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课程培训
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PowerBI商业数据分析工具培训
【课程目标】 本课程为工具类培训，面向所有想学数据分析工具的人员。 本课程的主要目的是，帮助学员掌握Power BI数据分析工具，学会数据预处理，简化工作量，提升效率，避免重复工作；学会数据可视化，直观呈现各种业务信息和含义；学会计算复杂的数据度量值，以衡量业务状况。 通过本课程的学习，达到如下目的： 1、 了解数据分析标准流程，了解微软的PowerBI工具 2、 熟悉Power Query数据预处理操作，能够利用M公式处理各种数据 3、 掌握Power View可视化操作技能，学会使用合适的图形来呈现结果 4、 掌握Power Pivot核心功能，学会编写DAX表达式 【授课对象】 数据部门、业务支撑、经营分析部、运营分析部等经常需要对业务数据分析的相关人员。 【课程大纲】 第一部分： Power BI工具简介 1、 数据分析标准流程 2、 Power BI微软专业数据工具简介 3、 Power BI的功能 Ø 强大的预处理 Ø 丰富的可视化模板 Ø 可交互式的仪表盘 Ø 跨多张表统计与分析 4、 Power BI组件框架 5、 Power BI Desktop基本功能 第二部分： Power Query数据预处理 问题：如何提高数据预处理效率？如何避免重复工作避免加班？ 1、 Power Query主要功能 Ø 数据集成：数据集合并 Ø 数据清洗：异常数据处理 Ø 样本处理：行筛选、提升标题等 Ø 变量处理：列筛选、填充/合并/派生等 Ø 其它：表/查询管理及其它 2、 多数据源读取 Ø 多数据源读取 演练：从文件/Excel/数据库/Web页获取数据源 3、 数据组合—样本追加 4、 数据组合—表格合并 Ø 样本追加：横向合并 Ø 变量合并：纵向合并/连接类型 ² 外连接：左外、右外 ² 内连接 ² 反连接：左反、右反 演练：数据集成（追加、合并） 5、 数据共享 6、 数据整理/预处理 Ø 数据表的管理 Ø 数据行的操作 Ø 数据列的操作 Ø 数据类型和格式 演练：数据预处理操作 7、 PQ的本质—强大M语言 Ø M公式 Ø M函数种类（Tabel/List/Record/Text/…） 8、 数据预处理实战-M语言实战 数据集成--单Excel文件多工作表Sheet合并 数据集成--文件夹多文件合并 数据集成—合并查询（外连接、反连接、内连接） 文本字段拆分列/拆分行（按分隔符、字符数、非数字到数字等） 展开列表为行/分组依据 去重/排序/跳过行/第一行作标题 新增列/新增索引/新增条件列 文本提取/文本移除/文本转数字 表维度转换（透视表-变量值变字段列、逆透视-变量列转换为值） 9、 自定义功能 Ø 自定义参数 Ø 自定义函数/空查询 第三部分： Power View交互式图表 问题：如何让你的分析结果更直观易懂？如何让数据“慧”说话？ 1、 Power view简介 2、 图表类型与图表元素 3、 常用图表格式化 Ø 柱状图、条形图（差距对比分析） Ø 折线图（趋势变化） Ø 直方图（业务层次分析） Ø 饼图、瀑布图（指标构成分析） Ø 双坐标图（不同量纲呈现） Ø 散点图/气泡图（矩阵分析法） Ø 漏斗图（用户转化率分析） 演练：图表制作与演示 4、 交互式图表（快速交叉分析的法宝） 5、 分层钻取（精简不同粒度的分析图） 演练：不同时间粒度/地理位置粒度等分层统计 6、 四种筛选器（不同级别的筛选） Ø 报告级筛选器：所有页面 Ø 页面级筛选器：单个页面 Ø 视觉级筛选器：单个图表 Ø 切片器：单个页面 7、 切片器样式与筛选方式 8、 可视化化地图 9、 工具提示页 第四部分： Power Pivot数据建模 1、 超级透视表Power Pivot简介 2、 PP主要功能：数据类型、关系管理、新建列与表、度量值 3、 关系模型 Ø 关系建立：自动与手动 Ø 建立多表关联，实现跨表透视 演练：数据预处理操作 4、 新建表 Ø 新建表格 Ø 新建日期表 Ø AVR/RETURN语句 5、 计算列 Ø 简单列 Ø 关联列 Ø 索引列 6、 度量值 Ø 度量值定义公式 Ø 度量值保存与计算 演练：度量值使用 Ø 计算列与度量值的区别 7、 DAX数据分析表达式 Ø DAX公式 Ø DAX运算符 Ø DAX函数 Ø DAX高级筛选函数 8、 上下文 Ø 行上下文 Ø 筛选上下文 Ø 度量值的计算原理 Ø 上下文冲突时的上下文处理 9、 DAX修改筛选函数 演练：计算占比指标 10、 DAX时间智能函数 演练：计算累计指标及增长率 结束：课程总结与问题答疑。 如果您想学习本课程，请预约报名
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