针对学员：所有对Power BI有需求或感兴趣的学员
课程可以微咨询的方式展开：即课程前了解客户的基础表以及数据指标，用客户的表建立数据模型
课纲仅供参考
第一部分了解Power BI发展史你才能知道他的架构
1. Power BI的发展史与Excel的爱恨情仇
2. Power Query、Power Pivot、Power View与Power BI的关系
3. Excel的数据思维与Power BI大数据分析思维的区别
4. 如何建立良好的大数据分析思维
第二部分Power Query下的数据清洗与数据规范
1. PQ的操作记录机制与优势
2. 利用PQ的逆透视列解决二维转一维表的问题
3. 利用PQ的透视列解决PBI导出永远是一维表的问题
4. 利用M语言，将多个工作簿合为一个工作簿
5. 多表且列数不相同情况下如何进行合并
6. Power Query For Excel与Power Query For Power BI的优劣势
7. 如何利用PQ从网站上抓取数据
第三部分利用Power Pivot进行数据建模与分析
1. 如何利用Power Pivot做数据建模
2. 如何利用Power Pivot做多表数据挖掘
3. 如何利用PP做多表间的数据关联
4. 度量值的使用与规范
5. 何为行上下文，何为筛选上下文
6. 超级透视与数据透视表区别是什么，关联是什么
7. 利用SumX跳过行上下文，直接建立筛选上下文
8. 利用Calculate解决条件汇总的问题
数据分析维度—时间分析：
A. 利用Previous家族与Calculate，解决环比，同比问题
数据分析维度—占比分析：
A. 利用RankX与All、Allselected函数，解决占比分析问题
第四部分Power View仪表板呈现与数据可视化
1. 什么叫数据可视化
2. 如何实现仪表板展示
3. 在画布上，如何做到部分联动
4. 如何实现“向下钻取”，让图表一层层展示
5. 如何实现“抖音”上常看到的，条形动态图
第五章 利用Power BI做数据搭建与分析实例
1. 将多年数据合并，分析原材料与半成品各自占比。来解决采购成本控制
2. 建立采购数据与供应商数据模型，分析到底是否现在供应商是否合理
3. 从天气网抓取过去五年数据，分析今年天气，来决定户外作业是否合理
4. 如何利用销售数据，来追踪客户画像
授课老师
赵明哲 Office 大师级认证
常驻地：北京
邀请老师授课：13439064501 陈助理
