排期/Schedule

上海：2022年04月09日；2022年07月09日；2022年12月10日

北京：2022年03月12日；2022年08月13日

深圳：2022年06月25日；2022年11月26日

广州：2022年04月23日；2022年10月22日

成都：2022年05月28日；2022年10月29日

培训议程/Agenda

概述/Overview

课程简介：

PowerBusiness 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。

PowerBI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。

培训目标：

² 掌握Power Query多工作表、工作簿数据动态汇总。

² 掌握Power Pivot数据分析、数据建模的方法，常用DAX函数应用。

² 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。

授课对象：

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。

课程基础：

²   了解MicrosoftOffice Excel办公软件

² 有一定的Microsoft Office Excel办公软件使用经验

课程组成：

活动纲要/Outline

Power BI让数据从未如此性感

1.   一个实战案例理解Power BI数据可视化流程

l   获取数据源文件

n   4个工作表文件

l   清洗规范数据源

n   整理不规范数据源

l   建立数据分析模型

n   建立简单的度量值

l   制作各类交互式报表

l   发布Web并嵌入PPT

n   发布Web

n   手机查看报表

n   Power BI报表嵌入PPT

Power Query整理规范数据实战

2.   Power Query整理规范数据

l   Power Query简介与认识

l   规范化数据六大特点介绍

l   一维数据转二维数据

l   转置数据和反转数据

l   数据分组，添加数据列

l   Power Query数据整理实战M函数应用

n   Text.Select

u   Text.Select([姓名],{"一".."龟"})

u   Text.Select([姓名],{"1".."9"})

u   Text.Select([姓名],{"A".."Z"})

u   Text.Select([姓名],{"a".."z"})

n   Text.Remove

u   Text.Remove([姓名],{"一".."龟"})

u   Text.Remove([姓名],{"1".."9"})

u   Text.Remove([姓名],{"A".."Z"})

u   Text.Remove([姓名],{"a".."z"})

l   案例实战：

n   数据的拆分合并提取

n   完成文本与数字拆分功能

n   统计每个地区的设备数量

3.   Power Query汇总数据

l   同个工作簿汇总数据

l   汇总CSV数据源文件

l   从文件夹汇总Excel数据M函数Excel. Workbook使用

l   案例实战：

n   快速汇总一个文件夹30个城市的数据文件

Power Pivot数据建模分析实战

4.   Power Pivot 入门DAX函数

l   DAX函数介绍

l   Calculate条件统计函数

l   计算列和度量值的区别和使用方法

l   YTD，YOY，MOM，移动平均

Power BI可视化报表呈现案例实战

5.   Power BI完成销售业绩报表设计

l   获取数据且整理规范

l   创建数据模型-度量值

l   销售业绩报表可视化

n   各城市利润情况分析

n   数据可视化与传统数据报表比较

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

l   销售业绩报表设计与美化

n   取色器应用

n   添加LOGO与图标

n   排版原则的基础应用