课程介绍  Introduction 

大数据时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而做出，而并非基于经验和直觉。大数据在企业中的运用涉及到各个领域，商业模式、管理革新、人事管理、市场分析、采购成本等等……

本课程结合行业典型案例，讲述从初级的数据透视表工具，到中级的动态数据透视表的创建、函数GETPIVOTDATA 的使用、切片器等技能点，再到高级部分Power Query获取\处理\清洗数据、Power Pivot建模分析创建各种数据透视表及报表，以及利用Power Map和Power View工具对数据可视化展示，最终Dashboard 报告呈现等内容。协助各个领域的数据分析工作者，加强运用、整合企业数据提高工作效率，增强探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力，提高进行精确快速实时行动的能力。

学员收益  Benefits

学习将Power BI构建数据模型和查询、Power View图表呈现，实现可视化数据动态分析

本课程不仅仅只是拘泥于工具的使用介绍，还有思维的传递，以及方法的传授

可根据企业实际情况，量身定制课程，让所学知识立刻应用到实际工作中

相关信息  Information

课程时长：12学时/2天

适合对象：市场调查人员 / 数据分析人员 / 公司营运人员 / 营销企划人员（高级培训）

授课方式：理念讲授 + 分组讨论 + 案例分析 + 操作示范 + 学员上台演练 + 一对一辅导

学员人数：为了达到更好的学习效果，课程人数建议50人以内

课程环境：Office 2016及以上

课程大纲  Outline

一、思维篇——形成规范（1h）

案例讨论：从客户想要的结果，回溯应该收集什么样的源数据？

规范的源数据表必须符合三级范式

第一范式（1NF）：强调的是列的原子性，即列不能够再分成其他几列

第二范式（2NF）：表必须有主键

第三范式（3NF）：非主键列必须直接依赖于主键，不能存在传递依赖

实战案例：将一张大表拆分成满足三级范式的独立子表

比操作技巧更重要的是表格框架设计

源数据表格应该用一维表还是二维表？

什么是一维表和二维表

套用表格格式实现动态数据源

自动形成汇总行

快速调整行列顺序

结构化引用、自建名称

自动隔行变色及冻结首行

一键快速选择整行、整列及整表

公式输入完成后自动填充到整列

明细表一更新，图表、透视表联动更新

表格不仅内容重要，颜值也很重要

二、整理篇——清洗数据（5h）

什么是 Power BI

Power BI组件介绍

Power Query简介

Power Query 是一种数据连接技术，使用Power Query，可以从不同的数据源提取数据（如关系型数据库、Excel、文本和XML文件、Web页面等），并能把不同来源的数据源整合在一起，建立数据模型，为用Excel、Power Pivot、Power View、Power Map作进一步的数据

数据的获取

从Excel或其它文件获取

从数据库获取

加载到表、模型或仅保留连接

数据的转换

查询编辑器

数据的行列管理及筛选

数据格式的转换

删除空行、错误值

数据的拆分、合并、提取

分离复杂的中文、英文、数字

运用IF语句进行多条件判断

利用分组合并同类项，提取同类项的第一条或最后一条记录

日期和时间的整理

相同或不同工作簿的多表汇总，源表更新汇总表自动更新

追加查询：多张工作表的纵向合并

合并前 合并后

合并查询：多张工作表的横向合并

联接类型：左外部、右外部、内部、完全外部、左反、右反

利用合并查询，实现两张表的数据合并

从Excel工作薄汇总

从文件夹合并多个Excel

相对路径的多工作簿合并

一维表和二维表互转

简单的一二维表互转

复杂的一二维表互转

表头不相同的多张二维表转一维表再合并

与Power Pivot的配合

加载到模型

数据的刷新

三、建模篇——多表透视（4h）

Power Pivot简介

Power Pivot是一种数据建模技术，用于创建数据模型，建立关系，以及创建计算。可使用PowerPivot处理大型数据集，构建广泛的关系，以及创建复杂（或简单）的计算

加载数据到Power Pivot

从当前工作表加载

从其他工作簿的工作表

从Power Query加载数据

解读多表之间逻辑关系

什么是主键

解读一对一关系、一对多关系、多对多关系

建立表单之间的引用

跨表汇总，引用函数和RELATEDTABLE用法

认识Power Pivot界面和常用概念

操作界面和选项卡介绍

创建多表数据模型

数据分析表达式 (DAX)

Power Pivot 中的计算列和度量值

常用DAX函数介绍

聚合函数：MEDIEN、COUNTROWS、DISTINCTCOUNT

条件汇总函数：CALCULATE

安全除法函数：DIVIDE

高级聚合函数：SUMX

排名函数：RANKX

筛选函数：FILTER、VALUES、TOPN、ALL、ALLEXCEPT、ALLSELECT

使用时间智能

Power Pivot的时间智能概述

创建一个日历表

时间智能函数：TOTALYTD、TOTALQTD、TOTALMTD、DATEADD、PARALLELPERIOD

年累计（YTD）/季度累计（QTD）/月累计（MTD）

计算同比（YOY）和环比（MOM）

四、呈现篇——生成报告（2h）

创建并美化数据分析报告

养成良好的工作习惯

创建层次结构并设置报告的刷新

制作报告说明页和美化

常见企业分析场景

销售趋势分析：每个月的销售趋势，可通过地区、产品类别、年份的切片器进行筛选

产品分析：制作气泡图分析每个产品的订单数量、数量合计和销售额合计

客户分析：不同地区的客户订单数量、销售额汇总、平均订单金额

销售人员分析：任务完成率分析、关键绩效指标（KPI）、销售业绩排名