《基于Power BI的數據體系搭建、建模與數據可視化》
講師(shi):趙明哲 瀏覽次數:2548
課(ke)程(cheng)描述INTRODUCTION
日程安排SCHEDULE
課(ke)程(cheng)大綱Syllabus
Power BI的數據體系搭建課程
課程背景:
在數據轉型的浪潮中,我們如何快速捕捉有效信息,如何利用現有數據搭建指標,數據建模,分析問題。使企業能快速發現問題~現在的學員,都有一組一組的數據,但是無法拼接,無法建立有效的思路。那么該課程就是將工具和思維結合
針對學員:
所有對Power BI有需求或感興趣的學員
課程目標:
1、解決數據指標分解與體系搭建的思路
2、利用Power BI的數據挖掘與建模
3、學會Excel和Power BI結合使用,提高Excel辦公效率
4、將數據做成動態數據展板,并且發布到PPT上
課程大綱
第一部分 數據分析指標與指標體系搭建
1、如何建立數據指標分析思維
2、如何根據指標,分解數據,搭建指標體系
3、如何從數據中挖掘關鍵性數據
第二部分 了解Power BI發展史你才能知道他的架構
1、Power BI的發展史與Excel的愛恨情仇
2、Power Query、Power Pivot、Power View與Power BI的關系
3、Excel的數據思維與Power BI大數據分析思維的區別
4、如何建立良好的大數據分析思維
第三部分 Power Query下的數據清洗與數據規范
1、PQ的操作記錄機制與優勢
2、如何利用PQ解決姓名、電話拆分的問題
3、如何利用PQ一步解決身份證出生日期的問題
4、如何利用PQ解決名稱逆序的問題
5、如何利用PQ解決解決合并單元格以及填充的問題
6、利用PQ的逆透視列解決二維轉一維表的問題
7、利用PQ的透視列解決PBI導出永遠是一維表的問題
8、利用M語言,將多個工作簿合為一個工作簿
9、多表且列數不相同情況下如何進行工作表合并
10、利用PQ解決名稱不盡相同,且1對多情況下的匹配問題
11、Power Query For Excel與Power Query For Power BI的優劣勢
12、如何利用PQ從網站上抓取數據
第四部分 利用Power Pivot進行數據建模與分析
1、如何利用Power Pivot做數據建模
2、如何利用Power Pivot做多表數據挖掘
3、如何利用PP做多表間的數據關聯
4、度量值的使用與規范
5、何為行上下文,何為篩選上下文
6、超級透視與數據透視表區別是什么,關聯是什么
7、利用SumX跳過行上下文,直接建立篩選上下文
8、利用Calculate解決條件匯總的問題
數據分析維度—群組分析:
A. 利用Switch和if函數,將數據分段:將業績進行分段分析
數據分析維度—排名分析:
A、利用RANKX和All/Allselected函數進行排名分析
數據分析維度—時間分析:
A、利用Previous家族與Calculate,解決環比,同比問題
B、利用時間智能函數(TotalYTD),解決累計數據分析
C、利用Datesinperiod/Max, 與設置參數,解決移動平均分析問題
數據分析維度—占比分析:
A、利用RankX、All和Allselected函數,解決占比分析問題
第五部分 Power View儀表板呈現與數據可視化
1、什么叫數據可視化
2、如何實現儀表板展示
3、在畫布上,如何做到部分聯動
4、如何實現“向下鉆取”,讓圖表一層層展示
5、如何實現“抖音”上常看到的,條形動態圖
6、如何將數據發布到手機上,讓老板隨時隨地可以輕松查閱(必須注冊)
7、如何將數據發布到PPT上,并且實現演示時,時時可聯動
第六章 利用Power BI做數據搭建與分析實例
1、將多年數據合并,分析原材料與半成品各自占比。來解決采購成本控制
2、建立采購數據與供應商數據模型,分析到底是否現在供應商是否合理
3、從天氣網抓取過去五年數據,分析今年天氣,來決定戶外作業是否合理
4、如何從各大電商網站,抓取競聘數據。并實時更新
5、如何利用銷售數據,來追蹤客戶畫像
Power BI的數據體系搭建課程
轉載://citymember.cn/gkk_detail/299727.html
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