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赵保恒:Power BI商业数据分析&可视化教学方案-8天
2020-12-09 2666
对象
 本课程适用于有一定数据分析操作基础的,需要进一步提升掌握大数据分析与可视化的专业水平和使用效率的所有用户。  企事业单位市场销售、行政办公人员、人力资源、财务会计、仓储物流等的相关岗位工作人员。
目的
 掌握Power Query数据整理、清洗、组合技能,整理数据更加得心应手。  掌握Power Pivot数据分析、数据建模的方法,分析数据高效准确。  掌握Power BI Desktop呈现数据可视化的技术,享受无与伦比的图表视觉盛宴。
内容

Microsoft Power BI商业数据分析与可视化课程方案

课程大纲

天数

模块内容

第一天:

Power BI Desktop基础应用

l  微软Power BI Desktop简介

l  分析数据选择工具流程介绍

l  Power BI Desktop安装与应用

n  从模型或数据导入到Power BI Desktop

n  使用查询编辑器

n  建立数据模型

l  生成可视化报告(超过5种以上常规类型的图表使用)

l  案例实践

n  发货单数据基础可视化应用

n  一个实战案例讲解Power BI数据可视化流程

第二天:

Power BI Desktop可视化实践

l  外部图表的应用

n  载入与下载

l  企业数据分析呈现实践

n  载入数据源

n  构建各种关系表

n  创建度量值

n  载入外部图表

u  文字云

u  照片预览

u  蝶蝶结图表

u  MekkoChart

l  制作各个报表页面

n  产品分析

n  区域-销售-客户-分析

n  综合分析

第三天:

Power Query数据应用基础

l  Power Query功能介绍及安装方式

n  数据类型、查询刷新、应用步骤、上载存储类型介绍

l  数据整理后加载数据到工作表,链接表,数据模型三种类型的使用方法

n  XML数据类型介绍/导入XML数据

n  更新数据/导入TXT数据

n  导入Access数据

n  导入Excel数据

l  规范数据

n  规范化数据六大特点介绍

n  一维数据转二维数据

n  二位数据转一维数据

l  数据的行列管理及筛选

l  数据格式的转换

l  不规则数据处理

第四天:

Power Query数据折分合并汇总

l  数据的拆分合并提取

l  转置数据和反转数据

l  数据分组

l  添加数据列

l  单列关键字-合并查询-聚合数据

l  单列关键字-合并查询-扩展数据

l  多列关键字-合并查询-聚合

l  同个工作簿汇总数据

l  从文件夹汇总Excel数据M函数Excel. Workbook使用

第五天:

Power Query数据清洗规范实战

l  Power Query数据整理实战M函数应用

l  Text.Select

n  Text.Select([姓名],{""..""})

n  Text.Select([姓名],{"1".."9"})

n  Text.Select([姓名],{"A".."Z"})

n  Text.Select([姓名],{"a".."z"})

l  Text.Remove

n  Text.Remove([姓名],{""..""})

n  Text.Remove([姓名],{"1".."9"})

n  Text.Remove([姓名],{"A".."Z"})

n  Text.Remove([姓名],{"a".."z"})

l  Lines.ToText

l  each Text.Combine

l  each Text.Combine(_,",")

l  Excel. Workbook(列名,true

l  综合案例实战:

n  提取文本、数字、英文

n  统计每个报订人的总金额

n  快速拆分单元格海量数据

n  转置复杂二维表为一维表

n  转置复杂二维表为新的二维表

n  按年月季度透视分析公司管理费用明细

第六天:

Power Query数据建模基础

l  PowerPivot简介及与其他组件的关系

l  PowerPivot加载方法

n  导入TXT数据

n  导入ACCESS数据

l  更新数据

l  PowerPivot导入多表数据模型

l  理解事实表和维度表的概念

l  多表关系数据

n  事实表和维度表分析详解

n  不规范多表关系数据

l  案例实践

n  统计双十一哪个省份女人最败家?

第七天:

Power Query数据建模实战

l  DAX函数介绍

n  计算客户不重复个数

l  DAX常用函数

n  IF判断函数

n  Divide安全除法函数

n  Calculate条件统计函数

n  Related关系查找函数

n  提取日期表 CALENDARAUTO

n  提取符合条件的新表FILTER

n  返回带合计的汇总表SUMMARIZE

l  计算列和度量值简介

n  计算列和度量值的区别和使用方法

l  实例实践

n  趋势分析

n  年度增长率YOY分析

n  同比环比分析

n  产品占比分析

第八天:

Power BI综合案例与发布共享

l  Power BI完成销售业绩报表设计

n  获取数据且整理规范

n  创建数据模型-度量值

n  销售业绩报表可视化

n  收入与成本对比

n  各城市累计用户数分析

n  各地区收入情况分析

n  销售业绩报表设计与美化

l  Power BI完成财务数据报表分析可视化

n  获取数据且整理规范

n  创建数据模型-度量值

n  财务数据报表设计与美化

l  Power BI完成30个城市报表分析可视化

n  汇总数据源且整理规范

n  创建数据分析模型-度量值

n  城市报表可视化设计与美化

l  生成在线版Power BI报表

n  显示收藏夹及特色仪表盘

n  实现在线版问与答功能

n  分享仪表板

n  Power BI仪表盘放到PPT

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