Cours
Étude de cas : analyse e-commerce dans Tableau
IntermédiaireNiveau de compétence
Actualisé 06/2024
TableauData Visualization3 h4 vidéos27 Exercices2,500 XP2,885Certificat de formation
Créez votre compte gratuitement
Continuer avec GoogleAfficher plus d’optionsou
En continuant, vous acceptez nos Conditions d'utilisation, notre Politique de confidentialité et le fait que vos données seront hébergées aux États-Unis.
Apprécié par des utilisateurs provenant de milliers d'entreprises
Former une équipe ?
Essayez pour les entreprisesDescription du cours
Mettez en pratique vos compétences Tableau à l'aide d'une étude de cas concrète
Tout d'abord, vous analyserez l'ensemble des données relatives aux ventes afin de déterminer quels produits sont fréquemment achetés ensemble et en quelle quantité. Vous formulerez ensuite des recommandations de ventes incitatives et croisées en réalisant une analyse du panier de consommation.Ensuite, il est nécessaire de prendre en compte le fait que les frais d'expédition représentent toujours une dépense importante pour les détaillants en ligne. Vous travaillerez sur des stratégies telles que l'expédition d'une plus grande quantité d'un même produit afin de réduire les coûts unitaires. Il sera également nécessaire de déterminer où se trouvent les clients et ce qu'ils achètent afin de pouvoir faire des recommandations à la direction concernant l'emplacement d'un nouvel entrepôt.
Analysez les données et visualisez vos résultats
Au fur et à mesure que vous compilez vos résultats, vous créerez des champs calculés et diverses visualisations dans Tableau, telles que des graphiques à double axe, des tableaux de mise en évidence et des cartes. Enfin, vous utiliserez des filtres et des paramètres pour rendre vos graphiques dynamiques et combiner le tout dans un récit afin de partager vos recommandations.Prérequis
Analyzing Data in Tableau1
Exploration des données
Dans ce premier chapitre, vous constituerez un jeu de données pour analyser les ventes et les dépenses. Vous combinerez plusieurs fichiers, filtrerez les données invalides et créerez des indicateurs pour les clients et les commandes. À l’aide d’une auto-jointure sur les données de ventes, vous apprendrez à créer une matrice de corrélation.
Servez-vous de la matrice de corrélation pour déterminer les produits fréquemment achetés ensemble.
2
Analyse e-commerce
Ensuite, vous créerez des indicateurs pour les produits et les clients les plus rentables. Vous normaliserez les noms de lieux et construirez une carte des ventes par État, avant d’explorer les indicateurs de coûts d’expédition. Pour terminer, vous réaliserez une analyse de type what‑if afin d’afficher l’impact de l’envoi de quantités plus élevées sur les coûts d’expédition.
3
Visualiser votre analyse
Dans le dernier chapitre, vous construirez plusieurs tableaux de bord et les présenterez sous la forme d’une histoire cohérente. Vous mettrez en avant les attributs produits et clients qui offriront le meilleur ROI pour la campagne d’upsell/cross-sell. Enfin, vous recommanderez des actions concrètes pour réduire les frais d’expédition.
Étude de cas : analyse e-commerce dans Tableau
Cours terminé
Obtenez un certificat de réussite
Ajoutez cette certification à votre profil LinkedIn, à votre CV ou à votre portfolioPartagez-la sur les réseaux sociaux et dans votre évaluation de performanceS'inscrire maintenant
Rejoignez plus de 19 millions d'utilisateurs et commencez Étude de cas : analyse e-commerce dans Tableau dès aujourd'hui !
Créez votre compte gratuitement
Continuer avec GoogleAfficher plus d’optionsou
En continuant, vous acceptez nos Conditions d'utilisation, notre Politique de confidentialité et le fait que vos données seront hébergées aux États-Unis.
Apprenez où que vous soyez avec l'application DataCamp
Progressez où que vous soyez grâce à nos cours conçus pour mobile et à nos défis quotidiens de 5 minutes.