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數據分析處理及Power BI應用實戰

數據分析處理及Power BI應用實戰

課程編號:51242

課程價格:¥16840/天

課程時長:2 天

課程人氣:509

行業類別:IT網絡     

專業類別:人工智能 

授課講師:魏凌睿

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
對業務數據有分析基本要求的相關人員

【培訓收益】
● 熟悉并掌握企業數字化轉型的關鍵并搭建數字化平臺的方法; ● 掌握Power BI重要功能及操作方法,結合工作場景數據進行針對性高效數據分析; ● 掌握利用Power BI進行數據可視化的方法,能夠設計精美可讀的分析報告; ● 掌握利用Power BI進行業務分析的全流程方法,能夠把控并實施進行業務分析從數據收集到呈現的各個關鍵步驟。

第一講:企業所面臨的數字化轉型
一、企業數字化轉型原因
1. 數字化改變商業模式
數據變機會→機會變服務→服務變收入
2. 數字化建立企業優勢
1)業務優化
2)業務轉型
3. 數字化提升使用體驗
二、數字化轉型核心要素
1. 以數據為中心的智能化發展目標
1)用數字化連接和即時反饋構建數據采集系統
2)把握安全和效率相平衡的原則建立數字化系統
3)基于數字化進行業務和管理決策
2. 數字化平臺的構建
1)建立在業務基礎上的IT系統
2)數字化平臺構建的實施步驟:連接→實時→精準→拉取→擴展
3)建設和數字化平臺運作匹配的文化
4)新舊平臺的平滑過渡
三、員工在企業數字轉型中應該作出的應對
1. IT思維和業務思維相融合
2. 培養開放共享的心態
3. 圍繞以用戶為中心
4. 提升數據分析處理能力

第二講:數據分析理論基礎
一、標度的選擇使用
——量化感覺、態度、喜好的方法
二、頻數呈現的選擇使用(衡量對總體水平的作用程度)
1. 餅圖
2. 條形圖
3. 直方圖
三、基于統計方法的分析
1. 分析異常值與偏斜數據
2. 均值VS中位數VS眾數
3. 全距/四分位數的使用
4. 百分位數與箱線圖的使用
5. 方差VS標準差分析變異性VS分散性
6. 利用概率進行分析
四、基于統計方法的決策
1. 比較法進行決策
2. 組合法進行決策
3. 貝葉斯方法進行決策
4. 快省樹方法進行決策
思考:優秀員工如何選用統計指標進行評價
案例分析1:某某企業員工加薪方案的選擇
案例分析2:用戶購買公司產品概率的分析
案例分析3:假設檢驗與數據證偽保證決策結果的正確
綜合示例:運用統計指標分析銷售數據尋找方法提升某產品的銷量

第四講:數據分析處理——Power BI
一、Power BI基礎
1. Power BI的功能
2. Power BI特性
二、開始使用Power BI
1. 加載報告
2. 添加一張卡片
練習:卡片添加練習
三、篩選器和表
1. 切片器
2. 更多列
3. 表
練習:篩選器和表的練習
四、進行數據變換
1. 數據轉換基礎
2. 數據清洗
練習:數據變換練習
五、查詢編輯器
1. 加載前轉換
2. 字段聚合
練習:結合個人工作數據練習
六、數據轉化和設置列
1. 列轉換
2. 格式化貨幣
3. 用地理數據制作地圖
練習:數據轉換和列設置練習

第五講:數據可視化操作——Power BI實現有影響力的可視化呈現
一、可視化對象
1. 根據場景選擇正確的可視化對象
2. 選擇適當工具建立正確視覺
練習:視覺設置練習
二、可視化美化
1. 視圖美化
2. 編輯屬性
練習:美化練習
三、排序和更多格式
1. 數據排序
2. 切片器的使用
練習:結合個人工作數據的練習
四、數據下鉆與篩選器
1. 層次結構的使用
2. 添加篩選器
3. 關閉交互按鈕
4. 篩選器的高級應用
練習:數據下鉆和篩選練習
五、基礎數據和層次結構
1. 查看數據
2. 創建層次結構
練習:層次結構練習

第六講:數據分析計算——Power BI數據分析表達式DAX
一、表計算和列計算
1. 創建密碼
2. DAX函數嵌套
練習:計算基礎練習
二、度量計算和快速度量
1. 平均功能
2. 產品數量
3. 利潤率
練習:結合個人工作數據的練習
三、計算功能和度量
1. CALCULATE函數
2. 第一個快速度量
練習:度量計算練習
四、基于時間的計算
1. CALCULATE和日期
2. 上年利潤
3. 季度環比變化

Power BI綜合練習:
1)設定本次練習的目標
2)根據工作業務流程設定分析場景和分析框架
3)設定數據分析衡量的指標體系
4)利用Power BI進行數據分析
5)利用Power BI進行可視化呈現
 

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