Kursus/Jasa Tableau | “Analisis Prediksi Kinerja Penjualan dengan Business Intelligence Menggunakan Tableau: Studi Kasus pada Industri Ritel”
Jogja Multimedia
24 Desember 2024
Perkantoran
49 Views
Berikut Silabus 40 Sesi: “Analisis Prediksi Kinerja Penjualan dengan Business Intelligence Menggunakan Tableau: Studi Kasus pada Industri Ritel”
Bagian 1: Pengenalan Business Intelligence dan Tableau (Sesi 1–5)
- Pengantar Business Intelligence (BI)
- Definisi BI dan pentingnya dalam bisnis.
- Komponen utama BI.
- Pengenalan Tableau
- Antarmuka Tableau dan fitur utama.
- Perbedaan Tableau Public, Desktop, dan Server.
- Instalasi dan Penyiapan Tableau
- Instalasi software.
- Menyiapkan dataset pertama.
- Konsep Dasar Data Visualization
- Jenis visualisasi (bar chart, line chart, scatter plot).
- Best practices dalam visualisasi data.
- Menghubungkan Tableau dengan Sumber Data
- Format data yang didukung Tableau.
- Koneksi ke file Excel, CSV, dan database SQL.
Bagian 2: Persiapan Data untuk Analisis (Sesi 6–10)
- Cleaning dan Preprocessing Data
- Menangani data kosong, outlier, dan duplikasi.
- Transformasi Data di Tableau
- Menggunakan calculated fields dan parameter.
- Penggabungan Data
- Joins, unions, dan blending data.
- Hierarki Data
- Membuat hierarki untuk drill-down analisis.
- Pengelompokan dan Penyaringan Data
- Membuat grup, filter, dan set.
Bagian 3: Dasar-Dasar Visualisasi Data (Sesi 11–15)
- Membuat Dashboard Sederhana
- Layout dan desain.
- Interaktivitas dalam dashboard.
- Analisis Penjualan dengan Grafik Dasar
- Membuat line chart untuk tren penjualan.
- Membuat bar chart untuk membandingkan kategori produk.
- Analisis Geospasial
- Membuat peta geografis (sales by region).
- Penggunaan Filters dan Slicers
- Filter dinamis dan parameter untuk dashboard.
- Analisis Tren Musiman
- Membuat visualisasi tren bulanan dan tahunan.
Bagian 4: Advanced Analytics dengan Tableau (Sesi 16–25)
- Penggunaan Advanced Calculations
- LOD (Level of Detail) expressions.
- Analisis KPI
- Membuat KPI untuk penjualan dan margin.
- Visualisasi Data dengan Storytelling
- Membuat storyboards di Tableau.
- Prediksi dengan Tableau
- Menggunakan fitur forecasting Tableau.
- Analisis Customer Segmentation
- Membuat segmentasi pelanggan berdasarkan data penjualan.
- Menganalisis Outliers
- Identifikasi anomali dalam penjualan.
- Integrasi Tableau dengan Python/R
- Membuat prediksi menggunakan script eksternal.
- Analisis Cohort untuk Loyalitas Pelanggan
- Menggunakan cohort analysis di Tableau.
- Membangun Heatmap
- Analisis intensitas penjualan berdasarkan waktu dan lokasi.
- Penerapan Machine Learning di Tableau
- Mengintegrasikan prediksi machine learning sederhana.
Bagian 5: Studi Kasus Industri Ritel (Sesi 26–35)
- Studi Kasus: Analisis Penjualan Per Produk
- Membuat dashboard untuk melihat kinerja setiap produk.
- Analisis Penjualan per Lokasi
- Membandingkan penjualan berdasarkan wilayah geografis.
- Prediksi Penjualan Bulanan
- Membuat prediksi berbasis data historis.
- Analisis Diskon dan Promosi
- Melihat dampak diskon terhadap penjualan.
- Studi Kasus: Perilaku Pelanggan
- Menganalisis pola pembelian pelanggan.
- Mengidentifikasi Produk Terbaik
- Produk dengan penjualan tertinggi dan margin terbaik.
- Evaluasi Tren Penjualan Online vs Offline
- Membandingkan penjualan pada kanal distribusi.
- Dashboard Komprehensif
- Membuat dashboard integratif untuk eksekutif.
- Visualisasi Data Operasional
- Analisis stok dan pergudangan.
- Laporan Penjualan Akhir
- Menyiapkan laporan untuk pemangku kepentingan.
Bagian 6: Optimasi, Evaluasi, dan Penyajian (Sesi 36–40)
- Optimasi Dashboard
- Meningkatkan performa dashboard dengan data besar.
- Evaluasi Hasil Analisis
- Validasi dan interpretasi hasil prediksi.
- Kolaborasi dan Sharing
- Cara membagikan dashboard melalui Tableau Server atau Tableau Public.
- Penyajian Data untuk Pengambilan Keputusan
- Teknik presentasi hasil analisis untuk manajemen.
- Diskusi dan Ujian Akhir
- Ujian pembuatan dashboard berdasarkan studi kasus baru.