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音像PowerBI数据分析从入门到进阶尚西
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前言教学视频索引表章初识数据分析——商业智能与数据分析概述本章将介绍商业智能的基础知识和基础术语,并带领读者掌握数据分析的常规流程和工具模型,为后续的学习打下基础。1.1商业智能概述1.1.1什么是商业智能1.1.2商业智能的价值1.1.3商业智能系统功能1.2商业智能的基本概念1.2.1数据库常见术语1.2.2数据表常见术语1..常用的BI工具1.3数据分析概述1.3.1数据分析的概念1.3.2数据分析的常规流程1.3.3数据分析的三个要点第2章数据分析利器——Power BI本章重点介绍数据分析可视化利器——微软Power BI的基本概念、组件构成、基本术语、工作流程、学习必要、安装方法及操作界面,让读者对Power BI有一个初步的系统全局认识。2.1认识Power BI2.1.1Power BI是什么2.1.2Power BI能做什么2.1.3Power BI组件的构成2.1.4Power BI的工作流程2.2为什么要学习Power BI.Power B esktop概述 ..1Power B esktop的安装方法..2Power BI账号注册..Power B esktop界面介绍第3章Power BI初体验——数据分析与可视化制作全过程为了让读者快速掌握使用Power BI进行数据分析与可视化的流程,本章基于蛋糕连锁店销售数据分析的模拟案例,展示了从数据获取开始,到数据整理、数据建模及可视化,再到报表发布的完整流程。3.1项目案例概述3.2数据清洗:修正错误3.2.1获取数据3.2.2整理数据3.3数据建模:梳理表之间的内在关系3.3.1建立数据表之间的关系3.3.2新建列3.3.3新建度量值3.4数据可视化:炫酷的数据表达方式3.4.1插入logo、文本等基本元素3.4.2插入内置的可视化图表3.4.3插入第三方可视化图表3.4.4报表美化3.5发布可视化报表:与他人共享数据3.5.1在线发布3.5.2在移动应用端查看报表3.5.3在Web端查看报表第4章整理不规范数据——Power BI数据预处理目录 Power BI数据分析从入门到进阶绝大部分源数据在数据分析之前,都需要经过预处理。本章以学生表数据为例,带领读者高效掌握数据预处理的方法和技巧,提高数据处理工作效率,尽快告别“数据搬运工”,节省更多时间从事数据分析工作。4.1数据表的规范要求4.2数据的获取4.2.1从文件导入数据4.2.2从文件夹导入数据4..从数据库导入数据4.2.4从Web导入数据4.2.5从数据源导入数据4.2.6设置数据源路径4.3数据的清洗4.3.1认识Power ery和M语言4.3.2数据行列的增删、填充与替换4.3.3数据行列的转换4.3.4数据类型的转换4.3.5数据格式的转换4.3.6数据的拆分、提取与合并4.3.7数据的透视与逆透视4.3.8分组依据功能4.3.9合并与追加查询功能4.3.10添加列:增加不同用途的列4.3.11日期和时间的处理4.4综合案例:对学生表进行数据清洗第5章掌握DAX语言——Power BI数据建模数据建模是Power BI的核心和灵魂,而DAX语言是Power BI数据建模的核心,也是初学者在进阶路上的拦路虎。本章通过店铺客户信息统表据为例,循序渐进,带领读者一起攻克DAX语言的大山,全面掌握Power BI的精髓。5.1建立表关联5.1.1维度表和事实表5.1.2创建关系5.1.3管理关系5.2DAX:数据建模的核心5.2.1DAX语法5.2.2DAX运算符5..十类常用的DAX函数5.2.4理解DAX语言的上下文5.2.5五个常用的DAX入门函数5.2.6六个重要的DAX进阶函数5.2.7四个重要的DAX高阶函数5.3创建度量值5.4创建计算列5.5创建计算表5.5.1UNION函数合并多表5.5.2ADDCOLUMNS/CALENDAR函数创建日期表5.5.3SUMMARIZE创建新表5.5.4ROW/BLANK函数创建空表5.6综合案例:店铺客户信息表数据建模6章图胜千言——Power BI数据可视化 通过可视化图表工具,便于形象直观地对数据进行探索分析,洞察数据背后的。