PowerBI商業(yè)數據分析工具實戰(zhàn)
發(fā)布時間:2025-02-07 09:56:15
講師：傅一航 瀏覽次數：2904
課程描述INTRODUCTION
培訓講師：
課程價格：
培訓天數：日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
PowerBI課程
【課程目標】
本課程為工具類培訓，面向所有想學數據分析工具的人員。
本課程的主要目的是，幫助學員掌握Power BI數據分析工具，學會數據預處理，簡化工作量，提升效率，避免重復工作；學會數據可視化，直觀呈現各種業(yè)務信息和含義；學會計算復雜的數據度量值，以衡量業(yè)務狀況。
通過本課程的學習，達到如下目的：
1、 了解數據分析標準流程，了解微軟的PowerBI工具
2、 熟悉Power Query數據預處理操作，能夠處理各種數據源
3、 掌握Power View可視化操作技能，學會使用合適的圖形來呈現結果
4、 掌握Power Pivot實現原理，學會編寫DAX表達式
【授課對象】
數據部門、業(yè)務支撐、經營分析部、運營分析部等經常需要對業(yè)務數據分析的相關人員。
【課程大綱】
第一部分： 數據分析過程—流程步驟篇
1、 數據分析的六步曲
2、 步驟1：明確目的，確定分析思路
確定分析目的：要解決什么樣的業(yè)務問題
確定分析思路：分解業(yè)務問題，構建分析框架
3、 步驟2：收集數據，尋找分析素材
明確數據范圍
確定收集來源
確定收集方法
4、 步驟3：整理數據，確保數據質量
數據質量評估
數據清洗、數據處理和變量處理
探索性分析
5、 步驟4：分析數據，尋找業(yè)務答案
選擇合適的分析方法
構建合適的分析模型
選擇合適的分析工具
6、 步驟5：呈現數，解讀業(yè)務規(guī)律
選擇恰當的圖表
選擇合適的可視化工具
提煉業(yè)務含義
7、 步驟6：撰寫報告，形成業(yè)務策略
選擇報告種類
完整的報告結構
第二部分： 數據分析思路—分析框架篇
問題：如何才能全面/系統(tǒng)地分析而不遺漏？如何分解和細化業(yè)務問題？
1、 業(yè)務分析思路和分析框架來源于業(yè)務模型
2、 常用的業(yè)務模型
外部環(huán)境分析：PEST
業(yè)務專題分析：5W2H
競品/競爭分析：SWOT、波特五力
營銷市場專題分析：4P/4C等
3、 用戶行為分析（5W2H分析思路和框架）
WHY：原因（用戶需求、產品亮點、競品優(yōu)劣勢）
WHAT：產品（產品喜好、產品貢獻、產品功能、產品結構）
WHO：客戶（基本特征、消費能力、產品偏好）
WHEN：時間（淡旺季、活躍時間、重購周期）
WHERE：區(qū)域/渠道（區(qū)域喜好、渠道偏好）
HOW：支付/促銷（支付方式、促銷方式有效性評估等）
HOW MUCH：價格（費用、成本、利潤、收入結構、價格偏好等）
案例討論：結合公司情況，搭建用戶消費習慣的分析框架（5W2H）
第三部分： 數據分析方法—統(tǒng)計方法篇
問題：數據分析方法的種類？分析方法的不同應用場景？
1、 業(yè)務分析的三個階段
現狀分析：通過企業(yè)運營指標來發(fā)現規(guī)律及短板
原因分析：查找數據相關性，探尋目標影響因素
預測分析：合理配置資源，預判業(yè)務未來的趨勢
2、 常用的數據分析方法種類
3、 統(tǒng)計分析基礎
統(tǒng)計分析兩大關鍵要素（類別、指標）
統(tǒng)計分析的操作模式（類別à指標）
統(tǒng)計分析三個操作步驟（統(tǒng)計、畫圖、解讀）
4、 基本分析方法及其適用場景
對比分析（查看數據差距，發(fā)現事物變化）
演練：分析產品受歡迎情況及貢獻大小
演練：用戶消費水平差異分析
分布分析（查看數據分布，探索業(yè)務層次）
