Dans ce premier chapitre, vous commencerez à explorer le nouveau jeu de données et reverrez la création de champs calculés dans Tableau afin de mieux comprendre pourquoi la clientèle se désabonne.

Analyser l'attrition de la clientèle dans Tableau

Processus d'analyse dans Tableau

Vérification des données

Calculer le taux d'attrition

Analyser les raisons du départ de clients

Approfondir les catégories de résiliation

Tirez parti des cartes

Analyse exploratoire

Vous poursuivrez en mettant à profit les connaissances Tableau acquises dans les cours préalables pour approfondir les raisons du départ des clientes et clients de Databel.

Prendre du recul

Analyser les données démographiques

Intervalles d'âge

Inspecter les groupes

Paramètres

Forfait illimité

Appels internationaux

Conseils à Databel

Type de contrat

Étudier les tendances de l'attrition

Dans le dernier chapitre, vous créerez des tableaux de bord interactifs dans Tableau et les organiserez en histoires afin de partager vos résultats avec les parties prenantes.

Créer un récit cohérent

Bonnes pratiques de conception de tableaux de bord

Tableau de bord — Vue d'ensemble

Tranches et groupes d'âge

Mode de paiement et type de contrat

Forfaits international et données

C'est l'heure de l'histoire!

Conclusion

Enregistrer votre travail

Visualiser votre analyse

Metadata sheet

Databel - Data

Workbooks

Êtes-vous prêt à mettre vos compétences Tableau à l'épreuve avec un jeu de données réel?

Pour les entreprises par abonnement, réduire l'attrition de la clientèle est une grande priorité. Dans cette étude de cas Tableau, vous examinerez un jeu de données d'une société de télécommunications fictive nommée Databel et analyserez ses taux d'attrition. Analyser l'attrition, ce n'est pas seulement connaître le taux : il faut aussi comprendre pourquoi les clientes et clients se désabonnent au rythme observé et comment réduire l'attrition. Vous répondrez à ces questions en créant des champs calculés et différentes visualisations dans Tableau, comme des graphiques à double axe et des nuages de points. Vous rendrez vos graphiques dynamiques à l'aide de filtres et de paramètres, puis vous rassemblerez le tout dans une histoire pour partager vos constats.


Êtes-vous prêt à appliquer vos compétences Power BI à un ensemble de données réelles?
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<h2> Mettez vos compétences Tableau à profit avec une étude de cas </h2> 
Pour les entreprises proposant des abonnements, la réduction du taux de désabonnement des clients est une priorité absolue. Dans cette étude de cas sur Power BI, vous examinerez un ensemble de données provenant d'une entreprise de télécommunications fictive appelée Databel et analyserez ses taux de désabonnement.
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<h2> Comprendre pourquoi les clients se désabonnent </h2> 
Analyser le taux de désabonnement ne consiste pas seulement à connaître ce taux : il s'agit également de comprendre pourquoi les clients se désabonnent à ce rythme et comment réduire ce taux. Vous répondrez à ces questions en créant des champs calculés et diverses visualisations dans Tableau, comme des graphiques à double axe et des nuages de points. Vous rendrez vos graphiques dynamiques en utilisant des filtres et des paramètres, puis vous combinerez le tout dans une histoire pour partager vos perspectives.


Introduction to Tableau

Analyzing Data in Tableau

Creating Dashboards in Tableau

Vous analyserez un ensemble de données de Databel dans Tableau pour comprendre pourquoi les clients partent.

Étude de cas : analyser l'attrition de la clientèle dans Tableau

Vous analyserez un jeu de données d’une entreprise fictive appelée Databel dans Tableau, et devrez déterminer pourquoi les clients quittent. 

Conclusion

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