Dans ce premier chapitre, vous bâtirez un modèle de données pour l'analyse des ventes et des dépenses. Vous combinerez plusieurs fichiers, filtrerez les données invalides et créerez des mesures pour les clients et les commandes. Vous utiliserez Power Query pour déterminer les produits fréquemment achetés ensemble.


Analyser des données de commerce électronique

Importer les données

Coûts de la chaîne d'approvisionnement

Nettoyage des données

Nouvelles mesures clients

Produits et expédition

Examen des quantités

Visualisation d'achats croisés (market basket)

Exploration des données

Ensuite, vous créerez des mesures pour les produits et les clients les plus rentables. Vous construirez une carte des ventes par État, avant d'explorer les mesures liées aux frais d'expédition. Pour terminer, vous mettrez en place une analyse hypothétique (what‑if) pour illustrer l'incidence de l'expédition de quantités plus élevées sur les coûts d'expédition.

Analytique du commerce électronique

Ajouter la correspondance État–région

Exercice : ventes par État

Indicateurs d'analyse hypothétique : Partie 1

Mesures d'analyse de scénarios : partie 2

Frais d'expédition par produit

Analyse de type « what-if »

Dans le dernier chapitre, vous créerez plusieurs pages de type tableau de bord afin de raconter une histoire de données à votre public. Vous présenterez les ICP des produits et des clients ainsi que les visuels. Pour conclure, vous recommanderez des actions concrètes pour réduire les frais d'expédition.

Créer un récit cohérent

Revenus et profits

Créer un sommaire exécutif

Arborescence du pourcentage de profit

Exercice sur le pourcentage de profit

Tableau de bord des coûts d'expédition

Tableaux de bord finaux

Conclusion

Visualiser votre analyse

Metadata sheet

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

Dans cette étude de cas Power BI, vous explorerez un jeu de données réel d'une entreprise de commerce électronique afin de dégager des insights pour une boutique en ligne d'articles pour animaux nommée Whiskique. En vous appuyant sur ce que vous avez appris dans les cours précédents, vous utiliserez Power Query pour examiner et nettoyer les données afin de comprendre la performance des ventes de l'entreprise et l'emplacement de ses clients. Vous utiliserez ensuite DAX pour créer des visualisations éclairantes de vos constats. Enfin, vous réunirez le tout en tirant parti de tout ce que Power BI offre pour créer des pages de type tableau de bord, afin de pouvoir répondre aux questions de l'équipe de direction de Whiskique.

Pour les entreprises de commerce électronique, augmenter les ventes et réduire les dépenses sont des priorités absolues. Dans cette étude de cas sur Power BI, vous examinerez un ensemble de données provenant d'une entreprise fictive de fournitures pour animaux de compagnie en ligne appelée Whiskique. <br><br> <h2>Utilisez vos compétences en Power BI pour résoudre des problèmes concrets</h2> D’abord, vous analyserez l’ensemble de données sur les ventes afin d’informer l’entreprise sur qui sont ses clients et sur les achats qu’ils effectuent. Vous utiliserez ensuite l’analyse du panier d’achat pour aider à identifier quels produits sont fréquemment achetés ensemble. <br><br> Ensuite, vous devrez tenir compte du fait que les frais d’expédition demeurent une dépense importante pour les détaillants en ligne. Vous travaillerez sur des stratégies comme expédier davantage du même produit afin de réduire les coûts par unité.<br><br>
<h2>Analysez les données et visualisez vos résultats</h2> En regroupant vos résultats, vous créerez de nouvelles mesures et diverses visualisations dans Power BI, comme des graphiques combinés, des treemaps et des cartes. Enfin, vous utiliserez des filtres et des paramètres pour rendre vos graphiques dynamiques et créer des pages de type tableau de bord afin de partager vos analyses.

DAX Functions in Power BI

Data Visualization in Power BI

En commerce électronique, augmenter les ventes et réduire les coûts sont prioritaires. Utilisez Power BI.

Conclusion

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