In this first chapter, you'll start exploring the new dataset and revisit creating calculated fields in Tableau to get a better understanding of why customers are churning.

Analyzing customer churn in Tableau

Tableau analysis process

Data check time

Calculating churn

Investigating churn reasons

Digging deeper in churn categories

Use maps to your advantage

Exploratory analysis

You'll continue by leveraging the Tableau knowledge you gained from the prerequisite courses to further investigate why customers are leaving Databel.

Genel resme bakmak

Demografileri analiz etme

Yaş sınıfları

Grupları inceleme

Parametreler

Limitsiz plan

Uluslararası aramalar

Databel’e tavsiye

Sözleşme türü

Investigating churn patterns

In the last chapter, you'll create Tableau interactive dashboards and arrange them into stories, so that you can share your results with stakeholders.

Creating a cohesive story

Dashboarding best practices

Overview dashboard

Age brackets & groups

Payment method and contract type

International and data plan

Story time!

Wrap-up

Saving your work

Visualizing your analysis

Metadata sheet

Databel - Data

Workbooks

Tableau becerilerini gerçek bir veri kümesinde uygulamaya hazır mısın?

Abonelik tabanlı işletmeler için müşteri kaybını azaltmak en büyük önceliktir. Bu Tableau vaka çalışmasında, Databel adlı örnek bir telekom şirketinin veri kümesini inceleyip müşteri kaybı oranlarını analiz edeceksin. Müşteri kaybını analiz etmek sadece oranı bilmek değildir: aynı zamanda müşterilerin neden bu oranda ayrıldığını ve kaybı nasıl azaltabileceğini anlamaktır. Bu soruları, Tableau’da hesaplanmış alanlar ve çift eksenli grafikler ile saçılım grafikleri gibi çeşitli görselleştirmeler oluşturarak yanıtlayacaksın. Filtreler ve parametreler kullanarak grafiklerini dinamik hale getirecek ve içgörülerini paylaşmak için hepsini bir hikâyede bir araya getireceksin.


Tableau becerilerinizi gerçek dünya veri setlerine uygulamaya hazır mısınız?
<br><br> 
<h2> Vaka çalışmasıyla Tableau becerilerinizi uygulayın </h2> 
Abonelik tabanlı işletmeler için müşteri kaybını azaltmak en önemli önceliktir. Bu Tableau vaka çalışmasında, Databel adlı örnek bir telekom şirketinin veri setini 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, Tableau'da hesaplanmış alanlar ve çift eksenli grafikler ve dağılım grafikleri gibi çeşitli görselleştirmeler oluşturarak yanıtlayacaksınız. Filtreler ve parametreler kullanarak grafiklerinizi dinamik hale getirecek ve her şeyi bir hikaye halinde birleştirerek içgörülerinizi paylaşacaksınız.


Introduction to Tableau

Analyzing Data in Tableau

Creating Dashboards in Tableau

Tableau'da Databel adlı şirketin verilerini inceleyip müşteri kaybının nedenini bulmalısınız.

Vaka Çalışması: Tableau ile Müşteri Kaybı (Churn) Analizi

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

Veri Analisti Tableau'da

Tableau Temelleri

Demografileri analiz etme

Vaka Çalışması: Tableau ile Müşteri Kaybı (Churn) Analizi

Uygulamalı interaktif egzersiz