Топ 18 идей проектов для практики Power BI в 2023 году

18 идей проектов Power BI 2023

Power BI – это мощный инструмент, преобразующий необработанные данные в информативные визуализации и отчеты. С помощью удобного интерфейса и мощных функциональных возможностей, Power BI является ценной платформой для того, чтобы улучшить свои навыки через практические проекты. Участие в проектах Power BI позволяет как начинающим, так и экспертам значительно улучшить свои навыки. В этой статье мы рассмотрим 18 ведущих идей проектов Power BI для практики в 2023 году, адаптированных к разным уровням квалификации.

Почему решать проекты Power BI?

Участие в проектах Power BI предлагает несколько преимуществ. Они позволяют применить теоретические знания на практике, улучшая практические навыки. Эти проекты предоставляют практический опыт визуализации данных, анализа и отчетности, которые являются важными навыками анализа данных и бизнес-интеллекта. Более того, работа над проектами Power BI помогает создать портфолио, демонстрирующее ваши способности потенциальным работодателям. Кроме того, создание информативных визуализаций и отчетов на основе необработанных данных улучшает навыки решения проблем и повышает уверенность в эффективном использовании инструмента Power BI.

Вот 18 лучших проектов Power BI:

  1. Визуализация данных о продажах
  2. Анализ сегментации клиентов
  3. Панель управления запасами
  4. Показатели производительности сотрудников
  5. Анализ трафика на веб-сайте
  6. Прогнозирование продаж с использованием предиктивного анализа
  7. Анализ стоимости жизненного цикла клиента
  8. Анализ тональности в социальных медиа
  9. Анализ корзины покупок
  10. Воронка конверсии электронной коммерции
  11. Анализ потребления энергии
  12. Выявление мошенничества в заявках на медицинское обслуживание
  13. Оптимизация глобальной цепочки поставок
  14. Управление рисками портфеля
  15. Анализ естественного языка (NLP)
  16. Панель управления вовлеченностью в социальных медиа
  17. Система рекомендаций фильмов
  18. Панель аналитики розничной торговли

Также читайте: В чем разница между Power BI и Tableau?

Идеи проектов Power BI для начинающих

Визуализация данных о продажах

Цель

Цель этого проекта – эффективная визуализация данных о продажах для выявления тенденций, анализа распределения доходов и получения информации о производительности продукта.

Обзор набора данных и предварительная обработка данных

Набор данных включает данные о продажах с информацией о продуктах, клиентах, датах и суммах транзакций. Он может содержать столбцы, такие как идентификатор продукта, идентификатор клиента, дата покупки и сумма транзакции. Предварительная обработка включает обработку отсутствующих значений, удаление дубликатов и создание вычисляемых полей, таких как общая сумма продаж.

SQL-запросы для анализа

В Power BI SQL-подобные запросы могут быть сформулированы с помощью Power Query. Примеры запросов включают агрегирование продаж по продукту, вычисление общего дохода и группировку данных по периодам (месяцам, кварталам).

Выводы и результаты

С помощью визуализации данных могут быть выявлены тенденции в продажах, такие как сезонные скачки или спады. Распределение доходов показывает, какие продукты являются лидерами продаж и какие могут требовать стратегического внимания. Выводы могут показать, что некоторые продукты постоянно популярны, тогда как другие испытывают колебания в спросе.

Нажмите здесь, чтобы изучить исходный код для этого проекта Power BI.

Анализ сегментации клиентов

Цель

Цель этого проекта – сегментировать клиентов на основе различных характеристик и поведения, позволяя бизнесу эффективно настраивать маркетинговые стратегии.

Обзор набора данных и предварительная обработка данных

Набор данных содержит информацию о клиентах, включая демографические данные, историю покупок и данные о поведении. Он может включать возраст, пол, частоту покупок и средний размер транзакции. Предварительная обработка включает стандартизацию данных и вычисление метрик, специфичных для каждого клиента, таких как частота покупок.

SQL-запросы для анализа

Запросы могут включать группировку клиентов по возрастным группам, вычисление среднего размера транзакции для каждого сегмента и определение предпочтений по полу.

