【培訓對象】
適用于有一定Excel數據分析操作基礎 熟悉VLOOKUP函數和數據透視表 通過數據管理支持業務決策

【培訓收益】

課程模塊 內容
Excel和Power BI
介紹
0.5h 1.軟件界面
2.Excel Power Query 數據查詢
3.Excel Power Pivot 數據模型
4.案例展示
Excel數據規范和透視統計
2h
1.數據規范工具
快速填充讓機器會學習
數據分列規范日期
數據驗證制作下拉列表
2.數據透視表
數據透視表結構
匯總方式
五種百分比
日期分組
切片器+日程表，實現動態篩選統計
批量生成多張表
多表匯總透視
數據清洗整理
2h 1.數據導入
外部數據獲取
Power Query編輯器
2.數據清洗
規范化數據特點
數據的拆分合并提取
空白/重復數據處理
日期和時間調整
數據填充
3.結構調整
透視與逆透視
二維表轉換為一維表
不聚合透視表
自定義列
分組
4.多表合并
追加查詢
合并查詢
工作簿多表數據整合
從文件夾合并多個Excel工作簿數據
M函數Excel. Workbook使用
Excel數據建模分析
2.5h 1.打開數據模型
添加到數據模型
管理數據模型
2.建立模型關系結構
事實表與維度表
建立表關系方法
關系屬性
2.度量值
3.KPI
4.計算列
5.基于數據模型創建數據透視表
Power BI數據建模分析
2.5h 1.數據獲取
數據導入
Excel模型導入
2.建立日期表
添加日期表到數據模型
利用計算列擴充表字段
建立日期維度關系模型
按月排序設置
3.度量值
度量值分類
組織度量值
銷售數據匯總
任務完成率分析
兩年同比分析
時間智能函數
4.新建計算表
計算表介紹
合并數據表
交叉聯合表
提取維度表
生成日期表
5.DAX表達式
DISTINCTCOUNT
CALCULATE
FILTER
數據可視化呈現
2.5h 1.建立可視化報告
頁面布局設置
添加標題文字
設置篩選器
添加摘要數據
2.常用可視化圖表
常見可視化圖表
創建產品類別環形圖表
對比多個地區銷售業績
按月對比銷售業績與任務完成度
3.其他可視化圖表
散點圖
分解數
數據地圖
桑基圖
動態氣泡圖
4.報表交互與動態呈現
編輯報表交互控制
應用數據切片器
數據深化鉆取
跨頁面鉆取
自定義工具提示
5.Power BI分析結果
保存成 pbix文件
生成在線版Power BI報告
分享在線Power BI報告
在PPT中調用Power BI報告 

北京科技大學 MBA
微軟(中國)員工技能提升項目 特聘講師
長江商學院MBA班 特聘講師
微信公眾號“Office職場訓練營”創始人
《商務PPT的說服之道》作者
《Excel 數據管理：不加班的秘密》作者
《Excel高效辦公：財務數據管理》作者
《Power BI 商務智能數據分析》作者
19年企業Office實戰培訓經驗
14年企業管理咨詢經驗

編寫著作


特色課程
《Office 365 提升職場效能》（1-2天）
《Excel 高效數據管理》（1-2天）
《Excel 高效財務數據管理》（2天）
《Excel 高效HR數據管理》（2天）
《Excel商務數據可視化呈現》（1天）
《數據分析的利器--從Excel到Power BI》（2天）
《Power BI商務智能數據分析》(1-2天）
《商務PPT 演示說服力》（1-2天）
《Word商務文檔優化》（2天）
《Project 項目計劃與管理》（2天）
《Visio實用商務圖形制作與設計》（1天）

• 業務數據分析II（Excel）

   

  【課程背景】數據分析有多個含義，普通含義的數據分析包括展現數據的趨勢，對數據做分類匯總，發現其中的TOPN數據，對比數據的不同與變化等。這些常規分析可以通過數據透視表來完成。這些內容在課程《業務數據分析I》中已經詳細介紹了。而對數據的深入分析還包括發現數據之間的模式，規律，相關性及因果關系，預測未來業務數據，對數據進行統計分析從而發現問題等等。 ..

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• 業務數據分析I（Excel）

   

  【課程背景】數據分析是數據應用的重要目的。海量的，紛繁復雜的原始數據只有經過分析才能抽取關鍵信息，獲得對數據的準確認知，才能對未來起到知道作用。本課程從準備數據開始，一步一步的經過數據整理，分析，最終做出報表呈現分析結果，并通過各個領域的案例，使您可以快速將學習到的分析和預測方法落實到您的實際工作中。【課程大綱】（..

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• 數據分析與圖示化呈現技巧

   

  課程背景據統計，我們日常工作中，通過視覺獲取的信息超過70%，所以如何將數據圖示化、視覺化，如果讓老板、領導或者客戶、消費者在短時間內迅速get到你想表達的信息在當今信息化時代顯得尤為重要。基于商務應用需要，Office高效辦公專家李憲磊老師以多年的企業實戰工作經驗和企業實際需求為出發點，開發出《數據分析與圖示化呈現技巧》課程。本課程結合日常的數據信..

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• 服裝行業終端店長——店鋪商品數據分析課程

   

  【課程大綱】1.店鋪商品的構成分析2.店鋪商品的訂貨方法3.店鋪商品數據分析的要點4.店鋪商品陳列的方法5.店鋪商品促銷管理方法6. 店鋪商品庫存管理

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• 新零售用戶行為數據分析與產品優化

   

  第一單元 用戶分類1.用戶分析集中的三個方面u用戶統計監控u用戶定向營銷u用戶調研2.互聯網思維——用戶為中心u顧客-用戶u顧客為中心-用戶為中心u顧客至上-用戶體驗至上3.用戶分析的指標u訪問用戶數u新用戶數u活躍用戶數u流失用戶數4.新老用戶5.新活躍用戶和流失用戶 ..

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• 移動互聯網時代的精焳營銷-數據分析

   

  一、大數據未來的通行證美國的大數據、阿里的大數據大數據改變未來未來誰是王者案例：未來的一天、IBM的規劃二、數據分析五步法1）數據搜集數據搜集不等CRM2）數據清洗3）數據建模4) 數據整理三、市場調查1）市場調研帶來哪些價值機會點研究品牌研究廣告促銷研究滿意度研究四、數據分..

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