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Rapport d'analyse commerciale de la compagnie aérienne suédoise

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COMPAGNIE AÉRIENNE SWIDEN

RÉFÉRENCE

Dans le domaine de analyse commerciale, l'utilisation d'outils tels que Power BI ou Power Query dans Excel implique souvent l'extraction d'informations à partir de différentes feuilles dans le même fichier Excel. La complexité surgit lorsque ces fiches nécessitent des ajustements avant l'intégration des données. Contrairement aux cas simples où toutes les feuilles partagent des colonnes identiques, les scénarios plus complexes nécessitent une approche distincte. Pour relever ce défi, procédez comme suit : Commencez par vous connecter à votre fichier Excel dans Power BI et sélectionnez « Modifier ». Créez un modèle de requête à l'aide d'une feuille pour établir la logique applicable à toutes les autres.

Éliminez les colonnes inutiles et effectuez les transformations essentielles, en vous assurant qu'elles ne feront pas référence aux colonnes manquantes dans d'autres feuilles. Générez une fonction utilisant des paramètres pour généraliser le processus. Enfin, invoquez la fonction pour chaque feuille et fusionnez les données dans un tableau unifié et affiné. N'oubliez pas de définir les types de données pour chaque colonne. Ces étapes permettent même aux novices de l'analyse des données pour nettoyer et consolider efficacement les données dans Power BI.

services d'analyse de données 7

Cet ensemble de données contient des informations pertinentes sur le trafic de passagers, notamment les départs et les arrivées, les détails de l'aéroport, l'année, le lieu et la date. Examinons les informations clés et formulons des recommandations basées sur les données disponibles.

Résumé analytique : ce rapport examine les données de ventes des compagnies aériennes en Suède, offrant une analyse complète des tendances clés et des informations exploitables. L'objectif principal consiste à comprendre les tendances des passagers au fil du temps, à identifier les périodes de pointe et à reconnaître les tendances des vols nationaux et internationaux. Tendances des passagers au fil du temps : Résultats : La tendance globale du nombre de passagers des compagnies aériennes présente des variations au fil des mois. Le pic du trafic passagers a été observé en septembre, ce qui suggère de potentielles influences saisonnières.

Recommandations :
Adaptez les stratégies de marketing pour les aligner sur les fluctuations saisonnières de la demande des passagers. Explorez des partenariats ou des collaborations pendant les mois de pointe pour améliorer l'engagement des clients. Vols intérieurs et vols internationaux : Résultats : Les vols intérieurs affichent constamment une demande constante tout au long de l'année à Stockholm. Les vols internationaux connaissent des pics notables au cours de mois spécifiques, indiquant d’éventuelles tendances en matière de tourisme ou de voyages d’affaires. Recommandations : Améliorer les promotions sur les vols intérieurs pour un engagement soutenu tout au long de l'année. Capitalisez sur les tendances des voyages internationaux en proposant des promotions ciblées pendant les mois de pointe.

services d'analyse de données 8
  • Aéroports et itinéraires les plus fréquentés :
    Résultats : Identifiez les aéroports et les itinéraires les plus fréquentés en fonction du volume de passagers. Comprendre la popularité de certaines destinations pour optimiser la planification d'itinéraire. Recommandations : Rationaliser les services et les ressources dans les aéroports à fort trafic pour améliorer l'expérience des passagers. Évaluer le potentiel d’expansion des services sur les itinéraires populaires pour répondre à la demande croissante.

Conclusion :
Ce analyse des données sur les ventes des compagnies aériennes en Suède révèlent des informations précieuses sur les tendances des passagers, les périodes de pointe et les préférences d'itinéraire. La mise en œuvre des recommandations décrites peut contribuer à optimiser les services, à améliorer la satisfaction des clients et à assurer le succès du secteur aérien en Suède.



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Les analyses commerciales de la compagnie aérienne suédoise signalent la présence numérique de votre marque avec les solutions Digital Rise

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COMPAGNIE AÉRIENNE SWIDEN

RÉFÉRENCE

Dans le domaine de analyse commerciale, l'utilisation d'outils tels que Power BI ou Power Query dans Excel implique souvent l'extraction d'informations à partir de différentes feuilles dans le même fichier Excel. La complexité surgit lorsque ces fiches nécessitent des ajustements avant l'intégration des données. Contrairement aux cas simples où toutes les feuilles partagent des colonnes identiques, les scénarios plus complexes nécessitent une approche distincte. Pour relever ce défi, procédez comme suit : Commencez par vous connecter à votre fichier Excel dans Power BI et sélectionnez « Modifier ». Créez un modèle de requête à l'aide d'une feuille pour établir la logique applicable à toutes les autres.

