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中國企業(yè)培訓(xùn)講師
PowerBI商業(yè)數(shù)據(jù)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(shù):10

課程描述INTRODUCTION

· 高層管理者· 中層領(lǐng)導(dǎo)· 一線員工

培訓(xùn)講師:傅一航    課程價格:¥元/人    培訓(xùn)天數(shù):2天   

日程安排SCHEDULE



課程大綱Syllabus

PowerBI課程
 
【課程目標(biāo)】
本課程為工具類培訓(xùn),面向所有想學(xué)數(shù)據(jù)分析工具的人員。
本課程的主要目的是,幫助學(xué)員掌握Power BI數(shù)據(jù)分析工具,學(xué)會數(shù)據(jù)預(yù)處理,簡化工作量,提升效率,避免重復(fù)工作;學(xué)會數(shù)據(jù)可視化,直觀呈現(xiàn)各種業(yè)務(wù)信息和含義;學(xué)會計算復(fù)雜的數(shù)據(jù)度量值,以衡量業(yè)務(wù)狀況。
通過本課程的學(xué)習(xí),達(dá)到如下目的:
1、 了解數(shù)據(jù)分析標(biāo)準(zhǔn)流程,了解微軟的PowerBI工具
2、 熟悉Power Query數(shù)據(jù)預(yù)處理操作,能夠處理各種數(shù)據(jù)源
3、 掌握Power View可視化操作技能,學(xué)會使用合適的圖形來呈現(xiàn)結(jié)果
4、 掌握Power Pivot實現(xiàn)原理,學(xué)會編寫DAX表達(dá)式
 
【授課對象】
數(shù)據(jù)部門、業(yè)務(wù)支撐、經(jīng)營分析部、運營分析部等經(jīng)常需要對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析的相關(guān)人員。
 
【課程大綱】
第一部分: 數(shù)據(jù)分析過程—流程步驟篇
1、 數(shù)據(jù)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(wù)問題
確定分析思路:分解業(yè)務(wù)問題,構(gòu)建分析框架
3、 步驟2:收集數(shù)據(jù),尋找分析素材
明確數(shù)據(jù)范圍
確定收集來源
確定收集方法
4、 步驟3:整理數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)質(zhì)量
數(shù)據(jù)質(zhì)量評估
數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理和變量處理
探索性分析
5、 步驟4:分析數(shù)據(jù),尋找業(yè)務(wù)答案
選擇合適的分析方法
構(gòu)建合適的分析模型
選擇合適的分析工具
6、 步驟5:呈現(xiàn)數(shù),解讀業(yè)務(wù)規(guī)律
選擇恰當(dāng)?shù)膱D表
選擇合適的可視化工具
提煉業(yè)務(wù)含義
7、 步驟6:撰寫報告,形成業(yè)務(wù)策略
選擇報告種類
完整的報告結(jié)構(gòu)
 
第二部分: 數(shù)據(jù)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(xì)化業(yè)務(wù)問題?
1、 業(yè)務(wù)分析思路和分析框架來源于業(yè)務(wù)模型
2、 常用的業(yè)務(wù)模型
外部環(huán)境分析:PEST
業(yè)務(wù)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(chǎn)品亮點、競品優(yōu)劣勢)
WHAT:產(chǎn)品(產(chǎn)品喜好、產(chǎn)品貢獻(xiàn)、產(chǎn)品功能、產(chǎn)品結(jié)構(gòu))
WHO:客戶(基本特征、消費能力、產(chǎn)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(jié)構(gòu)、價格偏好等)
案例討論:結(jié)合公司情況,搭建用戶消費習(xí)慣的分析框架(5W2H)
 
