本課程為工具類培訓(xùn)，面向所有想學(xué)數(shù)據(jù)分析工具的人員。

本課程的主要目的是，幫助學(xué)員掌握Power BI數(shù)據(jù)分析工具，學(xué)會數(shù)據(jù)預(yù)處理，簡化工作量，提升效率，避免重復(fù)工作；學(xué)會數(shù)據(jù)可視化，直觀呈現(xiàn)各種業(yè)務(wù)信息和含義；學(xué)會計算復(fù)雜的數(shù)據(jù)度量值，以衡量業(yè)務(wù)狀況。

通過本課程的學(xué)習(xí)，達(dá)到如下目的：

1、  了解數(shù)據(jù)分析標(biāo)準(zhǔn)流程，了解微軟的PowerBI工具

2、  熟悉Power Query數(shù)據(jù)預(yù)處理操作，能夠處理各種數(shù)據(jù)源

3、  掌握Power View可視化操作技能，學(xué)會使用合適的圖形來呈現(xiàn)結(jié)果

4、  掌握Power Pivot實現(xiàn)原理，學(xué)會編寫DAX表達(dá)式

第一部分：  數(shù)據(jù)分析過程—流程步驟篇

1、 數(shù)據(jù)分析的六步曲

2、 步驟1：明確目的，確定分析思路

‐  確定分析目的：要解決什么樣的業(yè)務(wù)問題

‐  確定分析思路：分解業(yè)務(wù)問題，構(gòu)建分析框架

3、 步驟2：收集數(shù)據(jù)，尋找分析素材

‐  明確數(shù)據(jù)范圍

‐  確定收集來源

‐  確定收集方法

4、 步驟3：整理數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量

‐  數(shù)據(jù)質(zhì)量評估

‐  數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理和變量處理

‐  探索性分析

5、 步驟4：分析數(shù)據(jù)，尋找業(yè)務(wù)答案

‐  選擇合適的分析方法

‐  構(gòu)建合適的分析模型

‐  選擇合適的分析工具

6、 步驟5：呈現(xiàn)數(shù)，解讀業(yè)務(wù)規(guī)律

‐  選擇恰當(dāng)?shù)膱D表

‐  選擇合適的可視化工具

‐  提煉業(yè)務(wù)含義

7、 步驟6：撰寫報告，形成業(yè)務(wù)策略

‐  選擇報告種類

‐  完整的報告結(jié)構(gòu)

第二部分：  數(shù)據(jù)分析思路—分析框架篇

問題：如何才能全面/系統(tǒng)地分析而不遺漏？如何分解和細(xì)化業(yè)務(wù)問題？

1、 業(yè)務(wù)分析思路和分析框架來源于業(yè)務(wù)模型

2、 常用的業(yè)務(wù)模型

‐  外部環(huán)境分析：PEST

‐  業(yè)務(wù)專題分析：5W2H

‐  競品/競爭分析：SWOT、波特五力

‐  營銷市場專題分析：4P/4C等

3、 用戶行為分析（5W2H分析思路和框架）

‐  WHY：原因（用戶需求、產(chǎn)品亮點、競品優(yōu)劣勢）

‐  WHAT：產(chǎn)品（產(chǎn)品喜好、產(chǎn)品貢獻(xiàn)、產(chǎn)品功能、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)）

‐  WHO：客戶（基本特征、消費能力、產(chǎn)品偏好）

‐  WHEN：時間（淡旺季、活躍時間、重購周期）

‐  WHERE：區(qū)域/渠道（區(qū)域喜好、渠道偏好）

‐  HOW：支付/促銷（支付方式、促銷方式有效性評估等）

‐  HOW MUCH：價格（費用、成本、利潤、收入結(jié)構(gòu)、價格偏好等）

案例討論：結(jié)合公司情況，搭建用戶消費習(xí)慣的分析框架（5W2H）

第三部分：  數(shù)據(jù)分析方法—統(tǒng)計方法篇

問題：數(shù)據(jù)分析方法的種類？分析方法的不同應(yīng)用場景？

1、 業(yè)務(wù)分析的三個階段

‐  現(xiàn)狀分析：通過企業(yè)運營指標(biāo)來發(fā)現(xiàn)規(guī)律及短板

‐  原因分析：查找數(shù)據(jù)相關(guān)性，探尋目標(biāo)影響因素

‐  預(yù)測分析：合理配置資源，預(yù)判業(yè)務(wù)未來的趨勢

2、 常用的數(shù)據(jù)分析方法種類

3、 統(tǒng)計分析基礎(chǔ)

‐  統(tǒng)計分析兩大關(guān)鍵要素（類別、指標(biāo)）

‐  統(tǒng)計分析的操作模式（類別à指標(biāo)）

‐  統(tǒng)計分析三個操作步驟（統(tǒng)計、畫圖、解讀）

4、 基本分析方法及其適用場景

‐  對比分析（查看數(shù)據(jù)差距，發(fā)現(xiàn)事物變化）

演練：分析產(chǎn)品受歡迎情況及貢獻(xiàn)大小

演練：用戶消費水平差異分析

‐  分布分析（查看數(shù)據(jù)分布，探索業(yè)務(wù)層次）

演練：用戶消費層次分析

演練：客戶年齡分布/收入分布分析

‐  結(jié)構(gòu)分析（查看指標(biāo)構(gòu)成，評估結(jié)構(gòu)合理性）

案例：業(yè)務(wù)收入結(jié)構(gòu)分析

案例：成本結(jié)構(gòu)分析

演練：財務(wù)領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)瀑布圖、財務(wù)收支的變化瀑布圖

