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價(jià)格：聯(lián)系客服報(bào)價(jià)
上課方式：公開課/內(nèi)訓(xùn)/總裁班課程 時(shí)間上課時(shí)間：2天
授課對象：從事業(yè)務(wù)分析、Excel用戶，需要提升數(shù)據(jù)分析技能及效率的企業(yè)人員和決策者
授課講師：王小偉
現(xiàn)今企業(yè)中，從總經(jīng)理到財(cái)務(wù)總監(jiān)及各部門職能人員，每天都在接觸、使用數(shù)據(jù)，同時(shí)也在產(chǎn)生數(shù)據(jù)。然而隨著時(shí)代發(fā)展，你會面臨幾個(gè)問題，看是否已解決: ● 從100種不同數(shù)據(jù)源快速獲取需要的數(shù)據(jù) ● 迅速建立數(shù)據(jù)的關(guān)系并從中發(fā)現(xiàn)價(jià)值 ● 能夠支持多達(dá)上億數(shù)據(jù)的處理 ● 能夠立馬把商業(yè)價(jià)值分享出去轉(zhuǎn)化成現(xiàn)實(shí)價(jià)值 但我們發(fā)現(xiàn)這些好象都做不到，因?yàn)槲覀內(nèi)鄙僖粋€(gè)實(shí)現(xiàn)這些的系統(tǒng)或工具。而做為管理者、決策者要立刻，馬上，現(xiàn)在，當(dāng)下搞定企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)，拿到信息，做出決策，沒有等待時(shí)間。如果完全指望依靠IT，這個(gè)周期有點(diǎn)長，最好的方式就是自己快速搞定。當(dāng)下商業(yè)數(shù)據(jù)分析從IT導(dǎo)向的時(shí)代已經(jīng)到了業(yè)務(wù)導(dǎo)向的時(shí)代，商業(yè)數(shù)據(jù)分析已經(jīng)進(jìn)入了自助式智能時(shí)代，而Power BI 的出現(xiàn)正好幫我們打破現(xiàn)狀，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自助分析，因?yàn)镻ower BI工具具有以下優(yōu)勢： ● 易用：瞬間生成令人驚嘆的可視化精美報(bào)表 ● 強(qiáng)大：連接各類數(shù)據(jù)源快速獲得商業(yè)洞察力 ● 智能：動態(tài)交互，根據(jù)提出的問題生成報(bào)表 ● 便捷：多種方式共享報(bào)表，PC，Web，手機(jī) ● 高效：點(diǎn)擊刷新，隨時(shí)獲取最新數(shù)據(jù) 《Power BI 在企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)分析中的高效應(yīng)用》課程將帶著您掌握一套章法，駕馭工具而不是陷入工具，利用1臺筆記本，而不是一架服務(wù)器，使用過億數(shù)據(jù)而不只是1萬或10萬數(shù)據(jù)，只需1個(gè)人而不是一個(gè)團(tuán)隊(duì)，就能將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的整合，并快速準(zhǔn)確的制作出可視化管理駕駛艙，給管理者、決策者提供相應(yīng)的決策依據(jù)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策。
● 掌握智能化數(shù)據(jù)分析思維和BI自助工具 ● 掌握數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)分析結(jié)果呈現(xiàn)的方法與技巧 ● 掌握數(shù)據(jù)清洗、加工、挖掘及鉆取的思路及方法 ● 利用Power BI工具快速制作可視化分析儀表板 ● 利用工具賦能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)字化轉(zhuǎn)型，提升個(gè)人價(jià)值
第一講：認(rèn)識PowerBI，開啟你的技能之旅 導(dǎo)入：自助商業(yè)智能BI概述 前言：Power BI Desktop的下載與安裝 1. PBID中的查詢視圖：獲取數(shù)據(jù)與查詢編輯 2. PBID中的關(guān)系視圖：創(chuàng)建基業(yè)務(wù)事實(shí)表間的數(shù)據(jù)關(guān)系（建模） 3. PBID中的數(shù)據(jù)視圖：新建列、調(diào)整類型格式 4. PBID中的報(bào)表視圖：用可視化對象創(chuàng)建圖表并優(yōu)化格式 5. PBID中的可視化對象：Power BI中的原生可視化控件 6. Power BI工作主流程：設(shè)計(jì)與發(fā)布 第二講：BI智能化數(shù)據(jù)分析必備的數(shù)據(jù)思維 一、表的結(jié)構(gòu)化思維 1. 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表 2. 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表 1）一維表標(biāo)準(zhǔn)化范式（存儲數(shù)據(jù)） 2）二維表結(jié)構(gòu)化范式（瀏覽數(shù)據(jù)） 3. 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化思維 1）數(shù)據(jù)類別：靜態(tài)數(shù)據(jù)、動態(tài)數(shù)據(jù) 2）數(shù)據(jù)類型：日期與時(shí)間、文本、數(shù)字 4. 數(shù)據(jù)模型思維 導(dǎo)入：什么是數(shù)據(jù)模型 1）建立數(shù)據(jù)模型的目的 2）數(shù)據(jù)模型中表的分類及起名原則 3）數(shù)據(jù)模型的架構(gòu)方式 5. 數(shù)據(jù)分析思維 1）萬變不離其宗，分析6步法 2）分析方法 a對比：判斷好壞 b拆分：追根溯源 c排序：找到重點(diǎn) d分組：萬物歸宗 e交叉：厘清關(guān)系 f降維：提高精度 g增維：直觀明了 h預(yù)測：發(fā)現(xiàn)走勢 3）數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)步驟 4）數(shù)據(jù)分析報(bào)告框架 第三講：Power BI數(shù)據(jù)的獲取及加工整理 一、Power BI數(shù)據(jù)準(zhǔn)備——理解Power Query查詢流程 二、Power Query數(shù)據(jù)準(zhǔn)備——數(shù)據(jù)獲取 1. 