Top 18 Idee di progetti Power BI per la pratica del 2023
18 idee progetti Power BI 2023
Power BI è uno strumento influente che trasforma i dati grezzi in visualizzazioni e report informativi. Con un’interfaccia utente intuitiva e funzionalità formidabili, Power BI è una piattaforma preziosa per le persone che vogliono perfezionare le proprie competenze attraverso progetti pratici. Partecipando a progetti di Power BI, principianti ed esperti possono migliorare notevolmente le loro abilità. In questo articolo, esploreremo le migliori 18 idee di progetti di Power BI per la pratica nel 2023, adatte a diversi livelli di competenza.
Perché Risolvere Progetti di Power BI?
Partecipare a progetti di Power BI offre diversi vantaggi. Ti permettono di applicare conoscenze teoriche a scenari reali, migliorando le tue competenze pratiche. Questi progetti offrono esperienza pratica nella visualizzazione dei dati, nell’analisi e nella creazione di report, che sono competenze cruciali nell’analisi dei dati e nell’intelligence aziendale. Inoltre, lavorando su progetti di Power BI, puoi creare un portfolio che mette in mostra le tue capacità agli eventuali datori di lavoro. Inoltre, creare visualizzazioni e report informativi dai dati grezzi migliora le tue capacità di risoluzione dei problemi e aumenta la tua fiducia nell’uso efficace dello strumento Power BI.
Ecco i primi 18 progetti di Power BI:
- Visualizzazione dei dati di vendita
- Analisi della segmentazione dei clienti
- Dashboard per la gestione dell’inventario
- Metriche delle prestazioni dei dipendenti
- Analisi del traffico del sito web
- Previsione delle vendite predictive
- Analisi del valore del cliente durante il ciclo di vita
- Analisi del sentimento dei social media
- Analisi del carrello della spesa
- Funnel di conversione dell’e-commerce
- Modelli di consumo di energia
- Rilevamento delle frodi delle richieste sanitarie
- Ottimizzazione della catena di fornitura globale
- Gestione del rischio del portafoglio
- Informazioni sul trattamento del linguaggio naturale (NLP)
- Dashboard per il coinvolgimento dei social media
- Sistema di raccomandazione di film
- Dashboard per l’analisi al dettaglio
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Idee di Progetti Power BI per Principianti
Visualizzazione dei Dati di Vendita
Obiettivo
Questo progetto mira a visualizzare in modo efficace i dati di vendita per identificare le tendenze, analizzare la distribuzione del fatturato e ottenere informazioni sulle prestazioni del prodotto.
Panoramica del Dataset e Pre-elaborazione dei Dati
Il dataset include dati di vendita con informazioni su prodotti, clienti, date e importi delle transazioni. Potrebbe contenere colonne come ID prodotto, ID cliente, Data di acquisto e Importo della transazione. La pre-elaborazione prevede la gestione dei valori mancanti, la rimozione dei duplicati e la creazione di campi calcolati come le vendite totali.
Query SQL per l’Analisi
In Power BI, è possibile formulare query simili a SQL utilizzando Power Query. Esempi di query includono l’aggregazione delle vendite per prodotto, il calcolo del fatturato totale e il raggruppamento dei dati per periodi (mesi, trimestri).
Informazioni e Risultati
Attraverso la visualizzazione dei dati, è possibile identificare le tendenze nelle vendite, come picchi o cali stagionali. La distribuzione del fatturato mostra quali prodotti hanno le migliori prestazioni e quali potrebbero richiedere attenzione strategica. Le informazioni potrebbero rivelare che alcuni prodotti sono costantemente popolari mentre altri subiscono fluttuazioni nella domanda.
Fai clic qui per esplorare il codice sorgente di questo progetto Power BI.
Analisi della Segmentazione dei Clienti
Obiettivo
Questo progetto mira a suddividere i clienti in base a vari attributi e comportamenti, consentendo alle aziende di adattare in modo efficace le strategie di marketing.
