課程描述INTRODUCTION
日程安(an)排SCHEDULE
課(ke)程大綱Syllabus
數據整理分析培訓
課程簡介
Power Business Intelligence Desktop商業智能分析桌面版軟件,以下簡稱Power BI Desktop。它是微軟官方推出的可視化數據探索和交互式報告工具。核心理念就是讓我們用戶不需要強大的技術背景,只需要掌握Excel這樣好用的工具就能快速上手商業大數據分析及可視化。它是構建在微軟Azure公有云上的SaaS服務,無縫連接超過65 以上的數據庫,超過85 鐘以上的可視化報表。可以在PC端、移動端、手機端隨時隨地查看數據。Power BI在推出的短時間內就受到企業的青睞和廣泛使用,覆蓋零售、保險、制造、交通、教育等各行各業。未來,掌握Power BI的應用不僅僅會成為大學生求職或工作中的必備技能,也是能力的一種體現。
本課(ke)程主(zhu)要培訓數(shu)(shu)據分析(xi)與(yu)數(shu)(shu)據呈現(xian)的Power BI軟件應用技(ji)能(neng)(neng),培養滿足企(qi)業(ye)崗(gang)位(wei)需要的數(shu)(shu)據分析(xi)與(yu)可(ke)視化技(ji)能(neng)(neng),具備良好的數(shu)(shu)據處理、數(shu)(shu)據建模分析(xi)、數(shu)(shu)據可(ke)視化能(neng)(neng)力。
培訓目標
掌握Power Query數據整理、清洗、組合技能,整理數據更加得心應手。
掌握Power Pivot數據分析、數據建模的方法,分析數據高效準確。
掌握(wo)Power BI Desktop呈現數據可視(shi)(shi)化(hua)的技術(shu),享(xiang)受無(wu)與倫(lun)比的圖表視(shi)(shi)覺盛(sheng)宴(yan)。
授課對象
本課程適用于有一定Excel數據分析操作基礎的,需要進一步提升掌握大數據分析與可視化的專業水平和使用效率的所有用戶。
企(qi)事業單位市場(chang)銷(xiao)售(shou)、行政辦公人(ren)員、人(ren)力資(zi)源(yuan)、財(cai)務會(hui)計、倉儲(chu)物流等的相關崗位工作人(ren)員。
預備知識
了解Microsoft Office Excel辦公軟件
有一(yi)定的Microsoft Office Excel辦公軟件使用(yong)經驗
課程大綱
第一章:
Power Query數據整理課程Power Query功能介紹及安裝方式
數據類型、查詢刷新、應用步驟、上載存儲類型介紹
數據整理后加載數據到工作表,鏈接表,數據模型三種類型的使用方法
xml數據類型介紹/導入xml數據
更新數據/導入TXT數據
導入Access數據
導入Excel數據
規范數據
規范化數據六大特點介紹
一維數據轉二維數據
二位數據轉一維數據
數據的行列管理及篩選
數據格式的轉換
不規則數據處理
數據的拆分合并提取
轉置數據和反轉數據
數據分組
添加數據列
單列關鍵字-合并查詢-聚合數據
單列關鍵字-合并查詢-擴展數據
多列關鍵字-合并查詢-聚合
同個工作簿匯總數據
從文件夾匯總(zong)Excel數(shu)(shu)據M函數(shu)(shu)Excel. Workbook使用(yong)
第二章:
PowerPivot數據建模與分析課程PowerPivot簡介及與其他組件的關系
PowerPivot加載方法
導入TXT數據
導入ACCESS數據
更新數據
PowerPivot導入多表數據模型
理解事實表和維度表的概念
多表關系數據
事實表和維度表分析詳解
不規范多表關系數據
DAX函數介紹
計算客戶不重復個數
聚合函數
IF判斷函數
Divide安全除法函數
Calculate條件統計函數
Related關系查找函數
計算列和度量值簡介
計算列和度量值的區別和使用方法
趨勢分析
年度增長率YOY分析
同比環比分析
產品占比分析
第三章:
Power BI Desktop商業大數據可視化課程微軟Power BI Desktop簡介及在線版賬戶注冊流程
分析數據選擇工具流程介紹
Power BI Desktop下載及安裝
從模型或數據導入到Power BI Desktop
使用查詢編輯器
建立數據模型
生成可視化報告(超過5種以上常規類型的圖表使用)
生成在線版Power BI報表
顯示收藏夾及特色儀表盤
實現在線版問與答功能
分享儀表板
將Power BI儀表盤放到PPT里
企業數據可視化-銷售及管理崗位
導入數據模型到Desktop桌面版
產品分析-儀表板制作
內部銷售人員考核 儀表板制作
文字云-Word Cloud 制作
照片切片器-制作
多數據匯總分析可視化
數據分析工具選擇流程
數據整理分析培訓
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