ANALYTICAL CHALLENGE #01
Coffee Shop Performance
Analisis dua tahun transaksi sebuah jaringan coffee shop dan temukan insight yang penting untuk management.
Your Objective
Analisis performa bisnis KopiKita selama 2024–2025. Temukan pola, perubahan, atau masalah yang menurutmu penting dan komunikasikan hasil analisismu melalui sebuah dashboard.
Tidak ada satu jawaban atau dashboard yang dianggap paling benar. Fokus pada insight yang dapat didukung oleh data.
Business Context
KopiKita adalah jaringan coffee shop yang memiliki 10 outlet di Bandung, Jakarta, dan Yogyakarta. Management ingin memahami bagaimana bisnis berkembang selama dua tahun terakhir dan menemukan area yang membutuhkan perhatian.
Kamu berperan sebagai Data Analyst. Explore transaction data dan buat dashboard yang mengkomunikasikan temuan paling penting untuk management.
Setiap transaksi dapat memiliki lebih dari satu produk. Karena itu, satu transaction_id dapat muncul pada beberapa baris dataset. Nilai penjualan dan biaya menggunakan Rupiah (IDR).
Dataset grain
One row represents one product line within a transaction.
Dataset Overview
- Rows
- 154,145
- Transactions
- 103,008
- Outlets
- 10
- Products
- 16
Jan 2024 — Dec 2025 · CSV · IDR · 3 cities
Questions to Explore
Gunakan pertanyaan berikut sebagai panduan. Kamu tidak harus menjawab semuanya dan boleh mengeksplorasi pertanyaan lain.
- Bagaimana performa bisnis berubah dari waktu ke waktu?
- Bagaimana performa antar-outlet dan kota?
- Produk dan kategori apa yang paling berkontribusi terhadap bisnis?
- Apakah terdapat pola berdasarkan hari atau waktu transaksi?
- Apakah ada perubahan menarik sepanjang periode data?
- Apa insight yang menurutmu perlu diketahui management?
Data Dictionary
Download CSV| Column | Type | Description |
|---|---|---|
transaction_id | String | Transaction identifier; repeats for multiple product lines in the same transaction. |
transaction_date | Date | Transaction date. |
transaction_time | Time | Transaction time. |
outlet_id | String | Outlet identifier. |
outlet_name | String | Outlet name. |
city | String | Outlet city. |
product_id | String | Product identifier. |
product_name | String | Product name. |
category | String | Product category. |
quantity | Integer | Units sold on the product line. |
unit_price | Integer | Selling price per unit in IDR before discount. |
discount_pct | Integer | Transaction discount percentage. |
gross_sales | Integer | Quantity × unit price. |
net_sales | Integer | Sales after discount. |
unit_cost | Integer | Estimated cost per unit in IDR. |
total_cost | Integer | Quantity × unit cost. |
profit | Integer | Net sales − total cost. |
payment_method | Category | Payment method used. |
Your Deliverable
Buat 1 dashboard yang mengkomunikasikan insight terpenting dari dataset.
Kamu bebas menggunakan Excel, Tableau, Power BI, Looker Studio, Python, atau tools lainnya.
Skills: Data Analysis · Data Visualization · Dashboard Design