課程背景：
在當今的企業中，從總經理到財務總監和各個部門的職能人員，每天都在接觸、使用和生成資料。 但是，隨著時代的發展，您將面臨幾個問題，看看它們是否已經解決：
從 100 個不同的資料來源中快速獲取所需的資料。
快速建立關係，發現資料中的價值。
它可以支援處理多達數億個資料。
它可以立即共享商業價值並將其轉化為真正的價值。
但我們發現，這些似乎都是不可能的，因為我們缺乏乙個系統或工具來做到這一點。 作為管理者和決策者，我們必須立即、立即、立即獲取業務資料、獲取資訊並立即做出決策，無需等待時間。 如果你完全依賴 IT，這個週期有點長，最好的辦法是自己快速完成。 目前，業務資料分析已經從面向IT時代進入了面向業務的自助智慧型時代，而Power BI的出現正好幫助我們打破現狀，實現資料的自助分析，因為Power BI工具具有以下優勢：
易用性：立即生成令人驚嘆和精美的報告。
功能強大：連線各種資料來源，快速獲得業務洞察。
智慧型：動態互動，並根據提出的問題生成報告。
方便：多種方式共享報告，PC、Web、移動裝置。
高效：點選重新整理，隨時獲取最新資料。
Power BI在企業業務資料分析中的高效應用課程將帶你掌握一套規則，控制工具而不是落入工具，使用1個筆記本，而不是伺服器，使用超過1億個資料而不是僅僅10,000或100,000個資料，只需1個人而不是乙個團隊，就可以有效地整合企業中的現有資料， 並快速準確地製作視覺化管理駕駛艙，為管理者、決策者提供決策依據，幫助企業做出明智的經營決策。
課程優勢：
掌握智慧型資料分析思維和BI自助工具。
掌握資料視覺化的方法和技巧，實現分析結果的呈現。
掌握資料清洗、處理、挖掘、鑽探的思路和方法。
利用 Power BI 工具快速建立視覺化分析儀表板。
使用工具賦能資料素養轉型，提公升個人價值。
課程時長：2天，每天6小時。
課程目標：從事業務分析的業務人員和決策者以及Excel使用者需要提高他們的資料分析技能和效率。
課程方法：理論講解+案例教學+教師互動+課堂指導+實踐培訓。
教學軟體：參與者應自備膝上型電腦，並提前安裝 Power BI Desktop 軟體。
課程大綱
第 1 講：了解 PowerBI 並開始你的技能之旅
進口：自助式 BI 概述。
前言：Power BI Desktop 安裝。
1.pbid 中的查詢檢視：獲取資料和查詢編輯。
2.pbid 中的關係檢視：在基礎業務事實表之間建立資料關係（建模）
3.pbid 中的資料檢視：建立列並調整型別的格式。
4.pbid 中的報表檢視：建立具有視覺化效果的圖表並優化格式。
5.PBID 中的視覺化效果：Power BI 中的本機視覺化效果。
6.Power BI主流程：設計和發布。
第二講：BI智慧型資料分析所需的資料思維
1. 表格的結構化思維
1.非結構化資料表。
結構化資料表
1）一維表歸一化正規化（儲存資料）。
2）2D表格結構正規化（瀏覽資料）。
資料標準化思維
1）資料類別：靜態資料、動態資料。
2）資料型別：日期和時間，文字，數字。
資料模型思維
進口：什麼是資料模型。
1）構建資料模型的目的。
2）資料模型中表的分類和命名原則。
3）資料模型的架構。
資料分析思維
1）分析6步法。
分析方法
對比：判斷好與壞。
b 拆分：回到根源。
c 排序：找到點。
D組：萬物回歸本源。
E Crossing：澄清關係。
f降維：提高精度。
G 維度：直觀明了。
h**：發現趨勢。
3）資料視覺化步驟。
4）資料分析報告框架。
第 3 講：Power BI 資料採集、處理和排序
1. Power BI 資料準備 - 了解 Power Query 查詢過程
2. Power Query 資料準備 - 資料採集
1.從 excel 或其他檔案中獲取它。
2.從資料庫中獲取它。
3.從網路上獲得。