Выводы и результаты

Могут быть выявлены сегменты клиентов, такие как крупные, средние и малые траты. Эта информация может направить маркетинговые усилия, позволяя проводить персонализированные кампании для каждой группы. Выводы могут показать, что определенная демографическая группа имеет более высокую среднюю стоимость покупки, что приводит к нацеленным рекламным стратегиям.

Нажмите здесь, чтобы изучить исходный код этого проекта Power BI.

Панель управления запасами

Цель

Цель состоит в создании интерактивной панели управления, которая позволяет всесторонне просматривать уровни запасов, показатели оборачиваемости и сигналы для повторного заказа.

Обзор набора данных и предварительная обработка данных

Набор данных включает информацию о запасах с деталями продукта, количестве запасов, порогах повторного заказа и истории продаж. Столбцы могут включать Идентификатор продукта, Текущий запас, Уровень повторного заказа и Количество продаж. Предварительная обработка данных включает расчет показателей оборачиваемости запасов и создание расчетных столбцов для рекомендаций по повторному заказу.

SQL-запросы для анализа

Запросы могут включать определение продуктов с низкими запасами, расчет показателей оборачиваемости запасов и прогнозирование количества повторного заказа.

Инсайты и результаты

Панель управления обеспечивает ясное представление о запасах, позволяя своевременно осуществлять повторные заказы. Инсайты могут выявить, что некоторые продукты постоянно оказываются ниже порогов повторного заказа, что указывает на необходимость общения с поставщиками или стратегий оптимизации запасов.

Вот исходный код для изучения этого проекта Power BI.

Метрики производительности сотрудников

Цель

Этот проект направлен на анализ метрик производительности сотрудников для оценки производительности, посещаемости и показателей завершения проектов.

Обзор набора данных и предварительная обработка данных

Набор данных содержит данные, связанные с сотрудниками, такие как идентификаторы сотрудников, детали проектов, записи о посещаемости и показатели производительности. Столбцы могут включать Идентификатор сотрудника, Показатель завершения проекта и Процент посещаемости. Предварительная обработка данных включает расчет процентов посещаемости и подведение итогов показателей завершения проектов.

SQL-запросы для анализа

Запросы могут включать расчет средних процентов посещаемости, определение лучших сотрудников и анализ показателей завершения проектов по отделам.

Инсайты и результаты

Панель управления предоставляет информацию о производительности сотрудников, выделяя лучших исполнителей и области для улучшения. Данные могут показать, что посещаемость тесно связана с показателями завершения проектов, что приводит к стратегиям повышения общей производительности.

Вот ссылка на исходный код этого проекта.

Анализ трафика на веб-сайте

Цель

Цель состоит в анализе данных о трафике на веб-сайте для понимания поведения пользователей, популярного контента и источников трафика.

Обзор набора данных и предварительная обработка данных

Набор данных включает данные аналитики веб-сайта о просмотрах страниц, сеансах пользователей, источниках переходов и вовлеченности пользователей. Столбцы могут включать URL страницы, Источник перехода и Время, проведенное на странице. Предварительная обработка данных включает агрегацию данных для получения метрик, таких как показатель отказов и средняя продолжительность сеанса.

SQL-запросы для анализа

Запросы могут включать анализ просмотров страниц по URL, расчет показателей отказов и определение лучших источников переходов.

Инсайты и результаты

Панель управления показывает источники трафика с наибольшим количеством посещений, позволяя стратегически инвестировать в успешные каналы переходов. Анализ поведения пользователей может показать, что пользователи из определенных демографических групп имеют более высокие показатели вовлеченности, что побуждает создавать целевой контент.

Вот ссылка на исходный код этого проекта Power BI.

Идеи проектов Power BI среднего уровня

Прогнозирование продаж

Цель

Этот проект направлен на создание прогностической модели, которая прогнозирует будущие продажи на основе исторических данных, позволяя бизнесу принимать обоснованные решения о запасах, ресурсах и маркетинговых стратегиях.

Обзор набора данных и предварительная обработка данных

Набор данных содержит исторические данные о продажах с отметками времени, деталями продукта и суммами транзакций. Столбцы могут включать Дату, Идентификатор продукта и Сумма транзакции. Предварительная обработка данных включает очистку данных, обработку пропущенных значений и создание функций, таких как скользящие средние.

