In this first chapter, you’ll build a data model for sales and expense analysis. You’ll combine multiple files, filter out invalid data, and create metrics for customers and orders. You will utilize Power Query to help determine products that are frequently purchased together.


Analyzing ecommerce data

Bringing in the data

Supply chain costs

Data clean up

New customer measures

Products and shipping

Looking at quantities

Market basket visualization

Data Exploration

Next, you’ll create metrics for the most profitable products and customers. You’ll build a map of sales by state, before exploring the shipping cost metrics. Finally, you’ll build a what-if analysis to display the impact of shipping higher quantities on shipping costs.

Ecommerce analytics

Add state-region mapping

Sales by state exercise

What-if analysis metrics: Part 1

What-if analysis metrics: Part 2

Shipping costs by product

What-if analysis

Ecommerce Analytics

In the final chapter, you’ll build multiple dashboard-style pages, in order to create a data story for your audience. You’ll display the product and customer KPIs and visuals. To round off, you’ll recommend specific actions to reduce shipping expenses.

Creare una storia coerente

Ricavi e profitti

Crea un executive summary

Treemap della percentuale di profitto

Esercizio sulla percentuale di profitto

Dashboard dei costi di spedizione

Dashboard finali

Conclusione

Visualize Your Analysis

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

Metadata sheet

In questo caso di studio su Power BI, esplorerai un insieme di dati reale di un’azienda e-commerce per scoprire insight su una società di prodotti per animali chiamata Whiskique. Mettendo a frutto quanto hai imparato nei corsi precedenti, userai Power Query per esaminare e pulire i dati, così da capire come stanno andando le vendite dell’azienda e dove si trovano i clienti. Quindi utilizzerai DAX per creare visualizzazioni efficaci dei risultati. Infine, metterai tutto insieme sfruttando al massimo Power BI per creare pagine in stile dashboard, in modo da poter rispondere alle domande del team dirigente di Whiskique.

Per le aziende di e-commerce, aumentare le vendite e ridurre le spese sono le priorità principali. In questo caso di studio su Power BI, analizzerai un set di dati di una finta azienda online che vende prodotti per animali domestici chiamata Whiskique. <br><br> <h2>Usa le tue abilità con Power BI per risolvere problemi del mondo reale</h2> Prima di tutto, analizzerai i dati sulle vendite per far sapere all'azienda chi sono i loro clienti e cosa comprano. Poi userai l'analisi del paniere di mercato per capire quali prodotti vengono comprati spesso insieme. <br><br> Poi, dovrai considerare che le spese di spedizione sono ancora un grosso costo per i negozi online. Ti occuperai di strategie come spedire più prodotti uguali per abbassare i costi per unità.<br><br>
<h2>Analizza i dati e mostra quello che hai scoperto</h2> Mentre metti insieme i tuoi risultati, creerai nuove misure e varie visualizzazioni in Power BI, come grafici combinati, mappe ad albero e mappe. Infine, userai filtri e parametri per rendere dinamici i tuoi grafici e creare pagine in stile dashboard per condividere le tue intuizioni.

DAX Functions in Power BI

Data Visualization in Power BI

Nel commercio elettronico, aumentare le vendite e ridurre le spese sono priorità. Analizzerai dati con Power BI.

Caso di studio: analisi e-commerce in Power BI

Dashboard dei costi di spedizione

Caso di studio: analisi e-commerce in Power BI

Esercizio pratico interattivo