Panoramica del Dataset e Pre-elaborazione dei Dati
Il dataset contiene informazioni sui clienti, tra cui dati demografici, cronologia degli acquisti e dati comportamentali. Potrebbe includere età, genere, frequenza di acquisto e importo medio delle transazioni. La pre-elaborazione include la standardizzazione dei dati e il calcolo di metriche specifiche del cliente come la frequenza di acquisto.
Query SQL per l’Analisi
Le query potrebbero includere il raggruppamento dei clienti per fasce d’età, il calcolo dell’importo medio delle transazioni per ogni segmento e l’identificazione delle preferenze di acquisto in base al genere.
Informazioni e Risultati
È possibile identificare segmenti di clienti, come clienti ad alto, medio o basso spendere. Queste informazioni possono guidare gli sforzi di marketing, consentendo campagne personalizzate per ogni gruppo. Le informazioni potrebbero rivelare che un certo gruppo demografico ha un valore medio di acquisto più alto, portando a strategie pubblicitarie mirate.
Fai clic qui per esplorare il codice sorgente di questo progetto Power BI.
Dashboard per la Gestione dell’Inventario
Obiettivo
L’obiettivo è creare un cruscotto interattivo che visualizzi in modo completo i livelli di inventario, i tassi di rotazione e i trigger di riordino.
Panoramica del Dataset e Preelaborazione dei Dati
Il dataset include dati di inventario con dettagli dei prodotti, quantità in magazzino, soglie di riordino e cronologia delle vendite. Le colonne possono includere ID prodotto, Stock attuale, Livello di riordino e Quantità di vendita. La preelaborazione implica il calcolo dei tassi di rotazione delle scorte e la creazione di colonne calcolate per suggerimenti di riordino.
Query SQL per l’Analisi
Le query potrebbero includere l’individuazione dei prodotti a basso stock, il calcolo dei tassi di rotazione delle scorte e la previsione delle quantità di riordino.
Risultati e Conclusioni
Il cruscotto fornisce una visione chiara dei livelli di inventario, consentendo un riordino tempestivo. Le informazioni potrebbero rivelare che alcuni prodotti cadono costantemente al di sotto delle soglie di riordino, indicando la necessità di comunicazione con il fornitore o strategie di ottimizzazione dell’inventario.
Ecco il codice sorgente per esplorare questo progetto Power BI.
Metriche di Performance dei Dipendenti
Obiettivo
Questo progetto mira ad analizzare le metriche di performance dei dipendenti per valutare la produttività, la presenza e i tassi di completamento dei progetti.
Panoramica del Dataset e Preelaborazione dei Dati
Il dataset contiene dati correlati ai dipendenti come ID dipendente, dettagli del progetto, registri di presenza e metriche di performance. Le colonne possono includere ID dipendente, Tasso di completamento del progetto e Percentuale di presenza. La preelaborazione implica il calcolo delle percentuali di presenza e il riassunto dei tassi di completamento dei progetti.
Query SQL per l’Analisi
Le query potrebbero includere il calcolo delle medie delle percentuali di presenza, l’individuazione dei dipendenti con le migliori performance e l’analisi dei tassi di completamento dei progetti per dipartimento.
Risultati e Conclusioni
Il cruscotto fornisce informazioni sulle performance dei dipendenti, evidenziando i migliori performer e le aree di miglioramento. I dati potrebbero rivelare che la presenza è fortemente correlata ai tassi di completamento dei progetti, portando a strategie per migliorare la produttività complessiva.
Ecco il codice sorgente per questo progetto.
Analisi del Traffico del Sito Web
Obiettivo
L’obiettivo è analizzare i dati sul traffico del sito web per comprendere il comportamento degli utenti, i contenuti popolari e le fonti di traffico.
