이 첫 번째 장에서는 매출과 비용 분석을 위한 데이터 모델을 구성해요. 여러 파일을 결합하고, 유효하지 않은 데이터를 걸러낸 뒤, 고객과 주문에 대한 지표를 만듭니다. 또한 Power Query를 활용해 함께 자주 구매되는 상품을 파악합니다.


전자상거래 데이터 분석

데이터 불러오기

발생 비용 기준으로 정렬

공급망 비용

데이터 정리

새 고객 측정값

제품과 배송

수량 살펴보기

마켓 바스켓 시각화

데이터 탐색

다음으로, 가장 수익성이 높은 제품과 고객에 대한 지표를 만듭니다. 주(State)별 매출 지도를 만든 후, 배송비 관련 지표를 살펴봐요. 마지막으로, 더 많은 수량을 배송할 때 배송비에 어떤 영향이 있는지 보여주는 가정 분석(what-if analysis)을 구축합니다.

Ecommerce 분석

주-지역 매핑 추가

주별 매출 연습 문제

What-if 분석 지표: Part 1

가정 분석(What-if) 지표: 파트 2

제품별 배송 비용

가정 분석(What-if analysis)

이커머스 분석

마지막 장에서는 여러 개의 대시보드 스타일 페이지를 만들어 청중을 위한 데이터 스토리를 구성해요. 제품과 고객 KPI 및 시각화를 제시하고, 마무리로 배송 비용을 절감하기 위한 구체적인 실행 방안을 권고합니다.

하나로 이어지는 스토리 만들기

매출과 이익

경영진 요약 만들기

이익률 트리맵

이익률 연습 문제

배송 비용 대시보드

최종 대시보드

마무리

분석 시각화

Metadata sheet

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

이 Power BI 케이스 스터디에서는 온라인 반려동물 용품 회사 Whiskique의 실제 이커머스 비즈니스 데이터셋을 분석해 인사이트를 도출해요. 이전 강의에서 배운 내용을 바탕으로 Power Query로 데이터를 탐색하고 정제하여 매출 성과와 고객 위치를 파악합니다. 그런 다음 DAX를 사용해 분석 결과를 통찰력 있게 시각화해요. 마지막으로 Power BI의 기능을 모두 활용해 대시보드 형태의 페이지를 만들어 Whiskique 경영진의 질문에 답할 수 있도록 정리합니다.

전자상거래 기업에게 매출 증대와 비용 절감은 최우선 과제입니다. 이 Power BI 사례 연구에서는 Whiskique라는 가상의 온라인 반려동물 용품 회사의 데이터세트를 분석하게 됩니다. <br><br> <h2>Power BI 기술을 활용해 실제 문제를 해결하세요</h2> 먼저, 판매 데이터세트를 분석하여 회사에 고객이 누구인지와 어떤 구매를 하는지 알려줍니다. 그런 다음 시장 바구니 분석을 사용하여 어떤 제품이 함께 자주 구매되는지 파악하는 데 도움을 받게 됩니다. <br><br> 다음으로, 배송 비용이 온라인 소매업체에 여전히 큰 비용 부담이라는 점을 다뤄야 합니다. 단위당 비용을 줄이기 위해 동일한 제품을 더 많이 출하하는 것과 같은 전략을 다루게 됩니다.<br><br>
<h2>데이터를 분석하고 결과를 시각화하세요</h2> 결과를 정리하면서 Power BI에서 조합 그래프, 트리맵, 지도와 같은 다양한 시각화와 새로운 측정값을 만들게 됩니다. 마지막으로, 필터와 매개변수를 사용해 그래프를 동적으로 만들고 대시보드 스타일의 페이지를 만들어 인사이트를 공유하게 됩니다.

DAX Functions in Power BI

Data Visualization in Power BI

전자상거래에서 매출 증대와 비용 절감은 최우선 과제입니다. Power BI로 온라인 애완동물 용품 회사의 데이터를 조사합니다.

케이스 스터디: Power BI로 이커머스 분석

이커머스의 핵심은 매출 증대와 비용 절감입니다. Power BI로 온라인 반려동물 용품 회사의 데이터를 분석하세요.

전자상거래 데이터 분석

Create Your Free Account