3. Power Query 資料準備 - 資料轉換
1.行管理和資料篩選。
2.資料格式的轉換。
3.拆分、合併和提取資料。
4.刪除重複項和錯誤值。
5.轉置和反轉。
6.透視和反向透視。
7.分組依據。
8.新增列。
9.日期和時間的排序規則。
4. Power Query 資料準備 - 資料組合
1.追加查詢。
2.合併查詢。
3.在查詢中合併共同疫苗接種類。
5. Power Query 資料準備 - 多檔案摘要
1.彙總工作簿中的大量工作表。
2.彙總資料夾中的多個工作簿。
第 4 講：資料建模和分析 - 在 Power BI 中設計資料模型
進口：Power BI 分析資料的工作流。
1. Power BI 資料分析的業務思維
2. Power BI 資料分析的建模思維
1.明星建築設計。
2.如何管理資料關係。
3.使用關係和基數。
3. Power BI 資料模型中的三個計算元素
1.計算列：增加觀察角度。
2.度量：計算複雜的業務指標。
3.計算表：不是關注的結果，而是得到結果的前提。
4. Power BI 資料模型中的計算環境（計算上下文）
1.篩選上下文。
2.計算行上下文。
3.行上下文轉換。
第 5 講：在 Power BI 資料模型中使用 DAX 資料分析表示式
1. DAX分析表示式的基本操作
1.了解 PBI DAX 中的資料型別。
2.了解 PBI DAX 中的基本操作規則。
2. 使用常用的 DAX 資料分析表示式
1.聚合函式用於聚合 Power BI 模型中的資料。
2.利用邏輯函式對 Power BI 模型中的資料做出邏輯判斷。
3.使用文字函式進一步優化 Power BI 模型中的資料粒度。
4.在 Power BI 模型中使用迭代器函式。
5.利用關係函式獲取 Power BI 模型中相關表的資料。
3. 返回表在資料模型中的應用
1.filter 函式：篩選 Power BI 模型中的表。
2.ALL 函式：返回表並從 Power BI 模型中刪除篩選器。
3.values 函式：返回當前篩選上下文中引數的所有可見值。
共享：安全除法 – 除法功能。
第四，在Power BI模型中計算部分和整體（不同比例的公式建立）。
5. 在 Power BI 模型中計算一段時間內的業務指標
1.建立日期表。
2.在 Power BI Desktop 模型中使用 DAX 時間智慧型函式。
3.年初至今 （YTD）、季度累計 （QTD） 和月至今 （MTD）。
4.上年同期 （PY）、上一季度 （PQ） 和環比 （PM）。
5.上年全部 （PYT）、上一季度全部 （PQT） 和上個月全部 （PMT）。
6.環比（環比%）、同比百分比、同比百分比、同
7.去年至今 （PYTD）。
8.年初至今同比差異增長率（年初至今同比）
9.用移動平均線來做。
第 6 講：Power BI 資料視覺化物件操作和應用程式
1.表格和矩陣視覺化的操作和格式化。
2.關鍵指標：卡片圖和KPI圖的操作方法。
3.如何使用柱形圖和條形圖進行比較分析。
4.如何使用折線圖和面積圖進行趨勢分析。
5.使用餅圖和圓環圖進行比例分析的操作方法。
6.如何使用散點圖進行相關性分析。
7.如何使用地圖進行區域分析。
8.如何使用瀑布圖進行影響因素分析。
9.用於個性化分析的視覺化操作。
第7講：業務資料的視覺化分析與呈現
箱：整體收入分析。
箱：趨勢分析。
箱：產品尺寸分析。
箱：客戶維度分析。
箱：區域分布分析。
箱：每月執行分析。
箱：業務**和預警。
第八講：智慧型業務分析報告的編制與布局
1.報告主題的設定。
2.插入帶有形狀的按鈕。
3.頁面檢視的設定。
4.瀏覽報表。
5.過濾器的使用和設定。
6.切片器用法和設定。
7.視覺化編輯互動的使用。
8.資料鑽取操作的詳細資訊。
9.工具提示的設定。
10.發布和共享報表。