Panoramica del Dataset e Preelaborazione dei Dati
Il dataset include dati di analisi del sito web su visualizzazioni di pagina, sessioni degli utenti, fonti di riferimento e coinvolgimento degli utenti. Le colonne possono includere URL della pagina, Fonte di riferimento e Tempo trascorso sulla pagina. La preelaborazione implica l’aggregazione dei dati per ottenere metriche come il tasso di rimbalzo e la durata media della sessione.
Query SQL per l’Analisi
Le query potrebbero includere l’analisi delle visualizzazioni di pagina per URL, il calcolo dei tassi di rimbalzo e l’individuazione delle migliori fonti di riferimento.
Risultati e Conclusioni
Il cruscotto rivela le fonti di traffico con il conteggio di visite più elevato, consentendo di investire strategicamente in canali di riferimento di successo. L’analisi del comportamento degli utenti potrebbe rivelare che gli utenti di determinate demografie hanno tassi di coinvolgimento più elevati, spingendo alla creazione mirata di contenuti.
Ecco il link al codice sorgente di questo progetto Power BI.
Idee di Progetti Power BI di Livello Intermedio
Previsione delle Vendite Previsionali
Obiettivo
Questo progetto mira a creare un modello predittivo che preveda le vendite future basandosi sui dati storici, consentendo alle aziende di prendere decisioni informate su inventario, risorse e strategie di marketing.
Panoramica del Dataset e Preelaborazione dei Dati
Il dataset contiene dati storici sulle vendite con timestamp, dettagli del prodotto e importi delle transazioni. Le colonne possono includere Data, ID prodotto e Importo della transazione. La preelaborazione implica la pulizia dei dati, la gestione dei valori mancanti e la creazione di caratteristiche come le medie mobili.
Query SQL per l’Analisi
In Power BI, è possibile applicare query avanzate simili a SQL utilizzando DAX (Data Analysis Expressions). Le query potrebbero includere il calcolo delle medie mobili, la generazione di caratteristiche di serie temporali e la creazione di misure per l’accuratezza delle previsioni.
Risultati e Conclusioni
Visualizzando le vendite storiche insieme alle vendite future previste utilizzando grafici a linee e visualizzazioni delle serie temporali, è possibile identificare le tendenze delle vendite, riconoscere i pattern stagionali e fare previsioni accurate per scopi di pianificazione.
Fai clic qui per ottenere il codice sorgente per questo progetto.
Analisi del valore a vita del cliente
Obiettivo
Questo progetto si concentra sul calcolo e sulla visualizzazione del valore a vita del cliente (CLV), consentendo alle aziende di comprendere il valore a lungo termine di diversi segmenti di clientela.
Panoramica del dataset e preelaborazione dei dati
Il dataset include la cronologia delle transazioni dei clienti, la frequenza di acquisto e le informazioni demografiche. Le colonne possono includere l’ID del cliente, l’importo dell’acquisto e la data dell’acquisto. La preelaborazione prevede l’aggregazione degli importi degli acquisti, il calcolo dell’anzianità del cliente e la segmentazione dei clienti.
Query SQL per l’analisi
Le query DAX potrebbero includere il calcolo del CLV medio per segmento, la determinazione dei clienti con il CLV più elevato e la valutazione dell’impatto delle campagne di marketing sul CLV.
Osservazioni e risultati
La visualizzazione del CLV per segmento di clientela tramite grafici a barre o grafici a torta aiuta a identificare gruppi di clienti ad alto valore, adattare le strategie di marketing e ottimizzare gli sforzi di fidelizzazione dei clienti.
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Analisi del sentiment dei social media
Obiettivo
Questo progetto prevede l’analisi dei dati dei social media per comprendere il sentiment dei clienti nei confronti di prodotti o servizi, aiutando le aziende a monitorare la reputazione del marchio e le tendenze del sentiment.
Panoramica del dataset e preelaborazione dei dati
Il dataset include post sui social media, commenti e etichette di sentiment (positivo, negativo, neutro). Le colonne possono includere Testo, Sentiment e Timestamp. La preelaborazione include la pulizia dei dati di testo, l’analisi del sentiment e la categorizzazione dei sentiment.