本章以鲜花门店会员信息数据为例,从图表选择原则、常见可视化图表、自定义第三方组件图表、图表美化、图表的筛选、钻取、交互、书签等方面介绍数据可视化的技能知识。6.1图表选择的原则6.1.1基于场景选择图表6.1.2合理布局图表元素6.2常用的可视化内置图表6.2.1柱形图和条形图6.2.2饼图和环形图6..散点图6.2.4组合图6.2.5漏斗图6.2.6树状图6.2.7瀑布图6.2.8卡片图和多行卡6.2.9表和矩阵6.2.10仪表6.3第三方自定义图表6.3.1信息图6.3.2旋风图6.3.3象限图6.3.4直方图6.3.5柏拉图6.3.6文字云6.3.7子弹图6.3.8气泡图6.3.9雷达图6.4图表的布局美化6.4.1主题切换6.4.2格式设置6.5图表的交互式分析6.5.1筛选6.5.2钻取6.5.3交互6.5.4书签6.6综合案例:某连锁餐饮店会员信息数据可视化分析6.6.1会员数量分析——折线图6.6.2年龄段分析——柱形图6.6.3入会途径分析——环形图6.6.4会员消费金额分析——柱形图6.6.5不同年龄段会员消费力分析——柱形图6.6.6不同的会员消费力分析——堆积柱形图6.6.7Power BI报表的整合第7章报表的发布与协作——Power BI在线服务Power BI在线服务是一种SaaS云服务,用户通过Power BI账号就可以进行在线创建报表和仪表板,并将报表分享给他人,也可以在Web、手机、Pad等移动工具中浏览。本章以会员信息可视化分析为例,介绍了Power BI的数据发布功能。7.1Power BI在线服务介绍7.2报表在线发布7.3仪表板7.3.1仪表板的设计原则7.3.2仪表板与报表的区别7.3.3仪表板的创建方法7.4分享与协作7.4.1使用工作区7.4.2报表的分享7.4.3仪表板的共享7.5Power BI移动版应用7.5.1了解Power BI移动版7.5.2移动应用数据发布第8章学以致用——Power BI数据分析实战本章将通过6个不同行业领域应用场景的综合实战案例,带领读者全面掌握使用Power BI进行专业的数据分析工作。8.1某小家电专卖店销售数据可视化分析8.1.1数据清洗:数据文件的合并、删重与拆分8.1.2数据建模:创建计算列和度量值8.1.3数据可视化:创建柱形图、饼图及树形图,钻取图表8.2某连锁商超运营数据可视化分析8.2.1数据清洗:数据获取与填充8.2.2数据建模:创建新列和度量值8..数据可视化:构建多维度销售数据可视化仪表盘8.3某企业库龄与存货周转率可视化分析8.3.1数据清洗:数据导入与整理8.3.2数据建模:构建库龄与库存周转率指标8.3.3数据可视化:制作多维度存货分析可视化仪表盘8.4某公司HR人员结构数据可视化分析8.4.1数据清洗:获取并整理数据8.4.2数据建模:搭建人员结构模型并新建度量值8.4.3数据可视化:建基于期、部门、等的多维度可视化分析仪表盘8.5某上市公司财务报表可视化分析8.5.1数据获取与数据整理8.5.2资产负债表可视化分析8.5.3利润表可视化分析8.5.4现金流量表可视化分析8.5.5偿债能力可视化分析8.5.6营运能力可视化分析8.5.7盈利能力可视化分析8.5.8杜邦数据分析模型可视化分析8.6某制造业成品物流发货数据可视化分析8.6.1数据清洗:数据的导入、删空删重与自定义列8.6.2数据建模:创建计算列、计算表、维度表及度量值8.6.3数据可视化:建立基于货量、运费、产品及区域等的多维度可视化分析仪表盘参考文献
尚西,本名华彦春。资深数据分析师,网易云课堂认讲师,擅长Excel数据建模与销售预测、PowerBI商业智能数据分析,在联想集团、顺丰速运、虎彩集团等企业有10余年仓储物流运营管理经验。具有10年以上数据分析培训经验,录制有Excel和PowerBI类线上教学视频500多集,代表作品有《Excel供应链数据分析》、《Excel预测分析实战案例》、《PowerBI全套系统化课程训练营》、《PowerBI财务应用从入门到进阶》等。曾为联想、顺丰、物流沙龙、仓库社区、一汽、比亚迪、深圳大数据联盟、深圳宝安工会、开课吧、上海思考猫(SCON)供应链等企业和机构提供培训服务,培训学员数量超5万人次。
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