王小伟：Power BI自助分析：数据获取与数据建模

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课程概要

培训时长 : 2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 : 30850

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适用对象

从事业务分析、数据分析，Excel用户，需要提升技能效率的企业人员和决策者

课程介绍

课程背景：

今天是数据爆炸的时代，需要的就是从数据中获得商业价值。那如何快速的、用什么技术来实现这一诉求呢？而且我们面对的源数据，往往并不是只有一张表，而这些不同的表，需要协同配合才能更有效的使用。

根据分析的需求，多表的协同配合依靠表与表之间的逻辑关系，在多个表之间建立合适的关系，使之可以像一个表一样灵活使用，这个过程称为数据建模。一个良好的数据模型是数据分析的基础，也是一个良好的可视化报告的基础，可以帮我们更简单的实现分析目的。在当下，数据分析已经进入自助式商业智能时代， Power BI是一套商业智能分析解决方案，涵盖了数据的获取、数据建模、数据钻取分析等功能，同时也是管理者及数据分析人员进行数据分析的神器。

本次课程将由浅入深地讲解Power BI的基础知识，以及从数据获取、数据建模、数据分析到数据展现的全过程。通过学习本课程，您可以快速通过Power BI进行数据建模分析，做出让管理者眼前一亮的企业级分析报告。同时，您还可以学到不同商业应用场景的分析方式和常见问题的处理技巧。

课程目标：

了解 Power BI 以数据为中心的功能和工具
抓住要领，掌握可以迅速提高业务数据分析能力
掌握不同数据文件的获取方法
掌握数据的整理及加工方法
探索查找数据的方法
掌握数据建模的思路与方法

课程收获：

快速上手商业智能（Power BI）
熟练使用Power Query快速清洗及转换数据
能够根据业务诉求快速搭建数据模型
会写DAX数据分析表达式
快速制作引人注目的精美报告

课程时长：2天

课程对象：从事业务分析、数据分析，Excel用户，需要提升技能效率的企业人员和决策者

课程方式：理论讲解、实例分析、实战演练、现场辅导

课程大纲：

第一讲：Power BI自助商业智能分析

什么是自助商业智能分析？
传统数据分析与自助商业智能分析的对比
自助商业智能分析的主流程框架
Power BI Desktop工具介绍

第二讲：数据建模分析必备专业数养

1、认清数据的本质及标准化

什么是数据
数据分类与数据类型
数据结构和数据结构化
数据的维度与层级管理
数据格式的标准化

2、数据建模应具备的数据思维

什么是数据思维？
什么是数建建模？
如何通过数据模型挖掘商业价值
从事物认知的基本方法构建数据模型
数据分析与挖掘的方法

第三讲：数据分析准备——在 Power BI 中获取数据

1、连接到数据源，并从文件中获取数据

2、掌握Power Query工具中的数据处理功能

选择与删除行、列
拆分列
提取字符
分组依据
替换值与填充
转置与反转行
透视与逆透视
在字段上计算

3、合并来自多个源的数据

数据的横向合并：合并查询应用
数据的纵向合并：追加查询应用
数据文件的合并：合并文件夹中的工作薄

第四讲：数据建模分析——Power BI数据模型中的工作环境

Power BI分析数据的工作流程

Power BI数据分析的业务思维模式

Power BI数据分析的建模思维模式

星型架构设计
如何管理数据关系
使用关系和基数

Power BI 数据模型中的三种计算元素

计算列：增加观察的角度
度量值：计算复杂的业务指标
计算表：不是关注的结果，但是得到结果的前提

Power BI数据模型中的计算环境（计算上下文）

筛选上下文
计算行上下文
行上下文转换

第五讲：使用DAX数据分析表达式创建分析指标

DAX分析表达式的基础操作

理解PBI DAX中的数据类型
理解PBI DAX中的基本运算规则

常见的DAX数据分析表达式应用

利用聚合函数对Power BI模型中的数据进行聚合
利用逻辑函数对Power BI模型中的数据进行逻辑判断
利用文本函数对Power BI模型中的数据颗粒进一步细化
在 Power BI模型中使用迭代器函数
利用关系函数获取Power BI模型中关联表的数据

数据模型中返回表的应用

FILTER函数：筛选Power BI模型中的表
ALL 函数：返回表和移除Power BI模型中的筛选器
VALUES函数：返回参数在当前筛选上下文中的所有可见值

安全除法：DIVIDE函数
在Power BI模型计算部分与整体：不同占比的公式创建
Power BI模型中计算随时间变化的业务指标

日期表的创建

在 Power BI Desktop 模型中使用 DAX 时间智能函数
年累计（YTD），季度累计（QTD）和月度累计（MTD）
上年同期（PY），上季同期（PQ）和上月同期（PM）
上年全部（PYT），上季全部（PQT）和上月全部（PMT）
月度环比（MOM%），年度同比（YOY%）
去年年度至今（PYTD）
年度至今同比差异增长率（YTD YOY%）
用移动平均做预测

第六讲：Power BI可视化分析仪表板的创建与发布

可视化分析报表的设计原则
在 Power BI Desktop中使用报表主题
在页面视图中设置报表的大小
使用视觉对象元素增强 Power BI 报表
在 Power BI 报表中使用筛选器来交互报表
在 Power BI 报表中使用工具提示来增强报表的阅读性
在Power BI Desktop中创建报表按钮和导航
保存报表并发布到Power BI在线站点

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