In this first chapter, you’ll build a dataset for sales and expense analysis. You’ll combine multiple files, filter out invalid data, and create metrics for customers and orders. Using a self-join on sales data, learn to create a correlation matrix.
Use the correlation matrix to determine products that are frequently bought together.


Analyzing ecommerce data in Tableau

Build a product sales data source

Product costs exercise

Data clean up

Create calculated metrics for customers

Create order and shipping metrics

Data source for market basket analysis

Standardize attribute names and values

Market basket visualization

Data Exploration

Next, you’ll create metrics for the most profitable products and customers. You’ll standardize location names and build a map of sales by state, before exploring the shipping cost metrics. Finally, you’ll build a what-if analysis to display the impact of shipping higher quantities on shipping costs.

Ecommerce analytics

Add state-region mapping

Shipping distance

Sales by state exercise

Customer lifetime value by state

Metrics for what-if analysis

Shipping costs by product

What-if analysis

Ecommerce Analytics

In the final chapter, you’ll build multiple dashboards and present them as a coherent story. You’ll display the product and customer attributes that will result in the highest ROI for the upsell/cross-sell campaign. To round off, you’ll recommend specific actions to reduce shipping expenses.

Bütünlüklü bir hikâye oluşturma

Konuma göre gelir ve en çok satanlar

Büyük Kızgın Sayılarda (BAN'ler) KPI'lar

Yönetici özeti oluştur

Kâr yüzdesi treemap’i

Kâr yüzdesi egzersizi

Büyüme fırsatları kontrol paneli

Nakliye maliyetleri kontrol paneli

Hikayeni sun

Kapanış

Visualize Your Analysis

Workbooks and Datasources

Metadata sheet

Tableau becerilerini gerçek iş problemlerini çözmek için uygulamaya hazır mısın? E-ticaret işletmeleri için satışları artırmak ve giderleri azaltmak en önemli önceliklerdir. Bu Tableau vaka çalışmasında, Munchy's adlı hayali bir çevrim içi evcil hayvan ürünleri şirketinin veri kümesini inceleyeceksin.
Satış veri kümesini analiz ederek hangi ürünlerin sıklıkla birlikte satın alındığını ve hangi miktarlarda alındığını bulacaksın. Ardından bir pazar sepeti analizi kurarak çapraz satış ve üst satış önerileri oluşturacaksın. Kargo maliyetleri, çevrim içi perakendeciler için önemli bir gider kalemi olmaya devam ediyor. Birim başına maliyeti azaltmak için aynı üründen daha fazla göndermek gibi stratejileri değerlendireceksin. Müşterilerin nerede olduğunu ve ne satın aldığını anlayacak, yeni bir depo konumu için yönetime öneriler sunacaksın.
Bu soruları, Tableau'da hesaplanmış alanlar ve çift eksenli grafikler, vurgulama tabloları ve haritalar gibi çeşitli görselleştirmeler oluşturarak yanıtlayacaksın. Grafiklerini dinamik hale getirmek için filtreler ve parametreler kullanacak, ardından bulgularını paylaşmak üzere hepsini bir hikâyede birleştireceksin.

Pratik iş sorunlarını çözmek için Tableau becerilerinizi kullanmaya hazır mısınız? E-ticaret işletmeleri için satışları artırmak ve giderleri azaltmak en önemli önceliklerdir. Bu Tableau vaka çalışmasında, Munchy's adlı hayali bir çevrimiçi evcil hayvan malzemeleri şirketinin veri setini inceleyeceksiniz.
<br><br>
<h2>Pratik Bir Vaka Çalışmasıyla Tableau Becerilerinizi Kullanın</h2>
İlk olarak, satış veri setini analiz edecek ve hangi ürünlerin hangi miktarlarda sık sık birlikte satın alındığını belirleyeceksiniz. Ardından, pazar sepeti analizi oluşturarak ek satış ve çapraz satış önerilerinde bulunacaksınız.  
<br><br>
Ardından, nakliye masraflarının çevrimiçi perakendeciler için büyük bir gider olmaya devam ettiği gerçeğini ele almanız gerekecektir. Birim maliyetlerini düşürmek için aynı üründen daha fazla sevkiyat yapmak gibi stratejiler üzerinde çalışacaksınız. Ayrıca, yeni bir depo yeri için yönetime önerilerde bulunmak için müşterilerin nerede olduğunu ve ne satın aldığını anlamanız gerekecektir.
<h2>Verileri Analiz Edin ve Bulgularınızı Görselleştirin</h2>
Bulgularınızı derlerken, Tableau'da hesaplanmış alanlar ve çift eksenli grafikler, vurgu tabloları ve haritalar gibi çeşitli görselleştirmeler oluşturacaksınız. Son olarak, filtreler ve parametreler kullanarak grafiklerinizi dinamik hale getirecek ve her şeyi bir hikaye halinde birleştirerek önerilerinizi paylaşacaksınız.


Analyzing Data in Tableau

Vaka Çalışması: Tableau ile E-ticaret Analizi

Kâr yüzdesi treemap’i

Vaka Çalışması: Tableau ile E-ticaret Analizi

Egzersiz talimatları

Uygulamalı etkileşimli egzersiz