数据分析处理及Power BI应用实战
数据分析处理及Power BI应用实战详细内容
数据分析处理及Power BI应用实战
课程时间：2天，6小时/天
课程对象：对业务数据有分析基本要求的相关人员
课程背景：
随着数字化转型成为企业的必答题，企业数字化进程的开展，面对产品、研发、财务、人力、销售、维护各个环节铺面而来的数据，我们应该如何高效分析处理，如何提升我们的工作效率，适应企业数字化转型的趋势，这是企业员工必须面对的状况。
如何利用数据分析利器Power BI进行数据分析，使用Power BI的各种工具控件进行数据操作和可视化呈现，实现分析有洞见、工作有效率、报告能聚焦，即是本课程要讨论的主要内容。
课程收益：
● 掌握Power BI重要功能及操作方法，结合工作场景数据进行针对性高效数据分析；
● 掌握利用Power BI进行数据可视化的方法，能够设计精美可读的分析报告；
● 掌握利用Power BI进行业务分析的全流程方法，能够把控并实施进行业务分析从数据收集到呈现的各个关键步骤。
课程时间：2天，6小时/天
课程对象：对业务数据有分析基本要求的相关人员
课程方式：案例分析+实操演练+思考练习
课程大纲
第一讲：企业所面临的数字化转型
一、企业数字化转型原因
数据变机会→机会变服务→服务变收入
2. 数字化建立企业优势
1）业务优化
2）业务转型
3. 数字化提升使用体验
二、数字化转型核心要素
1. 以数据为中心的智能化发展目标
1）用数字化连接和即时反馈构建数据采集系统
2）把握安全和效率相平衡的原则建立数字化系统
3）基于数字化进行业务和管理决策
2. 数字化平台的构建
1）建立在业务基础上的IT系统
2）数字化平台构建的实施步骤：连接→实时→精准→拉取→扩展
3）建设和数字化平台运作匹配的文化
4）新旧平台的平滑过渡
三、员工在企业数字转型中应该作出的应对
1. IT思维和业务思维相融合
2. 培养开放共享的心态
3. 围绕以用户为中心
4. 提升数据分析处理能力
第二讲：数据分析理论基础
一、标度的选择使用
——量化感觉、态度、喜好的方法
二、频数呈现的选择使用（衡量对总体水平的作用程度）
1. 饼图
2. 条形图
3. 直方图
三、基于统计方法的分析
1. 分析异常值与偏斜数据
2. 均值VS中位数VS众数
3. 全距/四分位数的使用
4. 百分位数与箱线图的使用
5. 方差VS标准差分析变异性VS分散性
6. 利用概率进行分析
四、基于统计方法的决策
1. 比较法进行决策
2. 组合法进行决策
3. 贝叶斯方法进行决策
4. 快省树方法进行决策
思考：优秀员工如何选用统计指标进行评价
案例分析1：某某企业员工加薪方案的选择
案例分析2：用户购买公司产品概率的分析
案例分析3：假设检验与数据证伪保证决策结果的正确
综合示例：运用统计指标分析销售数据寻找方法提升某产品的销量
第四讲：数据分析处理——Power BI
一、Power BI基础
1. Power BI的功能
2. Power BI特性
二、开始使用Power BI
1. 加载报告
2. 添加一张卡片
练习：卡片添加练习
三、筛选器和表
1. 切片器
2. 更多列
3. 表
练习：筛选器和表的练习
四、进行数据变换
1. 数据转换基础
2. 数据清洗
练习：数据变换练习
五、查询编辑器
1. 加载前转换
2. 字段聚合
练习：结合个人工作数据练习
六、数据转化和设置列
1. 列转换
2. 格式化货币
3. 用地理数据制作地图
练习：数据转换和列设置练习
第五讲：数据可视化操作——Power BI实现有影响力的可视化呈现
一、可视化对象
1. 根据场景选择正确的可视化对象
2. 选择适当工具建立正确视觉
练习：视觉设置练习
二、可视化美化
1. 视图美化
2. 编辑属性
练习：美化练习
三、排序和更多格式
1. 数据排序
2. 切片器的使用
练习：结合个人工作数据的练习
四、数据下钻与筛选器
1. 层次结构的使用
2. 添加筛选器
3. 关闭交互按钮
4. 筛选器的高级应用
练习：数据下钻和筛选练习
五、基础数据和层次结构
1. 查看数据
2. 创建层次结构
练习：层次结构练习
第六讲：数据分析计算——Power BI数据分析表达式DAX
一、表计算和列计算
1. 创建密码
2. DAX函数嵌套
练习：计算基础练习
二、度量计算和快速度量
1. 平均功能
2. 产品数量
3. 利润率
练习：结合个人工作数据的练习
三、计算功能和度量
1. CALCULATE函数
2. 第一个快速度量
练习：度量计算练习
四、基于时间的计算
1. CALCULATE和日期
2. 上年利润
3. 季度环比变化
Power BI综合练习：
1）设定本次练习的目标
2）根据工作业务流程设定分析场景和分析框架
3）设定数据分析衡量的指标体系
4）利用Power BI进行数据分析
5）利用Power BI进行可视化呈现
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