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赵保恒:Power BI数据规范,建模,可视化呈现

赵保恒老师赵保恒 注册讲师 216查看

课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 数据分析

课程编号 : 20027

面议联系老师

适用对象

适用于公司的市场销售、助理、人力资源、财务会计、仓储物流等与数据接触较多的相关岗位工作人员,需要进一步提升Excel技能

课程介绍

【课程背景】

Power Business Intelligence Desktop商业智能分析桌面版软件,以下简称Power BI Desktop。它是微软官方推出的可视化数据探索和交互式报告工具。核心理念就是让我们用户不需要强大的技术背景,只需要掌握Excel这样好用的工具就能快速上手商业大数据分析及可视化。它是构建在微软Azure公有云上的SaaS服务,无缝连接超过65+以上的数据库,超过85+钟以上的可视化报表。可以在PC端、移动端、手机端随时随地查看数据。Power BI在推出的短时间内就受到企业的青睐和广泛使用,覆盖零售、保险、制造、交通、教育等各行各业。

Power BI核心理念就是让我们用户不需要强大的技术背景,只需要使用Excel这样好用的工具就能快速上手商业大数据分析及可视化。使用Power BI,您不必是一个讲故事的高手,也可以利用数据讲述精彩的故事。

此训练营课程主要培训数据分析与数据呈现的Power BI软件应用技能,培养满足企业岗位需要的数据分析与可视化技能,具备良好的数据处理、数据建模分析、数据可视化能力。

【课程收益】

掌握Power Query多工作表、工作簿数据动态汇总。

掌握Power Pivot数据分析、数据建模的方法,常用DAX函数应用。

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。

【课程对象】

适用于公司的市场销售、助理、人力资源、财务会计、仓储物流等与数据接触较多的相关岗位工作人员,需要进一步提升Excel技能和使用效率的所有用户。

【课程时长】

 1天(6小时/天)

 

【课程大纲】

  1. Power BI让数据从未如此性感
  2. 一个实战案例理解Power BI数据可视化流程
  • 获取数据源文件
    • 4个工作表文件
  • 清洗规范数据源
    • 整理不规范数据源
  • 建立数据分析模型
    • 建立简单的度量值
  • 制作各类交互式报表
  • 发布Web并嵌入PPT
    • 发布Web
    • 手机查看报表
    • Power BI报表嵌入PPT
      1. Power Query整理规范数据实战

 

  1. Power Query整理规范数据
  • Power Query简介与认识
  • 规范化数据六大特点介绍
  • 一维数据转二维数据
  • 转置数据和反转数据
  • 数据分组,添加数据列
  • Power Query数据整理实战M函数应用
    • Text.Select
      • Text.Select([姓名],{"一".."龟"})
      • Text.Select([姓名],{"1".."9"})
      • Text.Select([姓名],{"A".."Z"})
      • Text.Select([姓名],{"a".."z"})
    • Text.Remove
      • Text.Remove([姓名],{"一".."龟"})
      • Text.Remove([姓名],{"1".."9"})
      • Text.Remove([姓名],{"A".."Z"})
      • Text.Remove([姓名],{"a".."z"})
  • 案例实战:
    • 数据的拆分合并提取
    • 完成文本与数字拆分功能
    • 统计每个地区的设备数量
  1. Power Query汇总数据
  • 同个工作簿汇总数据
  • 汇总CSV数据源文件
  • 从文件夹汇总Excel数据M函数Excel. Workbook使用
  • 案例实战:
    • 快速汇总一个文件夹30个城市的数据文件
      1. Power Pivot数据建模分析实战

 

  1. Power Pivot 入门DAX函数
  • DAX函数介绍
  • Calculate条件统计函数
  • 计算列和度量值的区别和使用方法
  • YTD,YOY,MOM,移动平均

 

  1. Power BI可视化报表呈现案例实战
  2. Power BI完成销售业绩报表设计
  • 获取数据且整理规范
  • 创建数据模型-度量值
  • 销售业绩报表可视化
    • 各城市利润情况分析
    • 数据可视化与传统数据报表比较
    • 收入与成本对比
    • 各城市累计用户数分析
    • 各地区收入情况分析
  • 销售业绩报表设计与美化
    • 取色器应用
    • 添加LOGO与图标
    • 排版原则的基础应用

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