SQL-запросы для анализа

В Power BI можно применять продвинутые SQL-подобные запросы с использованием DAX (Data Analysis Expressions). Запросы могут включать расчет скользящих средних, создание временных рядов и создание мер для оценки точности прогнозирования.

Инсайты и результаты

Визуализируя исторические продажи наряду с предсказанными будущими продажами с помощью линейных графиков и визуализаций временных рядов, вы можете определить тенденции продаж, распознать сезонные паттерны и делать точные прогнозы для планирования.

Нажмите здесь, чтобы получить исходный код для этого проекта.

Анализ долговечности клиента

Цель

Этот проект направлен на расчет и визуализацию долговечности клиента (CLV), что позволяет бизнесу понять долгосрочную ценность разных сегментов клиентов.

Обзор набора данных и предобработка данных

Набор данных включает историю транзакций клиентов, частоту покупок и демографическую информацию. Столбцы могут включать идентификатор клиента, сумму покупки и дату покупки. Предобработка включает агрегацию сумм покупок, расчет стажа клиента и сегментацию клиентов.

SQL-запросы для анализа

SQL-запросы могут включать расчет средней CLV для каждого сегмента, определение клиентов с наибольшей CLV и оценку влияния маркетинговых кампаний на CLV.

Выводы и результаты

Визуализация CLV по сегментам клиентов с помощью столбчатых графиков или круговых диаграмм помогает выявить группы клиентов с высокой стоимостью, настраивать маркетинговые стратегии и оптимизировать усилия по удержанию клиентов.

Нажмите здесь, чтобы изучить исходный код этого проекта в Power BI.

Анализ настроений в социальных медиа

Цель

Этот проект заключается в анализе данных социальных медиа для понимания настроений клиентов по отношению к продуктам или услугам, что помогает бизнесу отслеживать репутацию бренда и тенденции настроений.

Обзор набора данных и предобработка данных

Набор данных включает сообщения в социальных медиа, комментарии и ярлыки настроений (положительные, отрицательные, нейтральные). Столбцы могут включать текст, настроение и временную метку. Предобработка включает очистку текстовых данных, проведение анализа настроений и категоризацию настроений.

SQL-запросы для анализа

SQL-запросы могут включать расчет распределения настроений по времени, определение часто упоминаемых ключевых слов и корреляцию тенденций настроений с маркетинговыми кампаниями.

Выводы и результаты

Визуализация тенденций в настроениях с помощью линейных графиков или облаков слов может выявить колебания в настроении клиентов, выделить ключевые проблемы и предоставить понимание влияния брендового сообщения.

Нажмите здесь, чтобы изучить исходный код этого проекта.

Анализ корзины покупок

Цель

Задача проекта – выявить связи между приобретенными продуктами, что позволяет бизнесу улучшить стратегии перекрестной продажи и оптимизировать размещение товаров.

Обзор набора данных и предобработка данных

Набор данных включает данные о транзакциях с перечисленными приобретенными продуктами на каждую транзакцию. Столбцы могут включать идентификатор транзакции и идентификатор продукта. Предобработка включает преобразование данных в транзакционный формат и удаление шума (например, низкочастотных элементов).

SQL-запросы для анализа

SQL-запросы могут включать расчет частоты совместного появления элементов, генерацию ассоциативных правил и определение часто встречающихся пар элементов.

Выводы и результаты

С помощью визуализаций, таких как сетевые диаграммы или тепловые карты ассоциаций, можно обнаружить связи между продуктами, рекомендовать дополнительные товары и оптимизировать макеты магазинов для улучшения опыта клиентов.

Нажмите здесь, чтобы изучить исходный код для этого проекта в Power BI.

Воронка конверсии электронной коммерции

Цель

Этот проект заключается в создании панели анализа воронки для отслеживания взаимодействий пользователей на сайте электронной коммерции, выявления точек отказа и оптимизации процесса конверсии.

Обзор набора данных и предобработка данных

Набор данных включает данные о пользовательских сеансах, от посещения страницы до завершенных покупок. Столбцы могут включать посещенную страницу, действие пользователя и временную метку. Предобработка включает отслеживание пользовательских сеансов, категоризацию действий пользователей и расчет конверсионных показателей.

SQL-запросы для анализа

SQL-запросы могут включать расчет показателей конверсии пошагово, определение этапов с наибольшим количеством отказов и анализ факторов, влияющих на оставленные в корзине товары.

