Uber

Problème à résoudre

TABLEAU DE BORD 1 : ANALYSE GLOBALE

Analysez les données des trajets Uber à l’aide de Power BI afin d’obtenir des informations sur les tendances de réservation, les revenus et l’efficacité des trajets, pour aider les parties prenantes à prendre des décisions basées sur les données.

Indicateurs Clés de Performance (KPI) :

Réservations totales – Combien de trajets ont été réservés sur une période donnée ?
Valeur totale des réservations – Quel est le revenu total généré par toutes les réservations ?
Valeur moyenne par réservation – Quel est le revenu moyen par réservation ?
Distance totale parcourue – Quelle est la distance totale couverte par tous les trajets ?
Distance moyenne par trajet – Quelle distance les clients parcourent-ils en moyenne par trajet ?
Durée moyenne des trajets – Quelle est la durée moyenne des trajets ?

Résultats attendus :

Identifier les tendances des réservations et des revenus.
Analyser l’efficacité des trajets en termes de distance et de durée.
Comparer les valeurs des réservations et les modèles de trajets sur différentes périodes.
Fournir des informations pour optimiser les modèles tarifaires et améliorer la satisfaction client.

GRAPHIQUES 1

Créer un sélecteur de mesure à l’aide d’une table déconnectée avec les valeurs suivantes :
- Réservations totales
- Valeur totale des réservations
- Distance totale des trajets

Utilisez ensuite une mesure dynamique pour mettre à jour les visualisations selon la sélection de l’utilisateur.
- Par type de paiement (Carte, Espèces, Portefeuille, etc.)
- Par type de trajet (Jour/Nuit)
Améliorations supplémentaires :
- Titre dynamique – Met à jour le titre du graphique selon la mesure sélectionnée.
- Segments (Slicers) – Ajouter des filtres interactifs par date, ville, etc. pour une analyse plus approfondie.
- Infobulles (Tooltips) – Afficher des détails supplémentaires comme la valeur moyenne des réservations ou la distance des trajets.

GRAPHIQUES 2 : Analyse par type de véhicule – Vue en grille (Power BI)

Créer un tableau (matrice ou visuel de table) pour analyser les indicateurs clés par type de véhicule dans les trajets Uber :

Réservations totales
Valeur totale des réservations
Valeur moyenne des réservations
Distance totale des trajets

Mise en œuvre dans Power BI :

Utiliser un visuel de table ou matrice pour afficher les types de véhicules avec les KPI.
Appliquer un formatage conditionnel pour mettre en évidence les valeurs hautes et basses.
Activer le tri et les filtres pour permettre l’interaction utilisateur.

GRAPHIQUES 3 : Réservations totales par jour

Détection des tendances et fluctuations quotidiennes.
Identification des jours de forte et faible affluence.
Compréhension de l’impact des facteurs externes (vacances, événements, météo) sur la demande de trajets.
Soutien à la planification stratégique pour l’allocation des ressources et l’ajustement des prix.

GRAPHIQUES 4 : Analyse de localisation

Comprendre les lieux de trajets est essentiel pour optimiser la répartition des courses, prévoir la demande et améliorer l’efficacité opérationnelle.

Axes d’analyse :

Points de départ les plus fréquents
Identifier les lieux de départ les plus courants.
Aide à optimiser la disponibilité des chauffeurs et les stratégies de tarification dynamique.

Axes d’analyse suite:

Points d’arrivée le plus fréquent
Identifier les lieux d’arrivée les plus fréquents.
Nécessite d’activer une relation inactive dans Power BI entre le lieu de départ et le lieu d’arrivée dans le modèle de données.
Trajet le plus long
Déterminer le trajet le plus long en distance parcourue.
Utile pour analyser les trajets atypiques, la demande longue distance et l’optimisation des tarifs.
Réservations totales par localisation (Top 5)
Identifier les 5 lieux ayant enregistré le plus de trajets.
Aide à prévoir la demande et à optimiser la disponibilité des chauffeurs dans les zones à fort trafic.
Type de véhicule préféré par Points de départ
Déterminer le type de véhicule le plus réservé à chaque point de prise en charge.
Soutient la distribution stratégique des véhicules selon les préférences clients et la demande locale.

Autres améliorations pour le tableau de bord :

Bookmark « Détails des données »
Ajouter un Bookmark pour afficher une fenêtre ou un panneau latéral contenant :
- La signification des indicateurs clés (Réservations totales, Distance totale, etc.).
- La description des tables utilisées dans l’analyse.
- La source des données et la fréquence de mise à jour.

TABLEAU DE BORD 2 : ANALYSE TEMPORELLE

Pour comprendre les modèles de trajets selon le temps, Uber doit analyser la demande et les tendances selon différents intervalles. Ce tableau de bord aide à optimiser les opérations, la tarification et la disponibilité des conducteurs.

Mesure dynamique globale (filtre tous les graphiques)

Un sélecteur de mesure sera créé pour :

Réservations totales
Valeur totale des réservations
Distance totale des trajets

Cette mesure dynamique mettra à jour tous les visuels selon la sélection de l’utilisateur.

Visualisations :

Par heure de départ (tranches de 10 minutes) – Graphique en aires
Regroupe les réservations de trajets en intervalles de 10 minutes sur la journée.
Aide à identifier les périodes de forte et faible demande.
Par jour de la semaine – Graphique en ligne
Affiche les tendances de réservation du lundi au dimanche.
Utile pour analyser la demande en semaine vs le week-end.
Par heure et jour – Carte thermique (grille/matrice)
- Lignes : Heures de la journée (0–23)
- Colonnes : Jours de la semaine (Lun–Dim)
- Valeurs : Mesure dynamique sélectionnée (ex. Réservations totales)
  Met en évidence les heures de réservation les plus chargées selon les jours.

TABLEAU DE BORD 3 : ONGLET DÉTAILLÉ

Pour fournir des informations approfondies et permettre aux utilisateurs d’explorer les données de manière granulaire, un onglet en grille sera créé. Il permettra une fonctionnalité de drill-through, permettant d’accéder aux détails à partir d’autres tableaux de bord.

Fonctionnalités de l’onglet grille :

Tableau avec champs clés :
Affiche les détails essentiels des trajets.
Drill-through :
L’utilisateur peut faire un clic droit sur un point de données (graphiques, cartes thermiques) et accéder à cet onglet pour consulter les enregistrements détaillés associés.
Bookmark « Voir toutes les données » :
Permet de basculer entre les données filtrées et l’ensemble complet du jeu de données.