Tổng kết

Nghiên cứu tình huống: Phân tích khách hàng rời bỏ trong Tableau

Carl Rosseel

Curriculum Manager

Luồng phân tích dữ liệu

Tableau Public

• Miễn phí
• Hạn chế
  • Chỉ CSV, Excel và tệp văn bản
  • Lưu trực tuyến
  • Tối đa 15 triệu hàng
  • Báo cáo công khai
• Cho phép lưu công việc của bạn

Cần có tài khoản Tableau Public

• Bạn không thể xuất bản nếu không có tài khoản
• Bạn có thể tạo tài khoản tại https://public.tableau.com/
  • Nhấn Sign Up và điền thông tin:

Lưu công việc của bạn

Đang chặn truy cập Internet

Tệp của bạn sẽ được xuất bản

Công việc tiếp theo tùy chọn: dự đoán rời bỏ

• Khóa học dự đoán rời bỏ: Marketing analytics: predicting customer churn in Python
• Cần kiến thức Python trung cấp

• Bạn sẽ học cách xây dựng và kiểm định dự đoán bằng các chỉ số mô hình

Tableau là sân chơi

• Bạn đã phân tích một bộ dữ liệu mới từ đầu:
  • Nhiều trực quan: trục kép, biểu đồ phân tán, bản đồ, ...
  • Trường tính toán: COUNTD(), IF THEN ELSE, ..
  • Thùng (bins) và kích thước thùng
• Bạn khai thác tính tương tác qua:
  • Bộ lọc
  • Dùng biểu đồ làm bộ lọc
  • Tham số

Chúc mừng!

Nghiên cứu tình huống: Phân tích khách hàng rời bỏ trong Tableau