Выводы и результаты

Визуализация этапов воронки с помощью воронковых диаграмм или столбчатых графиков позволяет выявить особенности поведения пользователей, выделить области для улучшения в пользовательском пути и предложить стратегии для оптимизации показателей конверсии.

Щелкните здесь, чтобы изучить этот проект Power BI.

Идеи проектов Power BI высокого уровня

Паттерны потребления энергии

Источник: PK (Excel Expert)

Цель

Цель этого проекта – проанализировать данные о потреблении энергии для выявления паттернов использования, пиковых часов и возможностей по экономии энергии.

Обзор набора данных и предварительная обработка данных

Набор данных включает данные о потреблении энергии из различных источников, таких как домохозяйства или предприятия, вместе с отметками времени и значениями потребления энергии. Предварительная обработка включает:

  • Обработку отсутствующих данных.
  • Агрегацию данных по временным интервалам.
  • Создание функций, таких как индикаторы пикового/непикового времени.

SQL-запросы для анализа

Power Query в Power BI может преобразовывать и агрегировать данные, а DAX может использоваться для расчета метрик, таких как среднее потребление в час.

Выводы и результаты

Визуализация паттернов потребления может раскрывать часы максимального спроса на энергию, помогая энергетическим компаниям оптимизировать распределение энергии, а потребителям принимать обоснованные решения относительно использования энергии.

Щелкните здесь, чтобы изучить исходный код этого проекта.

Обнаружение мошенничества в медицинских требованиях

Цель

Этот проект включает создание системы для обнаружения мошеннических медицинских требований с использованием исторических данных о требованиях и техник анализа данных.

Обзор набора данных и предварительная обработка данных

Набор данных содержит данные о медицинских требованиях с информацией о процедурах, диагнозах и суммах оплаты. Предварительная обработка включает:

  • Выявление аномалий.
  • Создание функций для анализа паттернов требований.
  • Маркировку требований как законных или подозрительных.

SQL-запросы для анализа

Хотя это не SQL-запросы в традиционном смысле, вы можете использовать Power Query для предварительной обработки данных и DAX для расчета метрик, связанных с паттернами требований.

Выводы и результаты

Путем визуализации паттернов требований и аномалий можно выявить потенциально мошеннические действия, способствуя экономии затрат для страховых компаний и более точным процессам возмещения.

Щелкните здесь, чтобы изучить исходный код этого проекта Power BI.

Оптимизация глобальной поставочной цепи

Цель

Цель состоит в анализе процесса глобальной поставочной цепи с целью выявления неэффективностей, узких мест и возможностей для оптимизации.

Обзор набора данных и предварительная обработка данных

Набор данных включает данные о поставщиках, транспортных маршрутах, времени доставки и уровнях запасов по всей поставочной цепи. Предварительная обработка включает согласование данных из разных источников, расчет метрик поставочной цепи и визуализацию географического распределения.

SQL-запросы для анализа

Power Query может использоваться для объединения и предварительной обработки данных, а DAX может применяться для расчета метрик, таких как время от заказа до доставки.

Выводы и результаты

Визуализации могут выявить узкие места в поставочной цепи, оптимальные уровни запасов и регионы с высокими затратами на доставку, что поможет принимать обоснованные решения по улучшению поставочной цепи.

Щелкните здесь, чтобы изучить исходный код этого проекта Power BI.

Управление рисками портфеля

Цель

Этот проект направлен на создание панели оценки рисков для инвестиционных портфелей, позволяющей инвесторам оценивать риски и принимать обоснованные решения.

Обзор набора данных и предварительная обработка данных

Набор данных содержит финансовые данные для различных активов в портфеле, включая исторические цены, доходность и волатильность. Предварительная обработка включает расчет метрик риска, таких как Value at Risk (VaR) и волатильность портфеля.

SQL-запросы для анализа

Хотя это не SQL-запросы, функции DAX могут использоваться для расчета метрик риска и визуализации производительности портфеля.

Понимание и результаты

Визуализации могут давать представление о риске портфеля, корреляции между активами и сценариях стресс-тестирования, что позволяет инвесторам принимать осознанные решения о стратегиях снижения риска.

Нажмите здесь, чтобы изучить исходный код этого проекта Power BI.

