本課程秉承總結(jie)凝(ning)練最(zui)先進的商(shang)業數據分析實(shi)踐為使命，明(ming)晰各類數據分析從(cong)業者的知識體(ti)系(xi)為職責(ze)。

學習完本課程讓你實現：

1. 原始數據變化，你的(de)報表數據源自(zi)動更新變化
2. 原(yuan)始數據雜亂，你的報表(biao)可(ke)以(yi)讓它們自動整理(li)規范(fan)
3. 原(yuan)始數據龐大(da)，你的(de)報表可(ke)以精準分析(xi)你關心(xin)的(de)部份(fen)
4. 原始(shi)數據(ju)零散，你(ni)的報表可以(yi)自動關聯匹配

一、讓數據飛起(qi)來

1. “騙”你愛上數據(ju)分析

2. 什(shen)么是Power BI：未來(lai)已至

3. 從Excel到Power BI的5個(ge)理由

4. 數據(ju)分析思維養成

5. 數據分(fen)析(xi)原理：其實很簡單

6. 數據分析流程概述

7. 數據分析六部曲

8. 高效Power BI數(shu)據分析(xi)初體驗(yan)

二、磨(mo)刀不誤砍(kan)柴工----掌握POWER BI的使(shi)用(yong)

1. 微軟Power BI整體解決方案

2. 理解(jie)POWER BI邏輯架(jia)構(gou)

3. 掌握POWER BI視圖操作(zuo)

4. 熟(shu)悉POWER BI報表編輯器(qi)

5. Power BI的(de)問與答功能(neng)及儀(yi)表板(ban)概(gai)覽(lan)

6. 從EXCEL到(dao)POWER BI再到在線分析

7. Power BI的注冊和下載安(an)裝

三(san)、數(shu)據(ju)(ju)分析(xi)入門(men)及(ji)基本(ben)數(shu)據(ju)(ju)處理

1. 理解數據(ju)的“顆(ke)粒度”

2. POWER BI的數據(ju)類型與轉(zhuan)換

3. 數據表(biao)的三種形(xing)式：表(biao)單、清單、報表(biao)

4. 數據(ju)表的四種(zhong)操作(zuo)方式：合并、拆(chai)分、計算、匯(hui)總

5. 數(shu)據表之間三種(zhong)關系：一對一、一對多、多對多

四、數據分析之方法論

1. 對(dui)比(bi)分析(xi)法(fa)

2. 分組(zu)分析法

3. 結(jie)構分析(xi)法(fa)

4. 平均分析法(fa)

5. 交叉分析法

6. 綜合(he)評價分析法

7. 杜(du)邦(bang)分(fen)析法

8. 漏(lou)斗圖(tu)分析法(fa)

9. 矩陣關聯分析法(fa)

10. 高級數據分(fen)析方(fang)法

11. 數據(ju)分析的三大誤區

五、“海納百川”之(zhi)數據獲(huo)取技巧

1. 神奇的ETL是什么

2. 結構(gou)化數(shu)據與(yu)非(fei)結構(gou)化數(shu)據的(de)區別

3. 告別“數據(ju)搬運(yun)工”讓數據(ju)自動到(dao)你的表(biao)里來

4. 如(ru)何獲取單(dan)個EXCEL文件進行分析

5. 如何獲(huo)取文(wen)本文(wen)件/CSV文件進行分析(xi)

6. 如(ru)何獲(huo)取網頁的上動態數據(ju)進行分析

7. 連接到(dao)大型數據庫中獲取所需的數據

8. 多文件(jian)合并：復制(zhi)和粘(zhan)貼的殺(sha)手

六、讓數(shu)據整(zheng)理更規范

1. 對數據行列的整理

1）新建列

2）刪除列

3）重(zhong)命名列

4）數據排序

2. 對數(shu)據類型的(de)整理

1）文本(ben)型數據(ju)整理

2）日(ri)期型數據(ju)整(zheng)理

3）數值型數據(ju)整理

3. 對(dui)異常數據點的處(chu)理

4. 對數據進行透視和(he)逆(ni)透視

1）通(tong)過透視將數據生成所需報表

2）“逆(ni)天”的(de)逆(ni)透視將報(bao)表還原(yuan)回數據

5. 如(ru)何管(guan)理數據(ju)的表(biao)間關系(xi)

6. 通過(guo)現(xian)有數據創建計算(suan)列

7. 追加與合并查(cha)詢：你(ni)還(huan)在用(yong)Vlookup函數(shu)嗎

七、秒殺(sha)EXCEL函數(shu)的M語言(yan)

1. 從EXCEL函數升級到M語(yu)言

2. M語言的(de)基本語法

3. 利用M語(yu)言處理文本型數據(ju)

4. 利用M語言進行新增列數據

5. 利用M語言進行跨表(biao)取數

6. 利(li)用(yong)M語言進(jin)行數(shu)據(ju)清理與計(ji)算

八、利用EXCEL POWERPIVOT開(kai)展可(ke)視(shi)化(hua)數據分析

1. 數據查詢初體驗：把數據裝到“碗”里

2. 數據建模和(he)度量值：Excel在(zai)20年來做的最好的事情

3. 可視(shi)化及自(zi)定義視(shi)覺(jue)對象：將圖表一網打盡

4. 篩選器、層(ceng)次(ci)、交(jiao)互和分享：顛覆靜態報表(biao)

5. 常(chang)見企(qi)業分析場景實戰

1）銷(xiao)售(shou)趨勢分(fen)析

2）年度增長率分析

3）產品(pin)生命周期分析

4）客戶價值度分析(xi)

5）區域市場分析

6）生成數據分析報告

7）創建關鍵績(ji)效指標（KPI）

8）創建報(bao)表的層結構

6. 創建(jian)與地圖結構的數據(ju)分(fen)析(xi)

九、讓你的數據“開口說話”的藝術--可視化設計

1. 什么是數據可視化：視覺盛宴的(de)開(kai)始

2. 可視化(hua)原則：平(ping)衡的(de)藝術

3. 可視化(hua)設計(ji)基本要求

4. 把常規圖(tu)表(biao)做(zuo)成動態圖(tu)表(biao)

1）堆積條形圖

2）堆積柱形(xing)圖

3）簇狀條形圖

4）簇(cu)狀柱形圖(tu)

5）百(bai)分比(bi)堆(dui)積(ji)條形(xing)圖

6）百分比堆積柱形圖(tu)

7）折線圖

5. 用更專業(ye)的(de)圖表展示(shi)精彩數(shu)據(ju)

1）分區圖(tu)

2）功能區圖

3）瀑(pu)布圖

4）樹形圖

5）漏斗圖

6）儀表盤

7）卡片圖

8）多行卡(ka)

9）KPI

10）切片器

11）表

12）矩陣

十(shi)、企業數據(ju)分析實戰（可選(xuan)案例，無法全講）

案例：從網(wang)站上(shang)動態抓取(qu)歷(li)史天(tian)氣(qi)數據進行分析

案例：根據(ju)上年業績情況作今年銷售目標分解

案例：根據會員消(xiao)費情況(kuang)對(dui)會員進(jin)行RFM分析

案(an)例(li)：業績杜(du)邦分(fen)析法分(fen)析數(shu)據

其他(ta)案(an)例(li)：請在課前與講師協商(shang)、溝通