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課程介紹

在當(dāng)今快速變化的商業(yè)環(huán)境中，財(cái)務(wù)人員需要處理大量數(shù)據(jù)、提供及時(shí)準(zhǔn)確的報(bào)告并支持經(jīng)營決策。Power BI 能夠快速整合來自不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，構(gòu)建復(fù)雜但易于管理的數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)對業(yè)財(cái)狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)控；同時(shí) Power BI 的高級分析功能，也能夠幫助財(cái)務(wù)規(guī)劃更加精準(zhǔn)。

盡管 Power BI 具備卓越的數(shù)據(jù)建模和分析能力，但財(cái)務(wù)人員在學(xué)習(xí)應(yīng)用的過程中，難免遇到很多實(shí)操上的挑戰(zhàn)：大量的原始數(shù)據(jù)如何進(jìn)行有效的清洗和準(zhǔn)備，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量？對數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)思路、建模技術(shù)的了解，以及如何實(shí)踐？處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)可能會遇到的性能瓶頸如何優(yōu)化？怎么結(jié)合 AI 功能，更好的進(jìn)行數(shù)據(jù)分析并進(jìn)一步探索業(yè)務(wù)？

課程將深入講解 Power BI 的建模技術(shù)和分析方法、以及 AI 在 Power BI 建模分析中的應(yīng)用；針對每個(gè)關(guān)鍵知識點(diǎn)，都設(shè)計(jì)有課堂練習(xí)，讓學(xué)員能夠在真實(shí)場景下練習(xí)并應(yīng)用所學(xué)知識；通過本次課程學(xué)習(xí)，學(xué)員將能夠運(yùn)用 Power BI 處理日常的分析工作，并深入挖掘、探索數(shù)據(jù)價(jià)值，為企業(yè)創(chuàng)造更大價(jià)值。

課程收益

? 掌握使用 Power BI 從數(shù)據(jù)導(dǎo)入、清洗到轉(zhuǎn)換的全流程，提升數(shù)據(jù)處理和準(zhǔn)備效率。

? 掌握數(shù)據(jù)建模的思路與實(shí)踐方法，掌握DAX函數(shù)的使用與復(fù)雜業(yè)務(wù)指標(biāo)體系構(gòu)建。

? 學(xué)會運(yùn)用AI工具進(jìn)行自動化分析和智能預(yù)警，大幅提高分析效率和業(yè)務(wù)洞察能力。

課程對象

財(cái)務(wù)分析，經(jīng)營分析、財(cái)務(wù) BP 等職能人員，希望從數(shù)據(jù)中洞察關(guān)鍵信息

希望學(xué)習(xí) Power BI 建模分析技能，提升個(gè)人分析與洞察能力的非財(cái)人員

希望掌握 Power BI 建模與分析的高階技能、增強(qiáng)職場競爭力的財(cái)務(wù)人員

課程內(nèi)容

一、數(shù)據(jù)整理篇：構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、提升數(shù)據(jù)質(zhì)量

專題一：高效數(shù)據(jù)導(dǎo)入與清洗，打好分析基礎(chǔ)

1) 數(shù)據(jù)源連接與導(dǎo)入技巧

• 掌握多種數(shù)據(jù)源的連接方法，高效獲取數(shù)據(jù)

• 理解不同數(shù)據(jù)源的特點(diǎn)與適用場景，選擇最佳數(shù)據(jù)連接方式

2) 數(shù)據(jù)清洗的原則與工具：

• 數(shù)據(jù)清洗的核心原則：準(zhǔn)確性、一致性、完整性和及時(shí)性

• 了解常用數(shù)據(jù)清洗工具、以及在 Power BI 中如何應(yīng)用

3) 使用 Power Query 進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與清理：

• 條件列、分列、合并查詢等 Power Query 高級功能實(shí)踐

• 如何快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理，提升后續(xù)分析效率？

專題二：數(shù)據(jù)質(zhì)量管理與集成，提升數(shù)據(jù)一致性

4) 如何保障數(shù)據(jù)的完整性與一致性

• 識別并解決數(shù)據(jù)中的異常值與缺失值，確保數(shù)據(jù)可靠

• 應(yīng)用 Power BI 內(nèi)置工具進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控，建立持續(xù)改進(jìn)機(jī)制

5) 數(shù)據(jù)集成與合并

• 如何進(jìn)行多數(shù)據(jù)源整合與合并，讓數(shù)據(jù)在不同平臺間無縫整合

• 如何操作據(jù)表的合并與追加，提升數(shù)據(jù)處理效率

6) 數(shù)據(jù)重復(fù)、缺失時(shí)的處理與應(yīng)對

• 如何識別并移除重復(fù)數(shù)據(jù)、確保數(shù)據(jù)唯一性

• 缺失數(shù)據(jù)的填補(bǔ)策略制定

專題三：數(shù)據(jù)更新與維護(hù)，確保數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性