Query SQL per l’analisi
Le query DAX potrebbero calcolare la distribuzione del sentiment nel tempo, identificare le parole chiave più frequentemente menzionate e correlare le tendenze del sentiment con le campagne di marketing.
Osservazioni e risultati
La visualizzazione delle tendenze del sentiment utilizzando grafici a linee o word cloud può rivelare fluttuazioni nel sentiment dei clienti, evidenziare preoccupazioni chiave e fornire informazioni sull’impatto della messaggistica del marchio.
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Analisi del carrello della spesa
Obiettivo
Il progetto mira a scoprire le associazioni tra i prodotti acquistati, consentendo alle aziende di migliorare le strategie di cross-selling e ottimizzare la disposizione dei prodotti.
Panoramica del dataset e preelaborazione dei dati
Il dataset comprende dati di transazione con elenchi di prodotti acquistati per transazione. Le colonne possono includere ID transazione e ID prodotto. La preelaborazione prevede la trasformazione dei dati in un formato transazionale e la rimozione del rumore (come gli elementi a bassa frequenza).
Query SQL per l’analisi
Le query DAX potrebbero prevedere il calcolo delle frequenze di co-occorrenza degli elementi, la generazione di regole di associazione e l’identificazione di coppie di elementi che si verificano frequentemente.
Osservazioni e risultati
Attraverso visualizzazioni come diagrammi di rete o mappe di associazione, è possibile scoprire le associazioni tra i prodotti, consigliare prodotti complementari e ottimizzare la disposizione dei negozi per migliorare l’esperienza del cliente.
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Funnel di conversione dell’e-commerce
Obiettivo
Questo progetto ruota attorno alla creazione di un cruscotto di analisi del funnel per tracciare le interazioni degli utenti su un sito di e-commerce, identificare i punti di abbandono e ottimizzare il processo di conversione.
Panoramica del dataset e preelaborazione dei dati
Il dataset include dati del percorso dell’utente, dalle visite alla pagina di destinazione agli acquisti completati. Le colonne possono includere Pagina visitata, Azione dell’utente e Timestamp. La preelaborazione prevede il monitoraggio delle sessioni degli utenti, la categorizzazione delle azioni degli utenti e il calcolo dei tassi di conversione.
Query SQL per l’analisi
Le query DAX potrebbero prevedere il calcolo dei tassi di conversione passo dopo passo, l’identificazione delle fasi con i maggiori abbandoni e l’analisi dei fattori che contribuiscono ai carrelli abbandonati.
Osservazioni e risultati
La visualizzazione delle fasi del funnel utilizzando grafici a funnel o grafici a barre fornisce informazioni sul comportamento dell’utente, evidenzia aree di miglioramento nel percorso dell’utente e suggerisce strategie per ottimizzare i tassi di conversione.
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Idee di progetti Power BI di livello avanzato
Modelli di consumo energetico
Obiettivo
Questo progetto mira ad analizzare i dati di consumo energetico per identificare modelli di utilizzo, ore di punta e opportunità per il risparmio energetico.
Panoramica del dataset e preelaborazione dei dati
Il dataset comprende dati di consumo energetico provenienti da diverse fonti, come abitazioni o attività commerciali, insieme a timestamp e valori di consumo energetico. La preelaborazione prevede:
- Gestire i dati mancanti.
- Aggregare i dati in intervalli di tempo.
- Creare caratteristiche come indicatori di picco/fuori picco.
Query SQL per l’analisi
Power Query di Power BI può trasformare e aggregare i dati, mentre DAX può essere utilizzato per calcolare metriche come il consumo medio per ora.
Insight e risultati
La visualizzazione dei modelli di consumo può rivelare i momenti di picco della domanda di energia, aiutando le aziende di servizi pubblici a ottimizzare la distribuzione dell’energia e i consumatori a prendere decisioni informate sull’uso dell’energia.