第三部分: 數(shù)據(jù)分析方法—統(tǒng)計方法篇
問題:數(shù)據(jù)分析方法的種類?分析方法的不同應(yīng)用場景?
1、 業(yè)務(wù)分析的三個階段
現(xiàn)狀分析:通過企業(yè)運營指標(biāo)來發(fā)現(xiàn)規(guī)律及短板
原因分析:查找數(shù)據(jù)相關(guān)性,探尋目標(biāo)影響因素
預(yù)測分析:合理配置資源,預(yù)判業(yè)務(wù)未來的趨勢
2、 常用的數(shù)據(jù)分析方法種類
3、 統(tǒng)計分析基礎(chǔ)
統(tǒng)計分析兩大關(guān)鍵要素(類別、指標(biāo))
統(tǒng)計分析的操作模式(類別à指標(biāo))
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(shù)據(jù)差距,發(fā)現(xiàn)事物變化)
演練:分析產(chǎn)品受歡迎情況及貢獻(xiàn)大小
演練:用戶消費水平差異分析
分布分析(查看數(shù)據(jù)分布,探索業(yè)務(wù)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(jié)構(gòu)分析(查看指標(biāo)構(gòu)成,評估結(jié)構(gòu)合理性)
案例:業(yè)務(wù)收入結(jié)構(gòu)分析
案例:成本結(jié)構(gòu)分析
演練:財務(wù)領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)瀑布圖、財務(wù)收支的變化瀑布圖
趨勢分析(發(fā)現(xiàn)事物隨時間的變化規(guī)律)
案例:產(chǎn)品銷售的淡旺季分析
演練:發(fā)現(xiàn)客流量的時間規(guī)律
交叉分析(從多個維度的數(shù)據(jù)指標(biāo)分析)
演練:不同客戶的產(chǎn)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(shù)據(jù)分析工具—Power Query數(shù)據(jù)預(yù)處理
問題:如何提高數(shù)據(jù)預(yù)處理效率?如何避免重復(fù)工作避免加班?
1、 Power BI微軟專業(yè)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)預(yù)處理功能
數(shù)據(jù)集成:數(shù)據(jù)集合并
數(shù)據(jù)清洗:異常數(shù)據(jù)處理
樣本處理:行篩選、提升標(biāo)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(shù)據(jù)源讀取
多數(shù)據(jù)源讀取
演練:從文件/Excel/數(shù)據(jù)庫/Web頁獲取數(shù)據(jù)源
5、 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集成(追加、合并、文件夾)
6、 數(shù)據(jù)整理/預(yù)處理
數(shù)據(jù)表的管理
數(shù)據(jù)行的操作
數(shù)據(jù)列的操作
數(shù)據(jù)類型和格式
演練:數(shù)據(jù)預(yù)處理操作
7、 數(shù)據(jù)共享
8、 PQ的本質(zhì)—強大M語言
9、 數(shù)據(jù)處理實戰(zhàn)-M語言實戰(zhàn)
數(shù)據(jù)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(nèi)連接)
文本字段拆分列/拆分行(按分隔符、字符數(shù)、非數(shù)字到數(shù)字等)
展開列表為行/分組依據(jù)
去重/排序/跳過行/第一行作標(biāo)題
新增列/新增索引/新增條件列
文本提取/文本移除/文本轉(zhuǎn)數(shù)字
表維度轉(zhuǎn)換(透視表-變量值變字段列、逆透視-變量列轉(zhuǎn)換為值)
參數(shù)定義/自定義函數(shù)
 
第五部分: 數(shù)據(jù)分析工具—Power View交互式圖表
問題:如何讓你的分析結(jié)果更直觀易懂?如何讓數(shù)據(jù)“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(wù)層次分析)
餅圖、瀑布圖(指標(biāo)構(gòu)成分析)
雙坐標(biāo)圖(不同量綱呈現(xiàn))
散點圖/氣泡圖(矩陣分析法)
漏斗圖(用戶轉(zhuǎn)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(shù)據(jù)分析工具—Power Pivot數(shù)據(jù)建模
1、 超級透視表Power Pivot簡介
2、 PP主要功能:數(shù)據(jù)類型、關(guān)系管理、新建列與表、度量值
3、 關(guān)系模型 
關(guān)系建立:自動與手動
建立多表關(guān)聯(lián),實現(xiàn)跨表透視
演練:數(shù)據(jù)預(yù)處理操作
4、 計算列
簡單列
關(guān)聯(lián)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(shù)據(jù)分析表達(dá)式
DAX公式
DAX運算符
DAX函數(shù)
DAX高級篩選函數(shù)
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(jié)束:課程總結(jié)與問題答疑。
 
PowerBI課程

轉(zhuǎn)載:http://m.santuchuan.cn/gkk_detail/317088.html

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    參加課程:PowerBI商業(yè)數(shù)據(jù)分析工具實戰(zhàn)

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