演練：用戶消費層次分析
演練：客戶年齡分布/收入分布分析
結構分析（查看指標構成，評估結構合理性）
案例：業(yè)務收入結構分析
案例：成本結構分析
演練：財務領域的結構瀑布圖、財務收支的變化瀑布圖
趨勢分析（發(fā)現事物隨時間的變化規(guī)律）
案例：產品銷售的淡旺季分析
演練：發(fā)現客流量的時間規(guī)律
交叉分析（從多個維度的數據指標分析）
演練：不同客戶的產品偏好分析
演練：銀行用戶的違約影響因素分析
第四部分： 數據分析工具—Power Query數據預處理
問題：如何提高數據預處理效率？如何避免重復工作避免加班？
1、 Power BI微軟專業(yè)數據工具簡介
2、 Power BI組件框架
Power Query超級查詢器
Power Pivot超級透視表
Power View交互式圖表工具
3、 PQ數據預處理功能
數據集成：數據集合并
數據清洗：異常數據處理
樣本處理：行篩選、提升標題等
變量處理：列篩選、填充/合并/派生等
其它：表/查詢管理及其它
4、 多數據源讀取
多數據源讀取
演練：從文件/Excel/數據庫/Web頁獲取數據源
5、 數據組合/集成
樣本追加：橫向合并
變量合并：縱向合并/連接類型
文件夾合并
演練：數據集成（追加、合并、文件夾）
6、 數據整理/預處理
數據表的管理
數據行的操作
數據列的操作
數據類型和格式
演練：數據預處理操作
7、 數據共享
8、 PQ的本質—強大M語言
9、 數據處理實戰(zhàn)-M語言實戰(zhàn)
數據集樣本追加（多文件、單文件多工作表、多文件多工作表）
字段合并操作（外連接、反連接、內連接）
文本字段拆分列/拆分行（按分隔符、字符數、非數字到數字等）
展開列表為行/分組依據
去重/排序/跳過行/第一行作標題
新增列/新增索引/新增條件列
文本提取/文本移除/文本轉數字
表維度轉換（透視表-變量值變字段列、逆透視-變量列轉換為值）
參數定義/自定義函數
第五部分： 數據分析工具—Power View交互式圖表
問題：如何讓你的分析結果更直觀易懂？如何讓數據“慧”說話？
1、 Power view簡介
2、 圖表類型與作用
3、 常用圖形及適用場景
4、 圖形美化原則
5、 常用圖表格式化
柱狀圖、條形圖（差距對比分析）
折線圖（趨勢變化）
直方圖（業(yè)務層次分析）
餅圖、瀑布圖（指標構成分析）
雙坐標圖（不同量綱呈現）
散點圖/氣泡圖（矩陣分析法）
漏斗圖（用戶轉化率分析）
演練：圖表制作與演示
6、 交互式圖表（快速交叉分析的法寶）
7、 分層鉆?。ň啿煌６鹊姆治鰣D）
演練：不同時間粒度/地理位置粒度等分層統(tǒng)計
8、 三種篩選器（不同級別的篩選）
報告級篩選器
頁面級篩選器
視覺級篩選器
9、 可視化化地圖
第六部分： 數據分析工具—Power Pivot數據建模
1、 超級透視表Power Pivot簡介
2、 PP主要功能：數據類型、關系管理、新建列與表、度量值
3、 關系模型
關系建立：自動與手動
建立多表關聯，實現跨表透視
演練：數據預處理操作
4、 計算列
簡單列
關聯列
索引列
5、 新建表
新建表格
新建日期表
6、 度量值
度量值定義公式
度量值保存與計算
演練：度量值使用
計算列與度量值的區(qū)別
7、 DAX數據分析表達式
DAX公式
DAX運算符
DAX函數
DAX高級篩選函數
8、 上下文
行上下文
篩選上下文
度量值的計算原理
上下文沖突時的上下文處理
9、 DAX語言實戰(zhàn)
演練：度量值定義
結束：課程總結與問題答疑。
PowerBI課程
轉載：http://www.yniwn.cn/gkk_detail/317088.html
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