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Rilevamento delle frodi nelle richieste sanitarie
Obiettivo
Questo progetto prevede la costruzione di un sistema per rilevare le frodi nelle richieste sanitarie utilizzando dati storici sulle richieste e tecniche di analisi dei dati.
Panoramica del dataset e preelaborazione dei dati
Il dataset include dati sulle richieste sanitarie con dettagli su procedure, diagnosi e importi di fatturazione. La preelaborazione prevede:
- Identificare anomalie.
- Creare caratteristiche per i modelli di richiesta.
- Etichettare le richieste come legittime o sospette.
Query SQL per l’analisi
Anche se non sono query SQL nel senso tradizionale, è possibile utilizzare Power Query per preelaborare i dati e DAX per calcolare metriche relative ai modelli di richiesta.
Insight e risultati
Visualizzando i modelli delle richieste e le anomalie, è possibile identificare attività potenzialmente fraudolente, contribuendo al risparmio dei costi per le compagnie assicuratrici e a processi di rimborso più accurati.
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Ottimizzazione della catena di approvvigionamento globale
Obiettivo
L’obiettivo è analizzare il processo di catena di approvvigionamento globale, identificare inefficienze, punti critici e opportunità di ottimizzazione.
Panoramica del dataset e preelaborazione dei dati
Il dataset include dati su fornitori, percorsi di trasporto, tempi di consegna e livelli di inventario lungo la catena di approvvigionamento. La preelaborazione prevede l’allineamento dei dati provenienti da diverse fonti, il calcolo di metriche della catena di approvvigionamento e la visualizzazione della distribuzione geografica.
Query SQL per l’analisi
Power Query può essere utilizzato per consolidare e preelaborare i dati, mentre DAX può essere impiegato per calcolare metriche come il tempo di ordine-consegna.
Insight e risultati
Le visualizzazioni possono individuare punti critici nella catena di approvvigionamento, livelli di inventario ottimali e regioni con costi di spedizione elevati, contribuendo a decisioni informate per il miglioramento della catena di approvvigionamento.
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Gestione del rischio del portafoglio
Obiettivo
Questo progetto mira a creare un cruscotto di valutazione del rischio per i portafogli di investimenti, consentendo agli investitori di valutare l’esposizione al rischio e prendere decisioni informate.
Panoramica del dataset e preelaborazione dei dati
Il dataset contiene dati finanziari per diversi asset in un portafoglio, inclusi prezzi storici, rendimenti e volatilità. La preelaborazione prevede il calcolo di metriche di rischio come il Value at Risk (VaR) e la volatilità del portafoglio.
Query SQL per l’analisi
Anche se non sono query SQL, le funzioni DAX possono essere utilizzate per calcolare metriche di rischio e visualizzare le prestazioni del portafoglio.
Insights e Conclusioni
Le visualizzazioni possono fornire informazioni sulla esposizione al rischio del portafoglio, sulle correlazioni tra gli asset e su scenari di stress testing, consentendo agli investitori di prendere decisioni informate su strategie di mitigazione del rischio.
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Insight sul Natural Language Processing (NLP)
Obiettivo
L’obiettivo è integrare le tecniche di Natural Language Processing in Power BI per estrarre informazioni da fonti di dati testuali come recensioni dei clienti, feedback e sondaggi.
Panoramica del dataset e preelaborazione dei dati
Il dataset include dati testuali da recensioni dei clienti o sondaggi e relativi metadati. La preelaborazione coinvolge la pulizia e la tokenizzazione dei dati testuali, l’analisi del sentiment e l’individuazione dei principali insight.
Query SQL per l’analisi
Power Query può essere utilizzato per la preelaborazione dei dati, mentre DAX può essere impiegato per l’analisi del sentiment e le visualizzazioni.
