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.

Power BI ile müşteri kaybını analiz etme

Power BI Keşifsel Analiz Süreci

Analiz süreci

Veri kontrolü zamanı

Churn'ü anlamak

Churn hesaplama

Churn nedenlerini araştırma

Churn kategorilerine daha yakından bak

Haritaları avantajına kullan

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

Power BI becerilerini gerçek bir veri kümesinde kullanmaya hazır mısın? Abonelik tabanlı işletmeler için müşteri terki azaltmak en önemli önceliklerden biridir. Bu Power BI vaka çalışmasında, Databel adlı örnek bir telekom şirketinin veri kümesini inceleyip terk oranlarını analiz edeceksin. Terki analiz etmek sadece terk oranını bilmek demek değildir: aynı zamanda müşterilerin neden bu oranda ayrıldığını ve terki nasıl azaltabileceğini bulmaktır. Bu soruları, ölçüler ve hesaplanmış sütunlar oluşturarak ve aynı anda dikkat çekici rapor sayfaları tasarlayarak yanıtlayacaksın.



Power BI becerilerinizi gerçek dünya veri setlerine uygulamaya hazır mısınız?
<br><br> 
<h2> Vaka çalışmasıyla Power BI becerilerinizi uygulayın </h2> 
Abonelik tabanlı işletmeler için müşteri kaybını azaltmak en önemli önceliktir. Bu Power BI vaka çalışmasında, Databel adlı örnek bir telekom şirketinin veri kümesini inceleyecek ve müşteri kayıp oranlarını analiz edeceksiniz. 
<br><br> 
<h2> Müşterilerin neden ayrıldığını anlayın </h2> 
Müşteri kaybını analiz etmek, sadece müşteri kaybı oranını bilmek anlamına gelmez: aynı zamanda müşterilerin neden bu oranda kaybedildiğini ve müşteri kaybını nasıl azaltabileceğinizi anlamak anlamına da gelir. Bu soruları, ölçüler ve hesaplanmış sütunlar oluşturarak ve aynı zamanda dikkat çekici rapor sayfaları oluşturarak yanıtlayacaksınız.


Introduction to DAX in Power BI

Data Visualization in Power BI

Power BI'de Databel adlı şirketin verilerini inceleyip müşteri kaybının nedenini bulmalısınız.

Vaka Çalışması: Power BI ile Müşteri Terkini Analiz Etme

Power BI'da Databel adlı hayali bir şirketin veri setini inceleyecek ve müşterilerin neden ayrıldığını bulmanız gerekecek. 

Veri Analisti Power BI'da

Power BI Temelleri

Kendine farklı iş soruları sor ve veriyi keşfet.

Bulguları keşfet ve uygun görselleştirmelerle görselleştir.

Bilgiyi bütünlüklü şekilde paylaşabilmek için bir gösterge paneli veya hikâye oluştur.

Paydaşlarla bir oturum düzenle ve onları gösterge paneli veya hikâye üzerinden birlikte gezdir.

Analiz süreci

Vaka Çalışması: Power BI ile Müşteri Terkini Analiz Etme

Uygulamalı etkileşimli egzersiz