Power BI自助分析：數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)建模

課程背景：

今天是數(shù)據(jù)爆炸的時代，需要的就是從數(shù)據(jù)中獲得商業(yè)價值。那如何快速的、用什么技術來實現(xiàn)這一訴求呢？而且我們面對的源數(shù)據(jù)，往往并不是只有一張表，而這些不同的表，需要協(xié)同配合才能更有效的使用。

根據(jù)分析的需求，多表的協(xié)同配合依靠表與表之間的邏輯關系，在多個表之間建立合適的關系，使之可以像一個表一樣靈活使用，這個過程稱為數(shù)據(jù)建模。一個良好的數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)分析的基礎，也是一個良好的可視化報告的基礎，可以幫我們更簡單的實現(xiàn)分析目的。在當下，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)進入自助式商業(yè)智能時代， Power BI是一套商業(yè)智能分析解決方案，涵蓋了數(shù)據(jù)的獲取、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)鉆取分析等功能，同時也是管理者及數(shù)據(jù)分析人員進行數(shù)據(jù)分析的神器。

本次課程將由淺入深地講解Power BI的基礎知識，以及從數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)展現(xiàn)的全過程。通過學習本課程，您可以快速通過Power BI進行數(shù)據(jù)建模分析，做出讓管理者眼前一亮的企業(yè)級分析報告。同時，您還可以學到不同商業(yè)應用場景的分析方式和常見問題的處理技巧。

課程目標：

• 了解 Power BI?以數(shù)據(jù)為中心的功能和工具
• 抓住要領，掌握可以迅速提高業(yè)務數(shù)據(jù)分析能力
• 掌握不同數(shù)據(jù)文件的獲取方法
• 掌握數(shù)據(jù)的整理及加工方法
• 探索查找數(shù)據(jù)的方法
• 掌握數(shù)據(jù)建模的思路與方法

課程收獲：

• 快速上手商業(yè)智能（Power BI）
• 熟練使用Power Query快速清洗及轉換數(shù)據(jù)
• 能夠根據(jù)業(yè)務訴求快速搭建數(shù)據(jù)模型
• 會寫DAX數(shù)據(jù)分析表達式
• 快速制作引人注目的精美報告

課程時長：2天

?課程對象：從事業(yè)務分析、數(shù)據(jù)分析，Excel用戶，需要提升技能效率的企業(yè)人員和決策者

課程方式：理論講解、實例分析、實戰(zhàn)演練、現(xiàn)場輔導

課程大綱：

第一講：Power BI自助商業(yè)智能分析

1. 什么是自助商業(yè)智能分析？
2. 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與自助商業(yè)智能分析的對比
3. 自助商業(yè)智能分析的主流程框架
4. Power BI Desktop工具介紹

第二講：數(shù)據(jù)建模分析必備專業(yè)數(shù)養(yǎng)

1、認清數(shù)據(jù)的本質及標準化

• 什么是數(shù)據(jù)
• 數(shù)據(jù)分類與數(shù)據(jù)類型
• 數(shù)據(jù)結構和數(shù)據(jù)結構化
• 數(shù)據(jù)的維度與層級管理
• 數(shù)據(jù)格式的標準化

2、數(shù)據(jù)建模應具備的數(shù)據(jù)思維

• 什么是數(shù)據(jù)思維？
• 什么是數(shù)建建模？
• 如何通過數(shù)據(jù)模型挖掘商業(yè)價值
• 從事物認知的基本方法構建數(shù)據(jù)模型
• 數(shù)據(jù)分析與挖掘的方法

第三講：數(shù)據(jù)分析準備——在 Power BI?中獲取數(shù)據(jù)

1、連接到數(shù)據(jù)源，并從文件中獲取數(shù)據(jù)

2、掌握Power Query工具中的數(shù)據(jù)處理功能

• 選擇與刪除行、列
• 拆分列
• 提取字符
• 分組依據(jù)
• 替換值與填充
• 轉置與反轉行
• 透視與逆透視
• 在字段上計算

3、合并來自多個源的數(shù)據(jù)

• 數(shù)據(jù)的橫向合并：合并查詢應用
• 數(shù)據(jù)的縱向合并：追加查詢應用
• 數(shù)據(jù)文件的合并：合并文件夾中的工作薄

第四講：數(shù)據(jù)建模分析——Power BI數(shù)據(jù)模型中的工作環(huán)境

Power BI分析數(shù)據(jù)的工作流程

Power BI數(shù)據(jù)分析的業(yè)務思維模式

Power BI數(shù)據(jù)分析的建模思維模式

• 星型架構設計
• 如何管理數(shù)據(jù)關系
• 使用關系和基數(shù)

Power BI?數(shù)據(jù)模型中的三種計算元素

• 計算列：增加觀察的角度
• 度量值：計算復雜的業(yè)務指標
• 計算表：不是關注的結果，但是得到結果的前提

Power BI數(shù)據(jù)模型中的計算環(huán)境（計算上下文）

• 篩選上下文
• 計算行上下文
• 行上下文轉換

第五講：使用DAX數(shù)據(jù)分析表達式創(chuàng)建分析指標

DAX分析表達式的基礎操作

• 理解PBI DAX中的數(shù)據(jù)類型
• 理解PBI DAX中的基本運算規(guī)則

常見的DAX數(shù)據(jù)分析表達式應用

• 利用聚合函數(shù)對Power BI模型中的數(shù)據(jù)進行聚合
• 利用邏輯函數(shù)對Power BI模型中的數(shù)據(jù)進行邏輯判斷
• 利用文本函數(shù)對Power BI模型中的數(shù)據(jù)顆粒進一步細化
• 在 Power BI模型中使用迭代器函數(shù)
• 利用關系函數(shù)獲取Power BI模型中關聯(lián)表的數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)模型中返回表的應用

• FILTER函數(shù)：篩選Power BI模型中的表
• ALL?函數(shù)：返回表和移除Power BI模型中的篩選器
• VALUES函數(shù)：返回參數(shù)在當前篩選上下文中的所有可見值

1. 安全除法：DIVIDE函數(shù)
2. 在Power BI模型計算部分與整體：不同占比的公式創(chuàng)建
3. Power BI模型中計算隨時間變化的業(yè)務指標

日期表的創(chuàng)建

• 在 Power BI Desktop?模型中使用 DAX?時間智能函數(shù)
• 年累計（YTD），季度累計（QTD）和月度累計（MTD）
• 上年同期（PY），上季同期（PQ）和上月同期（PM）
• 上年全部（PYT），上季全部（PQT）和上月全部（PMT）
• 月度環(huán)比（MOM%），年度同比（YOY%）
• 去年年度至今（PYTD）
• 年度至今同比差異增長率（YTD YOY%）
• 用移動平均做預測

第六講：Power BI可視化分析儀表板的創(chuàng)建與發(fā)布

1. 可視化分析報表的設計原則
2. 在 Power BI Desktop中使用報表主題
3. 在頁面視圖中設置報表的大小
4. 使用視覺對象元素增強 Power BI?報表
5. 在 Power BI?報表中使用篩選器來交互報表
6. 在 Power BI?報表中使用工具提示來增強報表的閱讀性
7. 在Power BI Desktop中創(chuàng)建報表按鈕和導航
8. 保存報表并發(fā)布到Power BI在線站點

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