En résumé

Étude de cas : analyser l'attrition de la clientèle dans Tableau

Carl Rosseel

Curriculum Manager

Flux d'analyse de données

Tableau Public

• Gratuit
• Limites
  • Fichiers CSV, Excel et texte seulement
  • Enregistrement en ligne
  • 15 millions de lignes de données
  • Rapports publics
• Permet d'enregistrer votre travail

Un compte Tableau Public est requis

• Impossible de publier sans compte
• Vous pouvez créer un compte sur https://public.tableau.com/
  • Cliquez sur « Sign up » et remplissez les informations :

Enregistrer votre travail

Accès Internet bloqué

Votre fichier sera publié

Optionnel : prédire le désabonnement

• Cours sur la prédiction du désabonnement : Marketing analytics: predicting customer churn in Python
• Connaissances intermédiaires en Python requises

• Vous apprendrez à construire et valider votre prédiction avec des mesures de modèle

Tableau est un terrain de jeu

• Vous avez analysé un nouveau jeu de données à partir de zéro :
  • Diverses visualisations : graphiques à double axe, nuages de points, cartes, …
  • Champs calculés : COUNTD(), IF THEN ELSE, …
  • Regroupements en classes et tailles de classes
• Vous avez tiré parti de l'interactivité grâce à :
  • Filtres
  • Visualisations comme filtres
  • Paramètres

Félicitations !

Étude de cas : analyser l'attrition de la clientèle dans Tableau