Pada bab pertama ini, Anda akan mulai mengeksplorasi himpunan data baru dan meninjau kembali pembuatan measure di Power BI untuk memahami lebih baik alasan pelanggan berhenti berlangganan.

Menganalisis churn pelanggan di Power BI

Proses analisis

Waktu pemeriksaan data

Memahami churn

Menghitung churn

Menyelidiki alasan churn

Menyelami lebih dalam kategori churn

Manfaatkan peta sebaik-baiknya

Analisis Eksploratif

Anda akan melanjutkan dengan memanfaatkan pengetahuan Power BI yang telah Anda peroleh dari kursus prasyarat untuk menyelidiki lebih jauh mengapa pelanggan meninggalkan Databel.

Melihat secara menyeluruh

Menganalisis demografi

Kelompok usia

Memeriksa grup

Beberapa bidang untuk diselidiki

Paket unlimited

Panggilan internasional

Saran untuk Databel

Jenis kontrak

Menyelidiki Pola Churn

Di bab terakhir, Anda akan membuat halaman bergaya dasbor dan menyusunnya menjadi alur cerita, sehingga Anda dapat membagikan hasilnya kepada para pemangku kepentingan.

Menyusun alur cerita yang kohesif

Praktik terbaik pembuatan dasbor

Halaman ringkasan

Kelompok & rentang usia

Metode pembayaran dan kategori kontrak

Paket internasional dan data

Wawasan lebih lanjut

Penutup

Memvisualisasikan Analisis Anda

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

Saran untuk Databel

Studi Kasus: Menganalisis Churn Pelanggan di Power BI

Latihan interaktif langsung