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1 | Capstone Project Assignment: Your First Step into Data Analytics Course: Data Analytics Mastery After 30: Start Your Career with Google Sheets and No Experience Needed | |||||||||||||||||||||||||
2 | Welcome to your final challenge! This project is your chance to bring everything you've learned together—trust yourself, dive in, and remember, every formula and insight you create brings you one step closer to your data analytics journey. | |||||||||||||||||||||||||
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4 | << PROJECT BRIEF >> | |||||||||||||||||||||||||
5 | 🟢 Your task is to complete a comprehensive business analysis for a fictional company, XYZ Services, which operates in multiple regions. 🟢 You have been provided with raw data that includes client orders, customer satisfaction scores, and product/region categories. 🟢 Your goal is to clean, analyze, and visualize this data to support business decision-making. This project will help you showcase your skills in advanced formulas, data organization, and visualization—perfect for including in your portfolio. | |||||||||||||||||||||||||
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7 | Note📝: "Data (To Be Completed)" contains entry data to perform this assignment | |||||||||||||||||||||||||
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9 | << PROJECT STRUCTURE >> | |||||||||||||||||||||||||
10 | 1. ▶ Cleaningand Preparation | |||||||||||||||||||||||||
11 | 2. ▶ Advanced Data Analysis with Formulas | |||||||||||||||||||||||||
12 | 3. ▶ Interactive Dashboard Creation | |||||||||||||||||||||||||
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14 | << PROJECT TASKS & STEPS >> | |||||||||||||||||||||||||
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16 | TASK 1: DATA CLEANING AND PREPARATION | |||||||||||||||||||||||||
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18 | 1.1 Standardize Date Formats | |||||||||||||||||||||||||
19 | Objective: Ensure that all dates are in MM/DD/YYYY format. | |||||||||||||||||||||||||
20 | Example: 🟢 Add a clolumn "Date Standardized" and use ARRAYFORMULA with TEXT to standardize dates in bulk. 🟢 Apply TEXT formula only to NOT empty rows by using IF. | |||||||||||||||||||||||||
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22 | 1.2 Identify and Handle Missing Data | |||||||||||||||||||||||||
23 | Objective: Use conditional formulas like IF and ISBLANK to flag and replace missing data. | |||||||||||||||||||||||||
24 | Example: 🟢 Identify any missing values in the Satisfaction Score column. 🟢 Create a column "Satisfaction Score Adjusted": if a score is missing, input an estimated score of “N/A” for further analysis. 🟢 Use ARRAYFORMULA 🟢 Apply “N/A” only to table data: rows outside entry data should be empty. For this purpose, use additional IF. | |||||||||||||||||||||||||
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26 | 1.3 Create Helper Columns for Further Analysis | |||||||||||||||||||||||||
27 | Objective: Add calculated columns such as Revenue per Unit (using Amount/Quantity) and Profit (Amount * Profit Margin). | |||||||||||||||||||||||||
28 | Example: 🟢 Use an ARRAYFORMULA for calculation. 🟢 Apply IFERROR for division. 🟢 Apply multiplication only to NOT empty Amount cells (use IF). | |||||||||||||||||||||||||
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30 | TASK 2: ADVANCED DATA ANALYSIS WITH FORMULAS | |||||||||||||||||||||||||
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32 | 2.1 Segmentation Analysis Using IF, IFS, and ARRAYFORMULA | |||||||||||||||||||||||||
33 | Objective: Add a column Segment. Segment the data based on Profit: 🟢 High-profit segments (profit > $100) 🟢 Moderate-profit segments ($50 - $100) 🟢 Low-profit segments (< $50) | |||||||||||||||||||||||||
34 | Instruction: 🟢 Use an ARRAYFORMULA with IFS for calculation. 🟢 Apply segmentation only to NOT empty Profit cells | |||||||||||||||||||||||||
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36 | 2.2 Region-Based Sales Aggregation with QUERY | |||||||||||||||||||||||||
37 | Objective: Use the QUERY function to summarize total sales (column Amount) per Region. | |||||||||||||||||||||||||
38 | Goal: Highlight which regions generate the highest sales. | |||||||||||||||||||||||||
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40 | 2.3 Monthly Trends Analysis with INDEX and MATCH | |||||||||||||||||||||||||
41 | Objective: Build a dynamic table to track monthly sales growth using QUERY, INDEX, MATCH, and ARRAYFORMULA. | |||||||||||||||||||||||||
42 | Instruction: Calculate month-over-month growth by comparing Amount for each Product across months. | |||||||||||||||||||||||||
43 | Steps: 🟢 Use the QUERY function to summarize total sales (column Amount) per Product by month, year. Use MONTH(), YEAR() inside QUERY; label Amount column as Total Sales. 🟢 Add column MoM, % for month-over-month growth calculation. 🟢 For MoM, % calculation use INDEX and MATCH: you need to divide Product Total Sales for current month by Total Sales for previous month. 🟢 Apply conditional formatting to MoM results (if value < 0 then RED; if value > 0 then GREEN ) | |||||||||||||||||||||||||
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45 | TASK 3: INTERACTIVE DASHBOARD CREATION | |||||||||||||||||||||||||
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47 | 3.1 Create a Regional Sales Dashboard | |||||||||||||||||||||||||
48 | Objective: Design an interactive dashboard to visualize Total Sales by Region with a pie chart. Use table from Task 2.2 | |||||||||||||||||||||||||
49 | Steps: 🟢 Add visualisation. 🟢 Use slicer to allow for filtering by Product. | |||||||||||||||||||||||||
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51 | 3.2 Customer Satisfaction Score Analysis | |||||||||||||||||||||||||
52 | Objective: Create a bar (or combo) chart to display Average Satisfaction Scores by Product. | |||||||||||||||||||||||||
53 | Steps: 🟢 Use QUERY to calculate average scores. 🟢 Add visualisation. | |||||||||||||||||||||||||
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