Dans ce premier chapitre, vous allez construire un modèle de données pour analyser les ventes et les dépenses. Vous combinerez plusieurs fichiers, filtrerez les données invalides et créerez des métriques pour les clients et les commandes. Vous utiliserez Power Query pour identifier les produits fréquemment achetés ensemble.


Analyser des données e-commerce

Importer les données

Coûts de la chaîne d’approvisionnement

Nettoyage des données

Nouvelles mesures client

Produits et expédition

Examiner les quantités

Visualisation du panier de marché

Exploration des données

Ensuite, vous créerez des métriques pour identifier les produits et les clients les plus rentables. Vous construirez une carte des ventes par État, avant d’examiner les indicateurs liés aux coûts d’expédition. Pour terminer, vous réaliserez une analyse de type « what-if » pour visualiser l’impact de l’expédition de quantités plus importantes sur les coûts d’expédition.

Analyse e-commerce

Ajouter la correspondance État–région

Exercice : ventes par État

Mesures d’analyse de scénarios : partie 1

Mesures d’analyse de scénarios : partie 2

Coûts d’expédition par produit

Analyse de scénarios (What-if)

Analytique e-commerce

Dans le dernier chapitre, vous allez créer plusieurs pages de type tableau de bord pour raconter une histoire avec vos données. Vous afficherez les KPI produits et clients ainsi que leurs visuels. Pour conclure, vous recommanderez des actions concrètes pour réduire les dépenses d’expédition.

Créer un récit cohérent

Revenus et profits

Créer un récapitulatif exécutif

Treemap du pourcentage de profit

Exercice sur le pourcentage de marge

Tableau de bord des coûts d’expédition

Tableaux de bord finaux

Conclusion

Visualiser votre analyse

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

Metadata sheet

Dans cette étude de cas Power BI, vous explorerez un jeu de données réel d’une entreprise e-commerce pour dégager des insights pour Whiskique, une boutique en ligne d’accessoires pour animaux. En vous appuyant sur ce que vous avez appris dans les cours précédents, vous utiliserez Power Query pour examiner et nettoyer les données afin d’évaluer les performances des ventes de l’entreprise et la localisation de ses clients. Vous utiliserez ensuite DAX pour créer des visualisations pertinentes de vos résultats. Enfin, vous rassemblerez le tout avec les fonctionnalités de Power BI pour créer des pages de type tableau de bord, afin de répondre aux questions de l’équipe de direction de Whiskique.

Pour les entreprises de commerce électronique, l'augmentation des ventes et la réduction des dépenses constituent des priorités absolues. Dans cette étude de cas Power BI, vous analyserez un ensemble de données provenant d'une entreprise fictive de vente en ligne d'articles pour animaux de compagnie appelée Whiskique. <br><br> <h2>Utilisez vos compétences Power BI pour résoudre des problèmes concrets</h2> Tout d'abord, vous analyserez l'ensemble des données relatives aux ventes afin d'informer l'entreprise sur le profil de ses clients et leurs habitudes d'achat. Vous utiliserez ensuite l'analyse du panier de consommation pour identifier les produits qui sont fréquemment achetés ensemble. <br><br> Ensuite, il est nécessaire de prendre en compte le fait que les frais d'expédition représentent toujours une dépense importante pour les détaillants en ligne. Vous travaillerez sur des stratégies telles que l'expédition d'une plus grande quantité d'un même produit afin de réduire les coûts unitaires.<br><br>
<h2>Analysez les données et visualisez vos résultats</h2> Au fur et à mesure que vous compilez vos résultats, vous créerez de nouvelles mesures et diverses visualisations dans Power BI, telles que 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 informations.

DAX Functions in Power BI

Data Visualization in Power BI

En e-commerce, augmenter les ventes et réduire les coûts sont prioritaires. Analysez les données avec Power BI.

Étude de cas : analyse e-commerce avec Power BI

En e-commerce, c’est essentiel de vendre efficacement. Analysez les data d'une entreprise d'articles pour animaux à l'aide de Power BI.

Conclusion

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