Pada bab pertama, Anda akan mulai dengan mengeksplorasi dan mengintegrasikan himpunan data ke dalam Power BI serta memahami tantangan yang muncul pada data yang belum dibersihkan. Lalu, menggunakan operasi di Power Query Editor, Anda akan membersihkan dan menggabungkan data sehingga dapat digunakan untuk pelaporan.

Analisis Penjualan Pesaing di Power BI

Praktik terbaik transformasi data

Memuat data

Mentransformasikan data

Append queries

Optimasi kinerja model data

Menyiapkan relasi

Menyiapkan Data dan Model Anda

Pada bab ini, setelah memuat data yang telah dibersihkan ke Power BI, Anda akan melanjutkan membangun model data umum, menganalisis pertumbuhan produk produsen, dan membandingkan produsen Anda dengan para pesaing di berbagai wilayah geografis.

Menemukan wawasan bisnis

Analisis Top N

Analisis tren penjualan

Penyegaran measure DAX

Tahun ini vs tahun lalu dan perhitungan % growth

Analisis pangsa pasar

Menemukan Tren Penjualan

Pada bab terakhir ini, Anda akan membuat laporan Power BI lebih dinamis dan interaktif dengan menggunakan gambar dan menambahkan navigasi. Anda juga akan menggunakan fitur dan visual tingkat lanjut untuk menyajikan data dalam bentuk cerita yang dapat digunakan pengguna akhir untuk membuat keputusan yang tepat.

Menyajikan cerita Anda

Pemformatan tema dinamis

Bercerita menggunakan bookmark dan tombol

Visual berbasis AI

Drillthrough

Praktik terbaik visualisasi

Rangkuman

Menciptakan Cerita Berbasis Data

Exercises and Datasets

Metadata Sheet

DataCamp vs. Local Experience

Studi kasus Power BI ini mengikuti skenario bisnis nyata di mana Anda akan menerapkan konsep ETL dan visualisasi. Melalui Power BI dan Power Query Editor, Anda akan mengembangkan laporan Power BI yang lengkap, dimulai dari integrasi data dari berbagai sumber, transformasi data, pemodelan, lalu visualisasi.

Anda akan melakukan analisis penjualan dan pangsa pasar, berfokus tidak hanya pada kinerja internal perusahaan—mencerminkan seberapa baik produk terjual—tetapi juga secara eksternal menganalisis kinerja terhadap produsen pesaing. Dengan demikian, pengguna bisnis dapat membuat keputusan dan tindakan berbasis data.

Pada akhir studi kasus ini, Anda akan memiliki pemahaman yang lebih kuat tentang analisis penjualan pesaing dan lebih percaya diri menggunakan Power BI pada himpunan data Anda sendiri.





<h2>Terapkan Keterampilan Anda dengan Studi Kasus Power BI</h2>
Studi kasus Power BI ini mengikuti skenario penggunaan bisnis nyata di mana Anda akan menerapkan konsep ETL dan visualisasi. 
<br><br>
<h2>Dari Power Query ke Power BI</h2>
Melalui Power BI dan Power Query Editor, Anda akan bekerja pada pengembangan laporan Power BI yang lengkap, mulai dari integrasi data dari berbagai sumber, transformasi data, pemodelan, hingga visualisasi.
<br><br>
<h2>Lakukan Analisis Terperinci </h2>
Anda akan melakukan analisis penjualan dan pangsa pasar, dengan fokus tidak hanya pada kinerja internal perusahaan, yaitu seberapa baik produk-produk tersebut terjual, tetapi juga menganalisis secara eksternal seberapa baik kinerja mereka dibandingkan dengan produsen pesaing. Dengan demikian, pengguna bisnis dapat mengambil keputusan dan tindakan yang terinformasi berdasarkan data mereka.
<br><br>
Pada akhir studi kasus ini, Anda akan memiliki pemahaman yang lebih baik tentang analisis penjualan pesaing dan lebih percaya diri dalam menggunakan Power BI pada dataset Anda sendiri.


Data Modeling in Power BI

DAX Functions in Power BI

Report Design in Power BI

Studi kasus Power BI ini mengikuti kasus bisnis nyata untuk menerapkan konsep ETL dan visualisasi.

Studi Kasus: Analisis Penjualan Pesaing di Power BI

Studi kasus Power BI ini mengikuti skenario penggunaan bisnis nyata di mana Anda akan menerapkan konsep ETL dan visualisasi.

Visual berbasis AI

Studi Kasus: Analisis Penjualan Pesaing di Power BI

Latihan interaktif langsung