Insights e Conclusioni
Le visualizzazioni possono mostrare le tendenze del sentiment, le parole chiave più frequentemente menzionate e la distribuzione del sentiment tra diversi prodotti o servizi, aiutando le aziende a comprendere il sentiment dei clienti e le aree di miglioramento.
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Dashboard di coinvolgimento sui social media
Obiettivo
Questo progetto mira a creare una dashboard completa che monitora e visualizza le metriche di coinvolgimento sui social media su diverse piattaforme.
Panoramica del dataset e preelaborazione dei dati
Il dataset include dati di coinvolgimento sui social media, come like, condivisioni, commenti e conteggi dei follower. La preelaborazione coinvolge l’aggregazione dei dati per piattaforma, il calcolo dei tassi di coinvolgimento e, eventualmente, l’integrazione di API esterne per dati in tempo reale.
Query SQL per l’analisi
Power Query e DAX possono essere utilizzati per la trasformazione e l’analisi dei dati, come nei casi precedenti.
Insights e Conclusioni
Attraverso la visualizzazione delle metriche di coinvolgimento su diverse piattaforme utilizzando grafici a linee, mappe di calore e grafici a barre comparativi, è possibile identificare i periodi di maggiore coinvolgimento, i tipi di contenuto più popolari e l’efficacia delle diverse strategie di coinvolgimento.
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Sistema di raccomandazione di film
Obiettivo
Questo progetto mira a sviluppare un sistema di raccomandazione di film utilizzando Power BI, che suggerisce film agli utenti in base alle loro preferenze e alla loro cronologia di visualizzazione.
Panoramica del dataset e preelaborazione dei dati
Il dataset include metadati sui film, valutazioni degli utenti e cronologie di visualizzazione. La preelaborazione coinvolge la pulizia dei dati, l’aggregazione delle preferenze degli utenti e la preparazione dei dati per modelli di filtraggio collaborativo o basati sui contenuti.
Query SQL per l’analisi
Power Query può essere utilizzato per la preelaborazione dei dati, mentre i calcoli DAX possono aiutare a generare raccomandazioni di film.
Insights e Conclusioni
Attraverso la visualizzazione delle preferenze degli utenti e dei film consigliati, è possibile valutare l’efficacia del sistema di raccomandazione, comprendere i generi di film popolari e fornire agli utenti suggerimenti di visualizzazione personalizzati.
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Dashboard di analisi per il settore del commercio al dettaglio
Obiettivo: Questo progetto mira a creare una dashboard di analisi per le aziende del settore del commercio al dettaglio per analizzare le tendenze di vendita, il comportamento dei clienti e le prestazioni dei negozi.
Panoramica del dataset e preelaborazione dei dati: Il dataset include dati di vendita, profili dei clienti e informazioni sui negozi. La preelaborazione coinvolge l’aggregazione dei dati di vendita, il calcolo delle metriche dei clienti e la creazione di visualizzazioni geografiche.
Query SQL per l’analisi: Power Query può essere utilizzato per la preelaborazione dei dati e DAX può essere utilizzato per calcolare metriche come il valore a vita del cliente e i tassi di crescita delle vendite.
Insights e Conclusioni: Le visualizzazioni possono rivelare informazioni sulle demografie dei clienti, i prodotti popolari e le ore di punta degli acquisti, consentendo ai rivenditori di ottimizzare l’inventario, pianificare campagne di marketing e migliorare l’esperienza del cliente.
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Conclusioni
Partecipare a progetti Power BI è un modo efficace per migliorare le tue competenze di analisi e visualizzazione dei dati. Che tu sia un principiante o un professionista esperto, i progetti sopra menzionati si adattano a diversi livelli di competenza. Applicando Power BI a scenari reali, migliorerai le tue competenze tecniche e acquisirai conoscenze pratiche in diversi settori. Per migliorare ulteriormente le tue competenze, considera di esplorare le nostre risorse online con il programma BlackBelt+.
