Neste primeiro capítulo, você vai montar um conjunto de dados para analisar vendas e despesas. Você combinará vários arquivos, filtrará dados inválidos e criará métricas para clientes e pedidos. Usando um auto-join nos dados de vendas, aprenda a criar uma matriz de correlação.
Use a matriz de correlação para determinar os produtos que são comprados juntos com frequência.


Analisando dados de ecommerce no Tableau

Criar uma fonte de dados de vendas de produtos

Exercício de custos do produto

Limpeza de dados

Crie métricas calculadas para clientes

Crie métricas de pedidos e frete

Fonte de dados para análise de market basket

Padronizar nomes e valores de atributos

Visualização de market basket

Exploração de Dados

Em seguida, você criará métricas para os produtos e clientes mais lucrativos. Você padronizará nomes de locais e construirá um mapa de vendas por estado, antes de explorar as métricas de custo de envio. Por fim, você fará uma análise de cenários (what-if) para mostrar o impacto de enviar quantidades maiores nos custos de envio.

Análise de ecommerce

Adicionar mapeamento estado–região

Distância de envio

Exercício: Vendas por estado

Valor do tempo de vida do cliente por estado

Métricas para análise de cenários (what-if)

Custos de envio por produto

Análise de cenários (What-if)

Análises de Ecommerce

No capítulo final, você construirá vários dashboards e os apresentará como uma história coerente. Você exibirá os atributos de produtos e clientes que resultarão no maior ROI para a campanha de upsell/cross-sell. Para concluir, você recomendará ações específicas para reduzir as despesas de envio.

Criando uma história coesa

Receita por localização e mais vendidos

KPIs em Big Angry Numbers (BANs)

Crie um resumo executivo

Treemap de percentual de lucro

Exercício de porcentagem de lucro

Dashboard de oportunidades de crescimento

Dashboard de custos de envio

Apresente sua história

Encerramento

Visualize Sua Análise

Workbooks and Datasources

Metadata sheet

Pronto para aplicar suas habilidades em Tableau para resolver problemas reais de negócio? Para empresas de ecommerce, aumentar as vendas e reduzir despesas são prioridades. Neste estudo de caso em Tableau, você vai investigar um conjunto de dados de uma empresa fictícia de produtos para pets chamada Munchy's.
Você analisará o conjunto de dados de vendas para descobrir quais produtos são comprados juntos com frequência e em que quantidade. Em seguida, fará recomendações de upsell e cross-sell ao construir uma análise de market basket. Custos de envio continuam sendo uma grande despesa para varejistas online. Você vai considerar estratégias, como enviar mais unidades do mesmo produto, para reduzir o custo por unidade. Você entenderá onde estão os clientes e o que eles compram, e fará recomendações à gestão para a localização de um novo centro de distribuição.
Você responderá a essas perguntas criando campos calculados e várias visualizações no Tableau, como gráficos de eixo duplo, tabelas de destaque e mapas. Você usará filtros e parâmetros para tornar seus gráficos dinâmicos e, por fim, combinará tudo em uma história para compartilhar suas descobertas.

Tá pronto pra usar suas habilidades no Tableau pra resolver problemas práticos de negócios? Para as empresas de comércio eletrônico, aumentar as vendas e reduzir as despesas são prioridades máximas. Neste estudo de caso do Tableau, você vai dar uma olhada num conjunto de dados de uma empresa fictícia de produtos para animais de estimação chamada Munchy's.
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<h2>Use suas habilidades no Tableau com um estudo de caso prático</h2>
Primeiro, você vai analisar o conjunto de dados de vendas e descobrir quais produtos são comprados juntos com frequência e em que quantidade. Você vai então fazer recomendações de upsell e cross-sell criando uma análise de cesta de mercado.  
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Depois, você vai precisar resolver o fato de que os custos de envio continuam sendo uma grande despesa para os varejistas online. Você vai trabalhar em estratégias como enviar mais do mesmo produto para reduzir os custos por unidade. Você também vai precisar entender onde estão os clientes e o que eles compram para fazer recomendações à gerência sobre um novo local para o warehouse.
<h2>Analise os dados e visualize suas descobertas</h2>
À medida que você organiza suas descobertas, vai criar campos calculados e várias visualizações no Tableau, como gráficos de eixo duplo, tabelas destacadas e mapas. Por fim, você vai usar filtros e parâmetros para deixar seus gráficos dinâmicos e juntar tudo numa história para compartilhar suas recomendações.


Analyzing Data in Tableau

No e-commerce, aumentar vendas e reduzir despesas são prioridades. Estude dados de uma loja de pets online.

Estudo de Caso: Análise de Ecommerce no Tableau

No e-commerce, vender mais e gastar menos é essencial. Neste estudo de caso, analise dados de um pet shop online.

KPIs em Big Angry Numbers (BANs)

Estudo de Caso: Análise de Ecommerce no Tableau

Instruções do exercicio

exercicio interativo prático