‐  趨勢分析（發(fā)現(xiàn)事物隨時間的變化規(guī)律）

案例：產(chǎn)品銷售的淡旺季分析

演練：發(fā)現(xiàn)客流量的時間規(guī)律

‐  交叉分析（從多個維度的數(shù)據(jù)指標(biāo)分析）

演練：不同客戶的產(chǎn)品偏好分析

演練：銀行用戶的違約影響因素分析

第四部分： 數(shù)據(jù)分析工具—Power Query數(shù)據(jù)預(yù)處理

問題：如何提高數(shù)據(jù)預(yù)處理效率？如何避免重復(fù)工作避免加班？

1、 Power BI微軟專業(yè)數(shù)據(jù)工具簡介

2、 Power BI組件框架

‐  Power Query超級查詢器

‐  Power Pivot超級透視表

‐  Power View交互式圖表工具

3、 PQ數(shù)據(jù)預(yù)處理功能

‐  數(shù)據(jù)集成：數(shù)據(jù)集合并

‐  數(shù)據(jù)清洗：異常數(shù)據(jù)處理

‐  樣本處理：行篩選、提升標(biāo)題等

‐  變量處理：列篩選、填充/合并/派生等

‐  其它：表/查詢管理及其它

4、 多數(shù)據(jù)源讀取

‐  多數(shù)據(jù)源讀取

演練：從文件/Excel/數(shù)據(jù)庫/Web頁獲取數(shù)據(jù)源

5、 數(shù)據(jù)組合/集成

‐  樣本追加：橫向合并

‐  變量合并：縱向合并/連接類型

‐  文件夾合并

演練：數(shù)據(jù)集成（追加、合并、文件夾）

6、 數(shù)據(jù)整理/預(yù)處理

‐  數(shù)據(jù)表的管理

‐  數(shù)據(jù)行的操作

‐  數(shù)據(jù)列的操作

‐  數(shù)據(jù)類型和格式

演練：數(shù)據(jù)預(yù)處理操作

7、 數(shù)據(jù)共享

8、 PQ的本質(zhì)—強大M語言

9、 數(shù)據(jù)處理實戰(zhàn)-M語言實戰(zhàn)

數(shù)據(jù)集樣本追加（多文件、單文件多工作表、多文件多工作表）

字段合并操作（外連接、反連接、內(nèi)連接）

文本字段拆分列/拆分行（按分隔符、字符數(shù)、非數(shù)字到數(shù)字等）

展開列表為行/分組依據(jù)

去重/排序/跳過行/第一行作標(biāo)題

新增列/新增索引/新增條件列

文本提取/文本移除/文本轉(zhuǎn)數(shù)字

表維度轉(zhuǎn)換（透視表-變量值變字段列、逆透視-變量列轉(zhuǎn)換為值）

參數(shù)定義/自定義函數(shù)

第五部分：  數(shù)據(jù)分析工具—Power View交互式圖表

問題：如何讓你的分析結(jié)果更直觀易懂？如何讓數(shù)據(jù)“慧”說話？

1、 Power view簡介

2、 圖表類型與作用

3、 常用圖形及適用場景

4、 圖形美化原則

5、 常用圖表格式化

‐  柱狀圖、條形圖（差距對比分析）

‐  折線圖（趨勢變化）

‐  直方圖（業(yè)務(wù)層次分析）

‐  餅圖、瀑布圖（指標(biāo)構(gòu)成分析）

‐  雙坐標(biāo)圖（不同量綱呈現(xiàn)）

‐  散點圖/氣泡圖（矩陣分析法）

‐  漏斗圖（用戶轉(zhuǎn)化率分析）

演練：圖表制作與演示

6、 交互式圖表（快速交叉分析的法寶）

7、 分層鉆取（精簡不同粒度的分析圖）

演練：不同時間粒度/地理位置粒度等分層統(tǒng)計

8、 三種篩選器（不同級別的篩選）

‐  報告級篩選器

‐  頁面級篩選器

‐  視覺級篩選器

9、 可視化化地圖

第六部分：  數(shù)據(jù)分析工具—Power Pivot數(shù)據(jù)建模

1、 超級透視表Power Pivot簡介

2、 PP主要功能：數(shù)據(jù)類型、關(guān)系管理、新建列與表、度量值

3、 關(guān)系模型

‐  關(guān)系建立：自動與手動

‐  建立多表關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)跨表透視

演練：數(shù)據(jù)預(yù)處理操作

4、 計算列

‐  簡單列

‐  關(guān)聯(lián)列

‐  索引列

5、 新建表

‐  新建表格

‐  新建日期表

6、 度量值

‐  度量值定義公式

‐  度量值保存與計算

演練：度量值使用

‐  計算列與度量值的區(qū)別

7、 DAX數(shù)據(jù)分析表達(dá)式

‐  DAX公式

‐  DAX運算符

‐  DAX函數(shù)

‐  DAX高級篩選函數(shù)

8、 上下文

‐  行上下文

‐  篩選上下文

‐  度量值的計算原理

‐  上下文沖突時的上下文處理

9、 DAX語言實戰(zhàn)

演練：度量值定義

結(jié)束：課程總結(jié)與問題答疑。