In this first chapter, you'll start exploring the new dataset and revisit creating measures in Power BI to get a better understanding of why customers are churning.

Menganalisis churn pelanggan di Power BI

Proses Analisis Eksploratori di Power BI

Proses analisis

Waktu pemeriksaan data

Memahami churn

Menghitung churn

Menyelidiki alasan churn

Menyelami lebih dalam kategori churn

Manfaatkan peta sebaik-baiknya

Exploratory Analysis

You'll continue by leveraging the Power BI knowledge you gained from the prerequisite courses to further investigate why customers are leaving Databel.

Zooming out

Analyzing demographics

Age groups

Inspecting groups

Multiple fields to investigate

Unlimited plan

International calls

Advice to Databel

Contract type

Investigating Churn Patterns

In the last chapter, you'll create dashboard-style pages and arrange them into stories, so that you can share your results with stakeholders.

Creating a cohesive story

Dashboarding best practices

Overview page

Age brackets & groups

Payment method and contract category

International and data plan

More insights

Wrap-up

Visualizing your Analysis

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

Metadata sheet

Siap menerapkan keterampilan Power BI Anda pada himpunan data dunia nyata? Bagi bisnis berbasis langganan, menurunkan churn pelanggan adalah prioritas utama. Dalam studi kasus Power BI ini, Anda akan menyelidiki himpunan data dari perusahaan telekomunikasi contoh bernama Databel dan menganalisis tingkat churn mereka. Menganalisis churn tidak hanya berarti mengetahui berapa tingkat churn: ini juga tentang mencari tahu mengapa pelanggan berhenti berlangganan pada tingkat tersebut, serta bagaimana menguranginya. Anda akan menjawab pertanyaan-pertanyaan ini dengan membuat measure dan kolom terhitung, sekaligus membuat halaman laporan yang menarik.



Apakah Anda siap untuk menerapkan keterampilan Power BI Anda pada dataset dunia nyata?
<br><br> 
<h2> Terapkan keterampilan Power BI Anda dengan studi kasus. </h2> 
Bagi bisnis berbasis langganan, mengurangi tingkat churn pelanggan merupakan prioritas utama. Dalam studi kasus Power BI ini, Anda akan menganalisis dataset dari perusahaan telekomunikasi contoh bernama Databel dan menganalisis tingkat churn mereka. 
<br><br> 
<h2> Pahami mengapa pelanggan berhenti berlangganan </h2> 
Menganalisis tingkat churn tidak hanya berarti mengetahui berapa tingkat churnnya: hal ini juga tentang memahami mengapa pelanggan meninggalkan layanan dengan tingkat churn yang ada, serta bagaimana cara mengurangi tingkat churn tersebut. Anda akan menjawab pertanyaan-pertanyaan ini dengan membuat ukuran dan kolom yang dihitung sambil secara bersamaan membuat halaman laporan yang menarik.


Introduction to DAX in Power BI

Data Visualization in Power BI

Anda akan menyelidiki data dari perusahaan fiktif Databel di Power BI untuk mengetahui alasan pelanggan pergi.

Studi Kasus: Menganalisis Churn Pelanggan di Power BI

Anda akan menyelidiki sebuah dataset dari perusahaan fiktif bernama Databel di Power BI, dan perlu mencari tahu mengapa pelanggan berhenti menggunakan layanan. 

Analis Data di Power BI

Dasar-Dasar Power BI

Menyelami lebih dalam kategori churn

Studi Kasus: Menganalisis Churn Pelanggan di Power BI

Latihan interaktif langsung