In the first chapter, you will start by exploring and integrating the dataset into Power BI and understand the challenges faced with the uncleaned data. Then, using Power Query Editor operations, you will clean and mash up the data so you can use it for reporting.

Competitor Sales Analysis in Power BI

Data transformation best practices

Loading data

Transforming data

Append queries

Data model performance optimization

Setting up relationships

Preparing your Data and Model

In this chapter, after loading the cleaned data in Power BI, you will continue building a common data model, analyze the manufacturer's product growth, and compare your manufacturer against the competitors across multiple geographies.

Discovering business insights

Top N analysis

Sales trend analysis

DAX  measure refresh

This year vs last year and % growth calculation

Market share analysis

Discovering Sales Trends

In this last chapter, you will make your Power BI report more dynamic and interactive using images and adding navigations. You will also use advanced features and visuals to present the data in the form of a story which end users can use to make informed decisions.

Hikayeni sunma

Dinamik tema biçimlendirme

Yer imleri ve düğmelerle hikâyeleştirme

AI Tabanlı görseller

Drillthrough

Görselleştirme en iyi uygulamaları

Kapanış

Creating a Data-Driven Story

Exercises and Datasets

Metadata Sheet

DataCamp vs. Local Experience

Bu Power BI vaka çalışması, ETL ve görselleştirme kavramlarını uygulayacağın gerçek bir iş kullanım senaryosunu takip ediyor. Power BI ve Power Query Editor ile, birden fazla kaynaktan veri entegrasyonundan başlayıp veri dönüşümü, modelleme ve ardından görselleştirmeye uzanan eksiksiz bir Power BI raporu geliştireceksin.

Yalnızca şirketin kendi iç performansına, ürünlerin ne kadar iyi sattığına odaklanmakla kalmayıp, aynı zamanda rakip üreticilere karşı nasıl bir performans gösterildiğini dışarıdan analiz ederek satış ve pazar payı analizi yapacaksın. Böylece iş kullanıcıları verilerine dayalı bilinçli kararlar alıp aksiyonlar planlayabilir.

Bu vaka çalışmasının sonunda, rakip satış analizine dair daha sağlam bir kavrayışa sahip olacak ve Power BI’ı kendi veri kümelerinde kullanma konusunda daha fazla güven kazanacaksın.





<h2>Power BI Vaka Çalışmasıyla Becerilerinizi Uygulayın</h2>
Bu Power BI vaka çalışması, ETL ve görselleştirme kavramlarını uygulayacağınız gerçek bir iş kullanım örneğini takip eder. 
<br><br>
<h2>Power Query'den Power BI'ya</h2>
Power BI ve Power Query Editor aracılığıyla, birden fazla kaynaktan veri entegrasyonu, veri dönüştürme, modelleme ve ardından görselleştirme ile başlayarak eksiksiz bir Power BI raporunun geliştirilmesi üzerinde çalışacaksınız.
<br><br>
<h2>Ayrıntılı Analiz Yapın </h2>
Satış ve pazar payı analizi gerçekleştirecek, sadece şirketin iç performansına odaklanarak ürünlerin ne kadar iyi satıldığını değerlendirmekle kalmayacak, aynı zamanda rakip üreticilere karşı ne kadar başarılı olduklarını da dışsal olarak analiz edeceksiniz. Böylece, iş kullanıcıları verileri hakkında bilinçli kararlar alabilir ve eylemlerde bulunabilirler.
<br><br>
Bu vaka çalışmasının sonunda, rakip satış analizini daha iyi anlayacak ve kendi veri kümelerinizde Power BI'yı kullanma konusunda daha fazla güven kazanacaksınız.


Data Modeling in Power BI

DAX Functions in Power BI

Report Design in Power BI

Bu Power BI vaka çalışması, ETL ve görselleştirme kavramlarını uygulayacağınız gerçek bir iş senaryosunu ele alır.

Vaka Çalışması: Power BI ile Rakip Satış Analizi

Bu Power BI vaka çalışması, ETL ve görselleştirme kavramlarını uygulayacağınız gerçek bir iş kullanım örneğini takip eder.

AI Tabanlı görseller

Vaka Çalışması: Power BI ile Rakip Satış Analizi

Uygulamalı interaktif egzersiz