本課程秉承總結(jié)凝練最先進的商業(yè)數(shù)據(jù)分析實踐為使命，明晰各類數(shù)據(jù)分析從業(yè)者的知識體系為職責(zé)。

學(xué)習(xí)完本課程讓你實現(xiàn)：

1. 原始數(shù)據(jù)變化，你的報表數(shù)據(jù)源自動更新變化
2. 原始數(shù)據(jù)雜亂，你的報表可以讓它們自動整理規(guī)范
3. 原始數(shù)據(jù)龐大，你的報表可以精準(zhǔn)分析你關(guān)心的部份
4. 原始數(shù)據(jù)零散，你的報表可以自動關(guān)聯(lián)匹配

一、讓數(shù)據(jù)飛起來

1. “騙”你愛上數(shù)據(jù)分析

2. 什么是Power BI：未來已至

3. 從Excel到Power BI的5個理由

4. 數(shù)據(jù)分析思維養(yǎng)成

5. 數(shù)據(jù)分析原理：其實很簡單

6. 數(shù)據(jù)分析流程概述

7. 數(shù)據(jù)分析六部曲

8. 高效Power BI數(shù)據(jù)分析初體驗

二、磨刀不誤砍柴工----掌握POWER BI的使用

1. 微軟Power BI整體解決方案

2. 理解POWER BI邏輯架構(gòu)

3. 掌握POWER BI視圖操作

4. 熟悉POWER BI報表編輯器

5. Power BI的問與答功能及儀表板概覽

6. 從EXCEL到POWER BI再到在線分析

7. Power BI的注冊和下載安裝

三、數(shù)據(jù)分析入門及基本數(shù)據(jù)處理

1. 理解數(shù)據(jù)的“顆粒度”

2. POWER BI的數(shù)據(jù)類型與轉(zhuǎn)換

3. 數(shù)據(jù)表的三種形式：表單、清單、報表

4. 數(shù)據(jù)表的四種操作方式：合并、拆分、計算、匯總

5. 數(shù)據(jù)表之間三種關(guān)系：一對一、一對多、多對多

四、數(shù)據(jù)分析之方法論

1. 對比分析法

2. 分組分析法

3. 結(jié)構(gòu)分析法

4. 平均分析法

5. 交叉分析法

6. 綜合評價分析法

7. 杜邦分析法

8. 漏斗圖分析法

9. 矩陣關(guān)聯(lián)分析法

10. 高級數(shù)據(jù)分析方法

11. 數(shù)據(jù)分析的三大誤區(qū)

五、“海納百川”之?dāng)?shù)據(jù)獲取技巧

1. 神奇的ETL是什么

2. 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的區(qū)別

3. 告別“數(shù)據(jù)搬運工”讓數(shù)據(jù)自動到你的表里來

4. 如何獲取單個EXCEL文件進行分析

5. 如何獲取文本文件/CSV文件進行分析

6. 如何獲取網(wǎng)頁的上動態(tài)數(shù)據(jù)進行分析

7. 連接到大型數(shù)據(jù)庫中獲取所需的數(shù)據(jù)

8. 多文件合并：復(fù)制和粘貼的殺手

六、讓數(shù)據(jù)整理更規(guī)范

1. 對數(shù)據(jù)行列的整理

1）新建列

2）刪除列

3）重命名列

4）數(shù)據(jù)排序

2. 對數(shù)據(jù)類型的整理

1）文本型數(shù)據(jù)整理

2）日期型數(shù)據(jù)整理

3）數(shù)值型數(shù)據(jù)整理

3. 對異常數(shù)據(jù)點的處理

4. 對數(shù)據(jù)進行透視和逆透視

1）通過透視將數(shù)據(jù)生成所需報表

2）“逆天”的逆透視將報表還原回數(shù)據(jù)

5. 如何管理數(shù)據(jù)的表間關(guān)系

6. 通過現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建計算列

7. 追加與合并查詢：你還在用Vlookup函數(shù)嗎

七、秒殺EXCEL函數(shù)的M語言

1. 從EXCEL函數(shù)升級到M語言

2. M語言的基本語法

3. 利用M語言處理文本型數(shù)據(jù)

4. 利用M語言進行新增列數(shù)據(jù)

5. 利用M語言進行跨表取數(shù)

6. 利用M語言進行數(shù)據(jù)清理與計算

八、利用EXCEL POWERPIVOT開展可視化數(shù)據(jù)分析

1. 數(shù)據(jù)查詢初體驗：把數(shù)據(jù)裝到“碗”里

2. 數(shù)據(jù)建模和度量值：Excel在20年來做的最好的事情

3. 可視化及自定義視覺對象：將圖表一網(wǎng)打盡

4. 篩選器、層次、交互和分享：顛覆靜態(tài)報表

5. 常見企業(yè)分析場景實戰(zhàn)

1）銷售趨勢分析

2）年度增長率分析

3）產(chǎn)品生命周期分析

4）客戶價值度分析

5）區(qū)域市場分析

6）生成數(shù)據(jù)分析報告

7）創(chuàng)建關(guān)鍵績效指標(biāo)（KPI）

8）創(chuàng)建報表的層結(jié)構(gòu)

6. 創(chuàng)建與地圖結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)分析

九、讓你的數(shù)據(jù)“開口說話”的藝術(shù)--可視化設(shè)計

1. 什么是數(shù)據(jù)可視化：視覺盛宴的開始

2. 可視化原則：平衡的藝術(shù)

3. 可視化設(shè)計基本要求

4. 把常規(guī)圖表做成動態(tài)圖表

1）堆積條形圖

2）堆積柱形圖

3）簇狀條形圖

4）簇狀柱形圖

5）百分比堆積條形圖

6）百分比堆積柱形圖

7）折線圖

5. 用更專業(yè)的圖表展示精彩數(shù)據(jù)

1）分區(qū)圖

2）功能區(qū)圖

3）瀑布圖

4）樹形圖

5）漏斗圖

6）儀表盤

7）卡片圖

8）多行卡

9）KPI

10）切片器

11）表

12）矩陣

十、企業(yè)數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)（可選案例，無法全講）

案例：從網(wǎng)站上動態(tài)抓取歷史天氣數(shù)據(jù)進行分析

案例：根據(jù)上年業(yè)績情況作今年銷售目標(biāo)分解

案例：根據(jù)會員消費情況對會員進行RFM分析

案例：業(yè)績杜邦分析法分析數(shù)據(jù)

其他案例：請在課前與講師協(xié)商、溝通