Toda empresa, independientemente de su tamaño, piensa siempre en crear y ofrecer los mejores productos y servicios. Es una posición loable, pero especialmente en el mundo actual, es inaceptable no tener el análisis de datos como rutina. No basta con desarrollar productos o servicios óptimos e incluso centrarse únicamente en atraer a nuevos clientes.
Hoy en día, es necesario tener una visión crítica y, a través del análisis de datos, extraer el máximo de información para que sea útil en la toma de decisiones empresariales. Gracias al análisis de datos, las empresas pueden acceder a la información específica que necesitan para facilitar su toma de decisiones y sus estrategias empresariales basadas en criterios rigurosos. Sin embargo, el análisis de datos no sólo se utiliza para facilitar la labor de segmentación.
Power BI nos permite conectarnos al mundo de los datos, crear informes básicos y convincentes, y compartir esfuerzos con otros usuarios. Nos permite acceder a datos de cientos de fuentes locales y basadas en la nube, como Dynamics 365, Salesforce, Azure SQL DB, Excel y SharePoint. Y también permite obtener conocimientos prácticos y detallados para una amplia variedad de escenarios. Analiza los datos en profundidad y encuentra patrones que, de otro modo, se pasarían por alto y que conducen a conclusiones prácticas.
Se plantea investigar una base da datos de clientes con el objetivo de de identificar grupos con caracteristicas o comportamientos similares dentro del conjunto de datos con algunas variables como: edad, genero, ubicacion, estatus, etc.
El objetivo es proporcionar a un banco información sobre la situación del banco, en particular sobre el número de nuevos clientes que tienen, las posibles bajas que pueden producirse, las variables que afectan a las personas que pertenecen a este grupo.
En este dashboard se comparara el rendimiento con el presupuesto y se averigua si los costes tienen una desviación adversa cuando los costes reales o previstos son superiores al presupuesto.
Con los datos publicados por la Universidad Johns Hopkins disponibles en GitHub y despues de haber maniplado los datos con Python, construir un dashboard de la situación mundial del Covid 19.
Se procesan series de tiempo con Python con el propostio de pronosticar el Producto Interior Bruto per cápita de todos los países que tenemos en nuestro conjunto de datos para los 3 años siguientes y desplegar nuestros modelos en una aplicación de Power BI.
En este dashboard se puede buscar información específica entre esta organización. Incluye un resumen de los campos transaccionales por mes fiscal y destaca los ingresos frente al presupuesto objetivo, además del desglose de los segmentos y productos.