掌握Power BI 助力數字化轉型

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課程大綱
第一講：初始Power BI
視頻：微軟宣傳片
網頁展示：Power BI不同版本和安裝說明
一、BI分析工具介紹
1．幾種分析工具對比
1）Excel
2）自助BI
3）Python
2．為什么選擇Power BI?
案例：國內外BI使用案例展示和對比
二、Power BI三寶
1．Power Query——數據導入和清洗
2．Power Pivot——數據建模
3．Power View——數據可視化
現場展示：使用Power BI快速完成財務分析
三、Power BI和Excel的關系
1．學習Power BI要從正確使用Excel開始
2．正確識別Excel表格：報告型表格、模型型表格、數據源型表格
3．正確識別哪些表格適合從Excel轉至Power BI應用
4．Power BI不是個可視化工具：與PPT、Tableau對比

第二講：數據導入和清洗
一、從“表”開展：學做正確的表
1．表才是財務分析的最小單位
互動練習：區分一維數據表和二維數據表，了解各自的使用范圍
2．表的優勢：和區域的差別
互動問答：表的識別
3．標準表的基本要求
實操練習：非標準錄入的識別和糾正
二、Power Query是高效的非標準表清洗方法
1．Excel本身的清洗方法：函數和VBA
2．Power Query清洗數據的基本步驟
實操練習：跟隨老師按步驟清洗一個非標準表格
個人演練：自行完成一個非標準表格的清洗并導出
3．Power Query的高階功能
1）多表合并、多文件合并
2）高級編輯器

第三講：數據建模
一、數據透視表1.0
1．數據透視表是Excel實現自動化的必備工具
2．數據分析第一原則——全自動化
實操案例：使用基本數據透視表制作一個簡單的管理儀表盤
二、數據透視表2.0
1．為什么不建議使用Vlookup函數
案例演示：Vlookup的替代函數解決方案
2．數據分析第二原則：DRY原則
3．使用Excel實現多表連接建模
實操展示：Power Pivot在Excel中的應用
4．使用Power BI實現多表連接建模
實操展示：Power Pivot在Power BI中的應用
個人演練：完成案例數據的導入和多表關聯建模

第四講：數據可視化
一、數據可視化的力量
案例展示：數據有時無法呈現事實
1．劣質圖表隨處可見
案例展示：常見的劣質圖表，以及修改前后對比
2．好的可視化特質
1）能產生更多的數據洞察
2）能幫助更快的產生洞察
3．數據分析的第三原則：MV分離原則
4．好的可視化“五步走”
1）理解場景
2）選擇圖表
3）消除雜亂
4）引導聚焦
5）設計故事
二、理解場景
1．TA是誰？
案例展示：同一個問題，面對不同TA時的信息傳播媒介不同
2．你希望TA獲得什么信息？
模型展示：信息內容與可控場景的關系
3．怎樣利用數據表達觀點
三、選擇圖表
1．商業圖表的三大類型
2．為什么不建議使用餅圖？
案例展示：餅圖的缺陷，適用范圍和改善建議
3．選擇有效的圖表
1）表格
2）柱圖
3）線圖
4）點圖
5）面積圖
6）地圖
7）其他圖形
案例展示：每種圖表進行實際案例展示，解釋適用的范圍和使用建議
四、消除雜亂/引導聚焦
1．圖片的雜亂和聚焦
案例展示：冗余的圖片、圖標等使用的弊端和聚焦建議
2．顏色的雜亂和聚焦
1）色彩的三屬性
2）不同場景下應用三屬性引導聚焦
案例展示：三種場景下，使用不同色彩屬性的效果對比
3．陰影、三維的雜亂和聚焦
4．文字使用的雜亂和聚焦
案例展示：可視化中文字的使用規范
五、設計故事
1．敘述方式：口頭敘述、書面敘述
2．敘述結構：順敘、倒敘
3．敘述邏輯：水平、垂直、對比、反轉
小組展示：根據案例進行公司銷售和利潤動因分析，構建故事結構及可視化儀表盤展示，每個小組完成三分鐘故事展示
4．用DAX實現更多可視化展示需求
實操演練：比率計算、同比、環比計算、更換貨幣單位、最大最小統計、排序展示等