Bu ilk bölümde, yeni veri kümesini keşfetmeye başlayacak ve müşterilerin neden ayrıldığını daha iyi anlamak için Power BI'da ölçü oluşturmayı tekrar gözden geçireceksin.

Power BI ile müşteri kaybını analiz etme

Analiz süreci

Veri kontrolü zamanı

Churn'ü anlamak

Churn hesaplama

Churn nedenlerini araştırma

Churn kategorilerine daha yakından bak

Haritaları avantajına kullan

Keşif Analizi

Ön koşul kurslardan edindiğin Power BI bilgisini kullanarak Databel'den neden müşterilerin ayrıldığını daha derinlemesine incelemeye devam edeceksin.

Genel resme bakmak

Demografileri analiz etme

Yaş grupları

Grupları inceleme

İncelenecek birden çok alan

Limitsiz paket

Uluslararası aramalar

Databel’e öneri

Contract type

Terk Örüntülerini İnceleme

Son bölümde, pano tarzı sayfalar oluşturup bunları hikayelere dönüştürecek, böylece sonuçlarını paydaşlarla paylaşabileceksin.

Bütünlüklü bir hikâye oluşturma

Dashboard oluşturma için en iyi uygulamalar

Genel bakış sayfası

Yaş aralıkları ve gruplar

Ödeme yöntemi ve sözleşme kategorisi

Uluslararası ve veri planı

Daha fazla içgörü

Kapanış

Analizini Görselleştirme

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

Databel’e öneri

Vaka Çalışması: Power BI ile Müşteri Terkini Analiz Etme

Uygulamalı etkileşimli egzersiz