Ở chương đầu tiên này, bạn sẽ bắt đầu khám phá bộ dữ liệu mới và ôn lại cách tạo measures trong Power BI để hiểu rõ hơn vì sao khách hàng rời bỏ.

Phân tích khách hàng rời bỏ trong Power BI

Quy trình phân tích khám phá trong Power BI

Quy trình phân tích

Đến giờ kiểm tra dữ liệu

Hiểu về churn

Tính toán churn

Khám phá các lý do rời bỏ

Đi sâu hơn vào các nhóm lý do rời bỏ

Khai thác sức mạnh của bản đồ

Phân tích khám phá

Bạn sẽ tiếp tục tận dụng kiến thức Power BI đã học từ các khóa tiền đề để đào sâu hơn lý do khách hàng rời bỏ Databel.

Phóng tầm nhìn

Phân tích nhân khẩu học

Nhóm độ tuổi

Khám phá các nhóm

Nhiều trường cần khảo sát

Gói không giới hạn

Cuộc gọi quốc tế

Tư vấn cho Databel

Loại hợp đồng

Khám phá các mẫu hình churn

Trong chương cuối, bạn sẽ tạo các trang theo phong cách dashboard và sắp xếp chúng thành câu chuyện, để có thể chia sẻ kết quả với các bên liên quan.

Tạo một câu chuyện mạch lạc

Thực tiễn tốt khi làm dashboard

Trang tổng quan

Nhóm tuổi & phân khúc

Phương thức thanh toán và nhóm hợp đồng

Gói quốc tế và dữ liệu

Nhiều insight hơn

Tổng kết

Trực quan hóa phân tích của bạn

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

Metadata sheet

Bạn đã sẵn sàng áp dụng kỹ năng Power BI vào một bộ dữ liệu thực tế chưa? Với các doanh nghiệp theo mô hình thuê bao, giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ là ưu tiên hàng đầu. Trong nghiên cứu tình huống Power BI này, bạn sẽ khám phá một bộ dữ liệu từ công ty viễn thông ví dụ có tên Databel và phân tích tỷ lệ churn của họ. Phân tích churn không chỉ là biết tỷ lệ churn là bao nhiêu: còn là tìm ra lý do vì sao khách hàng rời bỏ với mức độ đó và cách để giảm churn. Bạn sẽ trả lời các câu hỏi này bằng cách tạo measures và cột tính toán, đồng thời xây dựng các trang báo cáo bắt mắt.



Quý vị đã sẵn sàng áp dụng kỹ năng Power BI của mình vào một bộ dữ liệu thực tế chưa?
<br><br> 
<h2> Áp dụng kỹ năng Power BI của quý vị thông qua một nghiên cứu trường hợp. </h2> 
Đối với các doanh nghiệp dựa trên mô hình đăng ký, việc giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ là ưu tiên hàng đầu. Trong nghiên cứu trường hợp Power BI này, quý vị sẽ phân tích một bộ dữ liệu từ một công ty viễn thông mẫu có tên Databel và đánh giá tỷ lệ khách hàng rời bỏ của họ. 
<br><br> 
<h2> Hiểu lý do tại sao khách hàng rời bỏ </h2> 
Phân tích tỷ lệ khách hàng rời bỏ không chỉ đơn thuần là xác định tỷ lệ đó là bao nhiêu: nó còn bao gồm việc tìm hiểu lý do tại sao khách hàng rời bỏ với tỷ lệ như vậy, và cách để giảm thiểu tỷ lệ này. Quý vị sẽ trả lời các câu hỏi này bằng cách tạo các chỉ số và cột tính toán đồng thời tạo các trang báo cáo thu hút sự chú ý.


Introduction to DAX in Power BI

Data Visualization in Power BI

Bạn sẽ điều tra dữ liệu từ công ty giả Databel trong Power BI để tìm lý do khách hàng rời bỏ.

Nghiên cứu tình huống: Phân tích khách hàng rời bỏ (churn) trong Power BI

Quý vị sẽ phân tích một bộ dữ liệu từ một công ty giả định có tên Databel trong Power BI và cần xác định nguyên nhân khiến khách hàng rời bỏ. 

Chuyên viên phân tích dữ liệu trong Power BI

Cơ bản về Power BI

Thực hiện kiểm tra dữ liệu (data check)

Tự đặt ra các câu hỏi kinh doanh khác nhau và khám phá dữ liệu.

Khám phá insight và trực quan hóa chúng bằng biểu đồ phù hợp.

Xây dựng dashboard hoặc câu chuyện để chia sẻ thông tin một cách mạch lạc.

Tổ chức buổi làm việc với các bên liên quan và hướng dẫn họ qua dashboard hoặc câu chuyện.

Quy trình phân tích

Nghiên cứu tình huống: Phân tích khách hàng rời bỏ (churn) trong Power BI

Bài tập tương tác thực hành