Le Challenge Sales
Découvrez les informations clées des achats d'entreprise, et rechercher les besoins et les désirs des consommateurs avec notre challenge de visualisation de données sur les ventes. Utilisez un ensemble de données de transactions commerciales couvrant les enjeux du marketing - de la promotion et commercialisation des produits et compréhension des besoins consommateurs au calcul de la croissance des bénéfices et simulation des ventes.
Participez au défi et montrez vos compétences !
Présentation du challenge
Le projet s'articule autour de 4 étapes : la préparation des données, la modélisation, la visualisation et le partage. Plus d'information vous sont données dans une prochaine vidéo de présentation.
Les compétences requises
Avoir terminé la formation Power BI : Un prérequis indispensable
Pour garantir votre succès dans ce challenge, il est essentiel d’avoir une solide maîtrise de Power BI. Notre formation Power BI, conçue par des experts en data, vous permettra de développer les compétences nécessaires pour manipuler les données et créer des visualisations impactantes.
Avoir passé le quiz Power BI : Testez vos compétences avant le challenge
Avant de relever le challenge finance, il est important de valider vos acquis. Passez notre quiz Power BI et assurez-vous d’avoir le niveau requis pour aborder sereinement les défis à venir. C’est l’occasion de confirmer votre maîtrise des concepts et outils essentiels de Power BI.
Données requises
Données des ventes et catalogue produit
Données sur les clients & zones géographiques
Liste des zones & utilisateurs finaux
Détail du data set
Rq : Une fois inscrit, vous pourrez télécharger le data set dans votre tableau de bord.
1. Données de ventes et catalogue produit
- Colonne 'InvoicedSales' : Dates des données (ex. 23/03/2015 00:00:00).
- Colonne 'Quantity' : Quantité de produits achetés par commande (ex. 1).
- Colonne 'SalesAmount' : En $, montant total de la commande (ex. 19,95).
- Colonne 'Order Type' : Canal d'achat du produit (ex. Store Purchases).
- Colonne 'Product' : libellé du produit acheté (ex. Crayloa Crayon Set).
- Colonne 'Description' : Description du produit (ex. A very fun set of crayons in every color).
- Colonne 'Category' : catégorie du produit acheté (ex. Arts and Crafts).
- Colonne 'Subcategory' : Sous catégorie du produit (ex. Drawing).
- Colonne 'UnitCost' : coût de production (ex. 7,25).
- Colonne 'ListPrice' : Prix de vente (ex. 12,95).
- Colonne 'ProductImageUrl' : Lien Url vers l'image.
2. Données sur les clients
- Colonne 'Customer' : Nom du client (ex. Lucile Blake).
- Colonne 'Gender' : Genre du client (ex. F).
- Colonne 'BirthDate' : Date de naissance (ex: 16/03/1968 00:00:00).
- Colonne 'State' : Code de l'état fédéré (ex.
CA).
- Colonne 'City Name' : Libellé de l'état fédéré (ex.
San Jose).
- Colonne 'Zipcode': code postal du client
3. Liste des zones & utilisateurs finaux
- Colonne 'Sales Region': Libellé de la région (Western Region).
- Colonne 'State Name' : Libellé de l'état fédéré (ex. California)
- Colonne 'SalesRegionSort' : Ordre d'affichage des régions (ex. 1)
- Colonne 'Username' : Adresse de connexion de l'utilisateur de l'entreprise (ex.
aymeric.vanroekeghem@datailab.onmicrosoft.com)
Challengez vos compétences, présentez votre travail et tentez de gagner ce Challenge Data !
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