| 课程级别 | 入门级 |
| 培训周期 | 1个月以内 |
| 上课时间 | 全日制 |
| 上课地址 | 北京市海淀区 |
课程介绍
该课程讲授有关使用微软新的Power BI相关工具，进行商业数据分析。结合Excel 中的全新功能组件，Power Query、Power Maps、Power Pivot和Power View，实现自助式数据分析，更加轻松的创建可视化数据分析报告。
本课程将通过案例式教学方式，结合动手实验。向学员讲授如何从不同数据源导入数据，并使用Power BI创建实时数据仪表板，实现自助式BI解决方案，以及在移动App上实现Power BI。
学员基础
l数据使用员
l企业数据分析人员
l报告设计人员
l企业决策者
课程目标
l理解数据分析与挖掘原理；掌握数据挖掘技术；掌握报表制作技术
l数据收集与转换，创建数据模型及数据可视化及分析
l掌握Power Query、Power Maps、Power Pivot和Power View的使用
l通过Power BI进行商业智能数据的连接，导入及转换；实现仪表板报表发布与分享
课程内容
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实力教学
课程模块 | 课程内容 |
商业智能与数据分析原理 | l 什么是商业智能（BI） l 商业智能体系结构 l 微软自助商业智能解决方案数据分析概念 l 了解数据关系类型 l 统计与分析方法 l 商业智能分析的常见分析角度 |
PowerBI软件与技术 | l 方案对比：Excel PowerBI与Power BI在线服务 l Excel PowerBI解决方案 n 数据透视表、图表 n 四个Power组件：从数据获取到数据呈现 n Excel中安装配置四个Power组件 l Power BI在线服务 n 安装Power BI客户端工具 |
Power Query数据预处理 | l 理解Power Query在数据分析中的功能 n 商务智能分析ETL组件应用要求 n Power Query主要功能介绍 n Power Query的查询追溯、编辑与复用 l 数据的获取 n 从文件、数据库、Web获取数据 l 数据转换 n 理解数据追加、合并、逆透视、转换技巧 n 分组依据 n 日期和时间的整理 l 多文件汇总 n 从文件夹合并多个Excel、CSV文件 |
Power Pivot数据建模 | l 数据模型规范设计要求 l 添加数据 n 使用 Power Pivot 加载项获取数据 n 利用Excel数据建立模型 n 利用数据库服务数据源建立模型 n 筛选导入到 Power Pivot 中的数据 n 在 Power Pivot 中刷新导入的数据 l 使用数据模型关系 n 在 Excel 中创建两个表之间的关系 n 在 Power Pivot 中的关系图视图中创建关系 n 表关系故障排除 n 在数据透视表中使用关系 l Power Pivot计算字段 n DAX公式编辑器和编辑技巧 n 创建计算字段 n 创建计算项度量值 n 创建关键绩效指标 l 建立数据透视表 n 数据透视表格式化 n 切片器与日程表应用 n 向下钻取数据应用 |
Power View应用 | l Power View 基本设计任务 n 数据源的准备 n 工具基本使用介绍 l Power View中的可视化处理 n Power View 中的对比图表 n Power View 中的地图 n Power View 中的饼图 n Power View 中的关键绩效指标 (KPI) n Power View 中的矩阵 l 应用浏览Power View报表 n 中发布 Power View报表到SharePoint n 共享 Power View 报表 |
Power Maps 动态地理可视化 | l 界面与功能简介 l 地理位置数据的特点与获取 l 动态可视化的创建流程与方法 |
Power BI Desktop报表设计 | l Power BI Online Service介绍 n Power BI在线服务注册 n Power BI系列组件介绍 n Power BI Desktop应用介绍 l 数据查询 n 数据查询与Excel Power Query对比 n 数据查询编辑 l 数据模型 n 创建数据关系模型 n DAX公式编辑器和编辑技巧 n 创建度量值、计算字段 n 导入PowerPivot数据模型 l 设计可视化报告 n 生成可视化报告 n 报告筛选设置 n 报告格式编辑 n 使用自定义可视化图表 n 常用可视化图表介绍 n 保存、发布在线报表 |
Power BI Online Service | l Power BI在线服务应用 n 在线应用界面介绍 n 构建报表、数字仪表板 n 使用自然语言问与答 n 分享与协作 n 安全控制 l 数据刷新设置 n 网关设置 |
课程总结 | l 练习答疑 l 案例分享 |
温馨提示
