Разбирала учебный кейс на открытых данных Kaggle - анализ оттока клиентов банка.

Инструменты: Power BI Desktop, язык DAX для создания мер.

Ключевые выводы:

• Общий отток — 20.4% (2 038 из 10 000 клиентов) • Главный предиктор оттока — жалобы: 99.8% ушедших клиентов имели жалобы • Проблемный регион — Германия (отток 32.4%, это в 2 раза выше, чем во Франции и Испании) • Проблемный возраст — 36–55 лет (почти 70% всех ушедших) • Средняя оценка удовлетворённости у ушедших и оставшихся одинаковая (3 балла), значит опросники не всегда отражают реальную картину

Что делать: автоматизировать сбор и отработку жалоб, усилить поддержку в Германии, сфокусироваться на удержании возрастной группы 36–55 лет.

P.S. Это учебный кейс, данные открытые. Но логика и выводы — настоящие.

В кейсе отражена вся работа над данными: очистка, создание мер в DAX, визуализация в Power BI, дашборд и выводы.

Полный кейс и дашборд можно изучить по ссылке Фото первой страницы дашборда ниже 👇