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.

Analyzing customer churn in Power BI

Analysis process

Data check time

Understanding churn

Calculating churn

Investigating churn reasons

Digging deeper into churn categories

Use maps to your advantage

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.

Allargare lo sguardo

Analizzare i dati demografici

Fasce d'età

Esaminare i gruppi

Più campi da analizzare

Piano illimitato

Chiamate internazionali

Consigli a Databel

Tipo di contratto

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

Pronto a mettere in pratica le tue competenze in Power BI su un insieme di dati reale? Per le aziende in abbonamento, ridurre il churn dei clienti è una priorità assoluta. In questo caso di studio su Power BI, esaminerai un insieme di dati di un'azienda di telecomunicazioni di esempio chiamata Databel e analizzerai i loro tassi di churn. Analizzare il churn non significa solo conoscere il tasso di abbandono: vuol dire anche capire perché i clienti stanno lasciando a quel ritmo e come ridurre il churn. Risponderai a queste domande creando misure e colonne calcolate, mentre allo stesso tempo realizzerai pagine di report accattivanti.



Sei pronto a mettere alla prova le tue abilità con Power BI su un set di dati reale?
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<h2> Metti alla prova le tue abilità con Power BI con un caso di studio </h2> 
Per le aziende che lavorano con abbonamenti, ridurre il numero di clienti che se ne vanno è una priorità assoluta. In questo caso di studio su Power BI, darai un'occhiata a un set di dati di una società di telecomunicazioni chiamata Databel e analizzerai i loro tassi di abbandono. 
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<h2> Capire perché i clienti se ne vanno </h2> 
Analizzare il tasso di abbandono non vuol dire solo sapere quanto è alto: si tratta anche di capire perché i clienti se ne vanno a quel ritmo e come si può ridurre questo fenomeno. Risponderai a queste domande creando misure e colonne calcolate e allo stesso tempo pagine di report accattivanti.


Introduction to DAX in Power BI

Data Visualization in Power BI

Indagherai un dataset di Databel in Power BI per capire perché i clienti abbandonano.

Caso di studio: analisi del churn dei clienti in Power BI

Analizzerai un set di dati di una società immaginaria chiamata Databel in Power BI e dovrai capire perché i clienti se ne vanno. 

Analista dati in Power BI

Fondamenti di Power BI

Consigli a Databel

Caso di studio: analisi del churn dei clienti in Power BI

Esercizio pratico interattivo