Понимание обработки естественного языка (NLP)

Цель

Цель заключается в интеграции техник обработки естественного языка в Power BI для извлечения информации из текстовых источников данных, таких как отзывы клиентов, обратная связь и опросы.

Обзор набора данных и предварительная обработка данных

В набор данных включены текстовые данные из отзывов клиентов или опросов и соответствующая метаинформация. Предварительная обработка включает очистку и токенизацию текстовых данных, проведение анализа тональности и выявление ключевых аспектов.

SQL-запросы для анализа

Power Query может использоваться для предварительной обработки данных, а DAX может быть применен для анализа тональности и визуализаций.

Понимание и результаты

Визуализации могут показывать тенденции тональности, часто упоминаемые ключевые слова и распределение тональности по разным продуктам или услугам, помогая бизнесу понять мнения клиентов и области для улучшения.

Нажмите здесь, чтобы изучить исходный код этого проекта Power BI.

Приборная панель вовлеченности в социальные сети

Цель

Этот проект направлен на создание всесторонней приборной панели, которая отслеживает и визуализирует показатели вовлеченности в социальных сетях на разных платформах.

Обзор набора данных и предварительная обработка данных

Набор данных включает данные о вовлеченности в социальных сетях, включая метрики, такие как лайки, репосты, комментарии и количество подписчиков. Предварительная обработка включает агрегацию данных по платформам, расчет показателей вовлеченности и возможную интеграцию внешних API для получения данных в реальном времени.

SQL-запросы для анализа

Power Query и DAX могут использоваться для преобразования и анализа данных, аналогично предыдущим случаям.

Понимание и результаты

Путем визуализации показателей вовлеченности на разных платформах с использованием линейных графиков, тепловых карт и сравнительных столбчатых графиков можно выявить пиковые периоды вовлеченности, популярные типы контента и эффективность различных стратегий вовлечения.

Нажмите здесь, чтобы изучить исходный код этого проекта.

Система рекомендации фильмов

Цель

Этот проект направлен на разработку системы рекомендаций фильмов с использованием Power BI, которая предлагает фильмы пользователям на основе их предпочтений и истории просмотров.

Обзор набора данных и предварительная обработка данных

Набор данных включает метаданные фильмов, рейтинги пользователей и истории просмотров. Предварительная обработка включает очистку данных, агрегацию предпочтений пользователей и подготовку данных для коллаборативной фильтрации или рекомендаций на основе содержания.

SQL-запросы для анализа

Power Query может использоваться для предварительной обработки данных, а расчеты DAX могут помочь в генерации рекомендаций фильмов.

Понимание и результаты

Путем визуализации предпочтений пользователей и рекомендуемых фильмов можно оценить эффективность системы рекомендаций, понять популярные жанры фильмов и предоставить пользователям индивидуальные рекомендации по просмотру.

Нажмите здесь, чтобы изучить исходный код этого проекта Power BI.

Приборная панель розничного анализа

Цель: Этот проект направлен на создание аналитической приборной панели для розничных предприятий для анализа тенденций продаж, поведения клиентов и эффективности магазинов.

Обзор набора данных и предварительная обработка данных: Набор данных включает данные о продажах, профили клиентов и информацию о магазинах. Предварительная обработка включает агрегацию данных о продажах, расчет клиентских метрик и создание географических визуализаций.

SQL-запросы для анализа: Power Query может использоваться для предварительной обработки данных, а DAX может использоваться для расчета метрик, таких как пожизненная ценность клиента и темпы роста продаж.

Понимание и результаты: Визуализации могут раскрывать информацию о демографии клиентов, популярных продуктах и пиковых часах покупок, позволяя розничным предприятиям оптимизировать запасы, планировать маркетинговые кампании и улучшать опыт клиентов.

Нажмите здесь, чтобы изучить исходный код этого проекта.

Заключение

Участие в проектах Power BI – это эффективный способ повысить навыки анализа и визуализации данных. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным профессионалом, описанные выше проекты предназначены для разных уровней экспертизы. Применяя Power BI к реальным сценариям, вы улучшите свои технические навыки и получите практические знания в разных отраслях. Чтобы дополнить свои навыки, рассмотрите возможность изучения наших онлайн-ресурсов с программой BlackBelt+.

Часто задаваемые вопросы