Éliminez les colonnes inutiles et effectuez les transformations essentielles, en vous assurant qu'elles ne feront pas référence aux colonnes manquantes dans d'autres feuilles. Générez une fonction utilisant des paramètres pour généraliser le processus. Enfin, invoquez la fonction pour chaque feuille et fusionnez les données dans un tableau unifié et affiné. N'oubliez pas de définir les types de données pour chaque colonne. Ces étapes permettent même aux novices de l'analyse des données pour nettoyer et consolider efficacement les données dans Power BI.

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Cet ensemble de données contient des informations pertinentes sur le trafic de passagers, notamment les départs et les arrivées, les détails de l'aéroport, l'année, le lieu et la date. Examinons les informations clés et formulons des recommandations basées sur les données disponibles.

Résumé analytique : ce rapport examine les données de ventes des compagnies aériennes en Suède, offrant une analyse complète des tendances clés et des informations exploitables. L'objectif principal consiste à comprendre les tendances des passagers au fil du temps, à identifier les périodes de pointe et à reconnaître les tendances des vols nationaux et internationaux. Tendances des passagers au fil du temps : Résultats : La tendance globale du nombre de passagers des compagnies aériennes présente des variations au fil des mois. Le pic du trafic passagers a été observé en septembre, ce qui suggère de potentielles influences saisonnières.

Recommandations :
Adaptez les stratégies de marketing pour les aligner sur les fluctuations saisonnières de la demande des passagers. Explorez des partenariats ou des collaborations pendant les mois de pointe pour améliorer l'engagement des clients. Vols intérieurs et vols internationaux : Résultats : Les vols intérieurs affichent constamment une demande constante tout au long de l'année à Stockholm. Les vols internationaux connaissent des pics notables au cours de mois spécifiques, indiquant d’éventuelles tendances en matière de tourisme ou de voyages d’affaires. Recommandations : Améliorer les promotions sur les vols intérieurs pour un engagement soutenu tout au long de l'année. Capitalisez sur les tendances des voyages internationaux en proposant des promotions ciblées pendant les mois de pointe.

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  • Aéroports et itinéraires les plus fréquentés :
    Résultats : Identifiez les aéroports et les itinéraires les plus fréquentés en fonction du volume de passagers. Comprendre la popularité de certaines destinations pour optimiser la planification d'itinéraire. Recommandations : Rationaliser les services et les ressources dans les aéroports à fort trafic pour améliorer l'expérience des passagers. Évaluer le potentiel d’expansion des services sur les itinéraires populaires pour répondre à la demande croissante.

Conclusion :
Ce analyse des données sur les ventes des compagnies aériennes en Suède révèlent des informations précieuses sur les tendances des passagers, les périodes de pointe et les préférences d'itinéraire. La mise en œuvre des recommandations décrites peut contribuer à optimiser les services, à améliorer la satisfaction des clients et à assurer le succès du secteur aérien en Suède.



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Analyse de données MAVEN PIZZA CHALLENGE Présence numérique de votre marque avec les solutions Digital Rise

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Améliorer les opérations et stimuler la croissance : A Analyse des données Voyagez avec Plato's Pizza

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Dans le monde trépidant et compétitif de l’industrie de la restauration, Analyse des données est devenu un outil indispensable pour améliorer les opérations, améliorer l’expérience client et stimuler les ventes. Comme un Analyse des données spécialiste chez Digital Rise Solutions, pour Plato's Pizza, une pizzeria d'inspiration grecque du New Jersey. L'objectif de ce projet était d'exploiter les données transactionnelles collectées au cours de l'année écoulée pour découvrir des informations précieuses, identifier les opportunités de générer davantage de ventes et d'optimiser l'efficacité opérationnelle.

Comprendre l'ensemble de données :
L'ensemble de données utilisé dans ce projet se compose de quatre tableaux au format CSV :

  • Tableau des commandes : contient la date et l’heure de toutes les commandes de table passées.
  • Tableau Détails de la commande : répertorie les différentes pizzas servies avec chaque commande, ainsi que leurs quantités.
  • Tableau Pizzas : fournit des informations sur la taille, le prix et le type de pizza pour chaque pizza distincte dans le tableau Détails de la commande.
  • Tableau Types de pizza : contient des détails complets sur les types de pizza, notamment leur nom, leur catégorie et la liste des ingrédients.

