【课程目标】
本课程为工具类培训，面向所有想学数据分析工具的人员。
本课程的主要目的是，帮助学员掌握Power BI数据分析工具，学会数据预处理，简化工作量，提升效率，避免重复工作；学会数据可视化，直观呈现各种业务信息和含义；学会计算复杂的数据度量值，以衡量业务状况。
通过本课程的学习，达到如下目的：
1、 了解数据分析标准流程，了解微软的PowerBI工具
2、 熟悉Power Query数据预处理操作，能够利用M公式处理各种数据
3、 掌握Power View可视化操作技能，学会使用合适的图形来呈现结果
4、 掌握Power Pivot核心功能，学会编写DAX表达式
【授课对象】
数据部门、业务支撑、经营分析部、运营分析部等经常需要对业务数据分析的相关人员。
【课程大纲】
第一部分： Power BI工具简介
1、 数据分析标准流程
2、 Power BI微软专业数据工具简介
3、 Power BI的功能
Ø 强大的预处理
Ø 丰富的可视化模板
Ø 可交互式的仪表盘
Ø 跨多张表统计与分析
4、 Power BI组件框架
5、 Power BI Desktop基本功能
第二部分： Power Query数据预处理
问题：如何提高数据预处理效率？如何避免重复工作避免加班？
1、 Power Query主要功能
Ø 数据集成：数据集合并
Ø 数据清洗：异常数据处理
Ø 样本处理：行筛选、提升标题等
Ø 变量处理：列筛选、填充/合并/派生等
Ø 其它：表/查询管理及其它
2、 多数据源读取
Ø 多数据源读取
演练：从文件/Excel/数据库/Web页获取数据源
3、 数据组合—样本追加
4、 数据组合—表格合并
Ø 样本追加：横向合并
Ø 变量合并：纵向合并/连接类型
² 外连接：左外、右外
² 内连接
² 反连接：左反、右反
演练：数据集成（追加、合并）
5、 数据共享
6、 数据整理/预处理
Ø 数据表的管理
Ø 数据行的操作
Ø 数据列的操作
Ø 数据类型和格式
演练：数据预处理操作
7、 PQ的本质—强大M语言
Ø M公式
Ø M函数种类（Tabel/List/Record/Text/…）
8、 数据预处理实战-M语言实战
数据集成--单Excel文件多工作表Sheet合并
数据集成--文件夹多文件合并
数据集成—合并查询（外连接、反连接、内连接）
文本字段拆分列/拆分行（按分隔符、字符数、非数字到数字等）
展开列表为行/分组依据
去重/排序/跳过行/第一行作标题
新增列/新增索引/新增条件列
文本提取/文本移除/文本转数字
表维度转换（透视表-变量值变字段列、逆透视-变量列转换为值）
9、 自定义功能
Ø 自定义参数
Ø 自定义函数/空查询
第三部分： Power View交互式图表
问题：如何让你的分析结果更直观易懂？如何让数据“慧”说话？
1、 Power view简介
2、 图表类型与图表元素
3、 常用图表格式化
Ø 柱状图、条形图（差距对比分析）
Ø 折线图（趋势变化）
Ø 直方图（业务层次分析）
Ø 饼图、瀑布图（指标构成分析）
Ø 双坐标图（不同量纲呈现）
Ø 散点图/气泡图（矩阵分析法）
Ø 漏斗图（用户转化率分析）
演练：图表制作与演示
4、 交互式图表（快速交叉分析的法宝）
5、 分层钻取（精简不同粒度的分析图）
演练：不同时间粒度/地理位置粒度等分层统计
6、 四种筛选器（不同级别的筛选）
Ø 报告级筛选器：所有页面
Ø 页面级筛选器：单个页面
Ø 视觉级筛选器：单个图表
Ø 切片器：单个页面
7、 切片器样式与筛选方式
8、 可视化化地图
9、 工具提示页
第四部分： Power Pivot数据建模
1、 超级透视表Power Pivot简介
2、 PP主要功能：数据类型、关系管理、新建列与表、度量值
3、 关系模型
Ø 关系建立：自动与手动
Ø 建立多表关联，实现跨表透视
演练：数据预处理操作
4、 新建表
Ø 新建表格
Ø 新建日期表
Ø AVR/RETURN语句
5、 计算列
Ø 简单列
Ø 关联列
Ø 索引列
6、 度量值
Ø 度量值定义公式
Ø 度量值保存与计算
演练：度量值使用
Ø 计算列与度量值的区别
7、 DAX数据分析表达式
Ø DAX公式
Ø DAX运算符
Ø DAX函数
Ø DAX高级筛选函数
8、 上下文
Ø 行上下文
Ø 筛选上下文
Ø 度量值的计算原理
Ø 上下文冲突时的上下文处理
9、 DAX修改筛选函数
演练：计算占比指标
10、 DAX时间智能函数
演练：计算累计指标及增长率
结束：课程总结与问题答疑。
