa ficticia de productos para mascotas llamada Whiskique. <br><br> <h2>Usa tus habilidades en Power BI para resolver problemas del mundo real</h2> En primer lugar, analizarás el conjunto de datos de ventas para informar a la empresa sobre quiénes son sus clientes y qué compras realizan. A continuación, utilizarás el análisis de la cesta de la compra para identificar qué productos se compran con frecuencia juntos. <br><br> A continuación, deberás abordar el hecho de que los gastos de envío siguen siendo un gasto importante para los minoristas en línea. Trabajarás en estrategias como enviar más unidades del mismo producto para reducir los costes por unidad.<br><br>
<h2>Analiza los datos y visualiza tus conclusiones.</h2> A medida que recopiles tus hallazgos, crearás nuevas medidas y diversas visualizaciones en Power BI, como gráficos combinados, mapas de árbol y mapas. Por último, utilizarás filtros y parámetros para dinamizar tus gráficos y crear páginas tipo panel de control en las que compartir tus conocimientos.

DAX Functions in Power BI

Data Visualization in Power BI

En ecommerce, aumentar ventas y reducir gastos son prioridades. Analizarás datos de una tienda de mascotas.

Caso práctico: análisis de comercio electrónico en Power BI

En el comercio electrónico, más ventas y menos costes es esencial. Analiza los datos de una empresa online con Power BI.

Ejercicio de porcentaje de beneficios

Caso práctico: análisis de comercio electrónico en Power BI

Ejercicio interactivo práctico