Le Maven Pizza Challenge : Plato's Pizza, reconnaissant le potentiel de Analyse des données . Le défi consistait à répondre à plusieurs questions critiques à l'aide de l'ensemble de données : Identifier les jours et les heures les plus chargés : en analysant le tableau des commandes, déterminez les jours et les heures de pointe où le restaurant connaît la fréquentation la plus élevée de clients. Comprendre ces modèles pourrait aider Plato's Pizza à optimiser son personnel et ses ressources pendant les périodes de pointe.

analyse de données tunisie 7

Évaluation de la production de pizzas pendant les heures de pointe : le tableau Détails de la commande détenait la clé pour quantifier le nombre de pizzas produites pendant les périodes de pointe. Ce faisant, le restaurant pourrait garantir des opérations rationalisées en cuisine et minimiser les temps d’attente pour les clients. Découvrir les pizzas les plus vendues et les moins vendues : les tableaux Pizzas et Types de pizza contenaient des données essentielles pour identifier les pizzas les plus vendues, ce qui pourrait aider à se concentrer sur les offres populaires et potentiellement à les promouvoir davantage. De plus, connaître les pizzas les moins populaires permettrait au restaurant d’envisager d’éventuelles améliorations ou de supprimer les articles qui ne trouvent pas écho auprès des clients.

Calcul de la valeur moyenne des commandes : en analysant le tableau des commandes et les informations de prix associées, j'ai calculé la valeur moyenne des commandes. Ces informations ont permis à Plato's Pizza d'évaluer les habitudes de dépenses des clients et d'adapter leurs stratégies marketing pour augmenter la valeur des commandes. Optimisation de l'utilisation de la capacité en sièges : Comprendre l'utilisation de la capacité en sièges était vital pour Plato's Pizza. J'ai évalué les données du tableau des commandes pour déterminer l'efficacité avec laquelle le restaurant a utilisé ses 15 tables et 60 sièges pendant différentes périodes, offrant ainsi des opportunités d'amélioration.



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Analyse des données MAVEN PIZZA CHALLENGE Présence numérique de votre marque avec les solutions Digital Rise

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Améliorer les opérations et stimuler la croissance : A L'analyse des données Voyagez avec Plato's Pizza

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Dans le monde trépidant et compétitif de l’industrie de la restauration, L'analyse des données est devenu un outil indispensable pour améliorer les opérations, améliorer l’expérience client et stimuler les ventes. Comme un L'analyse des données spécialiste chez Digital Rise Solutions, pour Plato's Pizza, une pizzeria d'inspiration grecque du New Jersey. L'objectif de ce projet était d'exploiter les données transactionnelles collectées au cours de l'année écoulée pour découvrir des informations précieuses, identifier les opportunités de générer davantage de ventes et d'optimiser l'efficacité opérationnelle.

Comprendre l'ensemble de données :
L'ensemble de données utilisé dans ce projet se compose de quatre tableaux au format CSV :

  • Tableau des commandes : contient la date et l’heure de toutes les commandes de table passées.
  • Tableau Détails de la commande : répertorie les différentes pizzas servies avec chaque commande, ainsi que leurs quantités.
  • Tableau Pizzas : fournit des informations sur la taille, le prix et le type de pizza pour chaque pizza distincte dans le tableau Détails de la commande.
  • Tableau des types de pizza : contient des détails complets sur les types de pizza, y compris le nom, la catégorie et la liste des ingrédients.

Le Maven Pizza Challenge : Plato's Pizza, reconnaissant le potentiel de L'analyse des données . Le défi consistait à répondre à plusieurs questions critiques à l'aide de l'ensemble de données : Identifier les jours et les heures les plus chargés : en analysant le graphique des commandes, déterminez les jours et les heures de pointe où le restaurant connaît la plus forte fréquentation des clients. Comprendre ces tendances pourrait aider Plato's Pizza à optimiser son personnel et ses ressources pendant les périodes de pointe.

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Évaluation de la production de pizzas aux heures de pointe : le tableau Détails de la commande était la clé pour quantifier le nombre de pizzas produites pendant les périodes de pointe. Ce faisant, le restaurant pourrait garantir des opérations de cuisine rationalisées et minimiser les temps d’attente pour les clients. Découvrez les pizzas les plus vendues et les moins vendues : les tableaux Pizzas et Types de pizza contenaient des données essentielles pour identifier les pizzas les plus vendues, ce qui pourrait aider à se concentrer sur les offres populaires et potentiellement à les promouvoir davantage. De plus, connaître les pizzas les moins populaires permettrait au restaurant d'envisager d'éventuelles améliorations ou de supprimer les articles qui ne trouvent pas écho auprès des clients.

Calcul de la valeur moyenne des commandes : en analysant le tableau des commandes et les informations de prix associées, j'ai calculé la valeur moyenne des commandes. Ces informations ont permis à Plato's Pizza d'évaluer les habitudes d'achat des clients et d'adapter leurs stratégies marketing pour augmenter la valeur des commandes. Optimisation de l'utilisation de la capacité des sièges : Comprendre l'utilisation de la capacité des sièges était vital pour Plato's Pizza. J'ai évalué les données du tableau de commandes pour déterminer l'efficacité avec laquelle le restaurant a utilisé ses 15 tables et 60 sièges au cours de différentes périodes, offrant ainsi des opportunités d'amélioration.

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