從Excel或其它文件獲取 2. 從數(shù)據(jù)庫獲取 3. 從Web獲取 三、Power Query數(shù)據(jù)準(zhǔn)備——數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 1. 數(shù)據(jù)的行列管理及篩先 2. 數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換 3. 數(shù)據(jù)的拆分、合并、提取 4. 刪除重復(fù)項(xiàng)與錯(cuò)誤值 5. 轉(zhuǎn)置和反轉(zhuǎn) 6. 透視和逆透視 7. 分組依據(jù) 8. 列的添加 9. 日期與時(shí)間的整理 四、Power Query數(shù)據(jù)準(zhǔn)備——數(shù)據(jù)組合 1. 追加查詢 2. 合并查詢 3. 合并查詢里的聯(lián)接種類 五、Power Query數(shù)據(jù)準(zhǔn)備——多文件匯總 1. 從工作薄中匯總大量工作表 2. 從文件夾中匯總多個(gè)工作薄 第四講：數(shù)據(jù)建模分析——在Power BI 中設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)模型 導(dǎo)入：Power BI分析數(shù)據(jù)的工作流程 一、Power BI數(shù)據(jù)分析的業(yè)務(wù)思維模式 二、Power BI數(shù)據(jù)分析的建模思維模式 1. 星型架構(gòu)設(shè)計(jì) 2. 如何管理數(shù)據(jù)關(guān)系 3. 使用關(guān)系和基數(shù) 三、Power BI數(shù)據(jù)模型中的三種計(jì)算元素 1. 計(jì)算列：增加觀察的角度 2. 度量值：計(jì)算復(fù)雜的業(yè)務(wù)指標(biāo) 3. 計(jì)算表：不是關(guān)注的結(jié)果，但是得到結(jié)果的前提 四、Power BI數(shù)據(jù)模型中的計(jì)算環(huán)境（計(jì)算上下文） 1. 篩選上下文 2. 計(jì)算行上下文 3. 行上下文轉(zhuǎn)換 第五講：在Power BI數(shù)據(jù)模型中使用DAX數(shù)據(jù)分析表達(dá)式 一、DAX分析表達(dá)式的基礎(chǔ)操作 1. 理解PBI DAX中的數(shù)據(jù)類型 2. 理解PBI DAX中的基本運(yùn)算規(guī)則 二、常見的DAX數(shù)據(jù)分析表達(dá)式應(yīng)用 1. 利用聚合函數(shù)對Power BI模型中的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合 2. 利用邏輯函數(shù)對Power BI模型中的數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯判斷 3. 利用文本函數(shù)對Power BI模型中的數(shù)據(jù)顆粒進(jìn)一步細(xì)化 4. 在 Power BI模型中使用迭代器函數(shù) 5. 利用關(guān)系函數(shù)獲取Power BI模型中關(guān)聯(lián)表的數(shù)據(jù) 三、數(shù)據(jù)模型中返回表的應(yīng)用 1. FILTER函數(shù)：篩選Power BI模型中的表 2. ALL函數(shù)：返回表和移除Power BI模型中的篩選器 3. VALUES函數(shù)：返回參數(shù)在當(dāng)前篩選上下文中的所有可見值 分享：安全除法——DIVIDE函數(shù) 四、在Power BI模型計(jì)算部分與整體（不同占比的公式創(chuàng)建） 五、Power BI模型中計(jì)算隨時(shí)間變化的業(yè)務(wù)指標(biāo) 1. 日期表的創(chuàng)建 2. 在Power BI Desktop 模型中使用 DAX 時(shí)間智能函數(shù) 3. 年累計(jì)（YTD），季度累計(jì)（QTD）和月度累計(jì)（MTD） 4. 上年同期（PY），上季同期（PQ）和上月同期（PM） 5. 上年全部（PYT），上季全部（PQT）和上月全部（PMT） 6. 月度環(huán)比（MOM%），年度同比（YOY%） 7. 去年年度至今（PYTD） 8. 年度至今同比差異增長率（YTD YOY%） 9. 用移動平均做預(yù)測 第六講：Power BI數(shù)據(jù)可視化對象操作及應(yīng)用 1. 表與矩陣可視化對象的操作及格式設(shè)置 2. 關(guān)鍵性指標(biāo)：卡片圖與KPI圖的操作方法 3. 利用柱形圖與條形圖做對比分析的操作方法 4. 利用折線圖與面積圖做趨勢分析的操作方法 5. 利用餅圖與圓環(huán)圖做占比分析的操作方法法 6. 利用散點(diǎn)圖做相關(guān)性分析的操作方法 7. 利用地圖做地域分析的操作方法 8. 利用瀑布圖做影響因素分析的操作方法 9. 個(gè)性化分析的可視化對象操作方法 第七講：經(jīng)營數(shù)據(jù)的可視化分析及呈現(xiàn) 案例：整體收入分析 案例：變化趨勢分析 案例：產(chǎn)品維度分析 案例：客戶維度分析 案例：區(qū)域分布分析 案例：月度執(zhí)行分析 案例：經(jīng)營預(yù)測與預(yù)警 第八講：智能化經(jīng)營分析報(bào)告的制作及布局 1. 報(bào)告主題的設(shè)置 2. 插入按鈕與形狀 3. 頁面視圖的設(shè)置 4. 制作報(bào)表的導(dǎo)航 5. 篩選器的使用及設(shè)置 6. 切片器的使用及設(shè)置 7. 可視化對象編輯交互的使用 8. 數(shù)據(jù)鉆取操作的細(xì)節(jié) 9. 工具提示的設(shè)置 10. 報(bào)表的發(fā)布與共享
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