课程背景:
在当今数字化浪潮席卷全球的时代,数据已成为驱动各类组织决策与发展的核心资产。无论是企业的业务运营、政府的公共服务,还是个人的工作学习,都被海量数据所包围。然而,如何从纷繁复杂的数据中提取有价值的信息,将其转化为直观、易懂且具有指导意义的内容,成为了摆在人们面前的关键难题。
数据可视化作为连接数据与决策的重要桥梁,其价值愈发凸显。它能够将枯燥的数字转化为生动的图表、仪表盘等形式,帮助人们快速把握数据趋势、发现潜在问题、洞察业务规律。而在众多数据可视化工具中,Power BI 凭借其强大的功能、友好的操作界面以及广泛的适用性,逐渐成为行业内的佼佼者。
随着企业对数据驱动决策的需求日益迫切,具备 Power BI 技能的人才在就业市场上供不应求。许多办公人员虽然具备一定的 Excel 操作基础,但面对更复杂的数据分析与可视化需求时,往往力不从心。数据分析爱好者也渴望掌握一款专业工具,提升自己的数据分析能力,更好地探索数据背后的奥秘。
与此同时,大数据时代下,数据的来源愈发广泛,格式也更加多样,数据清理、建模等工作变得愈发繁琐。传统的 Excel 在处理大规模数据、建立复杂数据模型以及实现高度交互式可视化方面存在明显局限。Power Query 的数据清理能力、Power Pivot 的数据建模功能以及 Power BI 丰富的可视化工具,恰好能够弥补这些不足,为用户提供一站式的数据分析与可视化解决方案。
基于以上背景,为了帮助具备一定 Excel 操作基础的办公人员和数据分析爱好者掌握 Power BI 这一强大工具,提升数据分析与可视化技能,满足当下数据时代对专业人才的需求,我们精心设计了《Power BI 智能数据可视化》这门课程。
1 POWER BI数据分析决策者
本章主旨:本章将从Power BI的技术、发展、应用等多方面介绍,帮助学员更好的了解Power BI的历史与应用领域。
1.1 什么是 Power BI?Power BI各系列组件介绍
1.2 Excel与Power BI的关系,数据库与Power BI的关系
1.3 Power BI Desktop简介
1.4 各种动态可视化数据分析平台介绍
1.5 Power BI Desktop数据分析可视化报表建立流程与步骤
2 POWER QUERY数据清理
本章主旨:我们都处在大数据时代的洪流中,大量数据的计算、汇总、呈现让我们焦头烂额,但是真正浪费我们生命的是,大量杂乱无章的数据充斥在我们的生活中,Power Query的诞生为处理这一难题提供了一种新的思路。
2.1 Power Query简介与认识
2.2 数据的规范与要求,经常出现的数据错误
2.3 实战案例分析:一维表与二维表的相互转换
2.4 实战案例分析:数据分组、数据列的添加、数据的拆分合并提取、合并查询、同个工作簿汇总数据
2.5 案例实战:快速汇总一个文件夹中多个数据文件
3 POWER QUERY中M语言的应用
本章主旨:Power Query的本质其实就是M函数的应用,利用好M函数可以将一些复制的数据清理工作变得简单。
3.1 Power Query M 语言规范
3.2 M常用函数介绍:行函数、列表函数、日期函数、文本函数等
3.3 应用案例分析: 快速拆分单元格海量数据
3.4 应用案例分析:转置复杂二维表为一维表
4 POWER PIVOT数据建模
本章主旨:通过 POWER PIVOT可以创建复杂的数据关系模型,如多对一、一对多等关系。并且提供了强大的数据分析函数(DAX 函数),用于计算、汇总和分析数据,比如求和、平均值、计数、相关性等统计量的计算。
4.1 Power Pivot 入门DAX函数
4.2 DAX语言入门
4.3 DAX函数应用:多条件应用、年同比、月环比、年,季度,月累计、按指定字段排名、筛选并排序前10名
4.4 Power Pivot数据建模分析实战:趋势分析、同比环比分析、产品占比分析
5 POWER BI DESKTOP可视化图表建立
本章主旨:学员可以创建交互式的数据可视化报表,如柱状图、折线图、地图、仪表板等,帮助我们更加直观地理解数据和发现趋势。
5.1 POWER BI DESKTOP中各种图表操作:切片器、折线图、卡片图、条形图、圆饼图等
5.2 Power BI排版设计:页面大小与背景设置、提升Power BI报表整体设计
5.3 Power BI在线版与移动端报表
5.4 Power BI 在线报表演示、分享、协作
5.5 Power BI 仪表板概念与设计原则
5.6 Power BI移动端报表应用