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.

Klantverloop analyseren in Power BI

Power BI-verkennend analyseproces

Analyseproces

Tijd voor een datacheck

Begrijpen wat churn is

Churn berekenen

Churn-redenen onderzoeken

Dieper duiken in churncategorieën

Zet kaarten in je voordeel in

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.

Zooming out

Analyzing demographics

Age groups

Inspecting groups

Multiple fields to investigate

Unlimited plan

International calls

Advice to Databel

Contract type

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

Klaar om je Power BI-vaardigheden toe te passen op een echte gegevensset? Voor abonnementsbedrijven is het verminderen van klantverloop een topprioriteit. In deze Power BI-casestudy onderzoek je een gegevensset van een voorbeeldtelecombedrijf genaamd Databel en analyseer je hun verloopcijfers. Verloop analyseren betekent niet alleen weten wat het verlooppercentage is: het gaat er ook om te achterhalen waarom klanten op dit tempo afhaken en hoe je verloop kunt verminderen. Je beantwoordt deze vragen door measures en berekende kolommen te maken, terwijl je tegelijkertijd aansprekende rapportpagina's bouwt.



Ben je klaar om je Power BI-vaardigheden toe te passen op een echte dataset?
<br><br> 
<h2> Gebruik je Power BI-vaardigheden met een casestudy </h2> 
Voor bedrijven die werken met abonnementen is het verminderen van het aantal klanten dat weggaat echt belangrijk. In deze Power BI-casestudy ga je een dataset van een voorbeeldtelecombedrijf genaamd Databel bekijken en hun klantverloop analyseren. 
<br><br> 
<h2> Begrijp waarom klanten weglopen </h2> 
Het analyseren van klantverloop betekent niet alleen dat je weet wat het verloop is: het gaat er ook om te achterhalen waarom klanten weggaan en hoe je dat verloop kunt verminderen. Je beantwoordt deze vragen door maatregelen en berekende kolommen te maken en tegelijkertijd opvallende rapportpagina's te maken.


Introduction to DAX in Power BI

Data Visualization in Power BI

Onderzoek een dataset van het fictieve bedrijf Databel in Power BI om te achterhalen waarom klanten afhaken.

Casestudy: klantverloop analyseren in Power BI

Je gaat een dataset van een fictief bedrijf genaamd Databel onderzoeken in Power BI, en moet uitzoeken waarom klanten afhaken. 

Data-analist in Power BI

Power BI-basisprincipes

Stel jezelf verschillende zakelijke vragen en verken de gegevens.

Ontdek inzichten en visualiseer ze met passende visualisaties.

Bouw een dashboard of verhaal zodat je de informatie samenhangend kunt delen.

Organiseer een sessie met stakeholders en neem hen mee door het dashboard of verhaal.

Analyseproces

Casestudy: klantverloop analyseren in Power BI

Interactieve oefening met praktijkervaring