7) 數(shù)據(jù)刷新策略與調(diào)度配置

• 如何制定增量數(shù)據(jù)更新與歷史數(shù)據(jù)管理策略，提升數(shù)據(jù)刷新效率

• 如何通過配置 Power BI 的數(shù)據(jù)刷新計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)自動化數(shù)據(jù)更新

二、數(shù)據(jù)建模篇：高階模型設(shè)計(jì)、搭建分析體系

專題四：數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)與優(yōu)化，提升分析深度

8) 數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)

• 從 Excel 透視到數(shù)據(jù)建模，掌握加強(qiáng)版建模技能

• 星型模型、雪花模型的適用場景與構(gòu)建方法

9) 建模最佳實(shí)踐與常見誤區(qū)

• 案例解析數(shù)據(jù)建模最佳實(shí)踐，規(guī)避易錯(cuò)點(diǎn)、提升模型質(zhì)量

10) 模型性能優(yōu)化與數(shù)據(jù)權(quán)限管理

• 如何識別并優(yōu)化數(shù)據(jù)模型中的性能瓶頸，提升響應(yīng)速度與效率

• 如何通過行級別安全（RLS）設(shè)計(jì)，動態(tài)控制不同用戶的數(shù)據(jù)訪問權(quán)限

專題五：數(shù)據(jù)關(guān)系管理與 DAX 應(yīng)用，構(gòu)建復(fù)雜分析體系

11) 數(shù)據(jù)關(guān)系管理

• 如何處理表間一對多與多對多關(guān)系，優(yōu)化關(guān)系方向與過濾策略

• 如何自定義關(guān)系、進(jìn)行跨數(shù)據(jù)源關(guān)系管理，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

12) DAX 函數(shù)與度量值開發(fā)

• 掌握常用 DAX 函數(shù)、構(gòu)建動態(tài)度量值與計(jì)算列

• 構(gòu)建復(fù)雜業(yè)務(wù)指標(biāo)體系，提升分析深度與廣度

• 模型性能調(diào)優(yōu)與實(shí)踐，確保 DAX 的計(jì)算高效性

三、數(shù)據(jù)分析篇：敏捷分析與可視化信息呈現(xiàn)

專題六：敏捷分析與交互式設(shè)計(jì)，快速直觀推動決策

13) 敏捷分析方法論

• 了解敏捷分析的理念、流程與特點(diǎn)

• 應(yīng)用敏捷方法論進(jìn)行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析，快速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求

14) 交互式儀表板與可視化設(shè)計(jì)

• 設(shè)計(jì)用戶友好的交互式報(bào)表，運(yùn)用高級可視化技術(shù)提升展示效果

• 提升報(bào)表互動性：書簽、按鈕、切片器等功能操作應(yīng)用

專題七：自動化數(shù)據(jù)分析與看板管理，減少重復(fù)工作、提升效率

15) 自動化數(shù)據(jù)差異比對，提升數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性

• 使用合并查詢功能進(jìn)行差異檢測，快速識別數(shù)據(jù)差異

• 案例應(yīng)用：銀行流水與日記賬的自動差異查找

16) 自動化看板更新與管理，更快響應(yīng)支持、提升決策質(zhì)量

• 配置數(shù)據(jù)刷新策略，實(shí)現(xiàn)動態(tài)更新與看板維護(hù)

• 如何使用機(jī)器人技術(shù)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的自動化流程，提升報(bào)表更新效率

四、業(yè)務(wù)實(shí)踐篇：業(yè)財(cái)場景中的分析實(shí)施與應(yīng)用

專題八：集成分析業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)、助推業(yè)務(wù)洞察

17) 業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)一體化建模與應(yīng)用

• 定義并監(jiān)控關(guān)鍵指標(biāo)、整合業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)信息可視化

• 設(shè)計(jì)業(yè)財(cái)一體化的數(shù)據(jù)模型，全面提升分析深度

18) 客戶、產(chǎn)品視角的深度分析實(shí)例

• 用 Power BI 進(jìn)行客戶細(xì)分與價(jià)值分析，洞察客戶并優(yōu)化管理

• 構(gòu)建客戶流失預(yù)測模型與預(yù)警機(jī)制，提前識別應(yīng)對以提升客戶留存

• 用 Power BI 實(shí)時(shí)關(guān)注并洞察產(chǎn)品表現(xiàn)與市場反饋

專題九：KPI 監(jiān)控與敏感性分析，支持決策優(yōu)化

19) 關(guān)鍵績效指標(biāo)（KPI）監(jiān)控、有效追蹤并優(yōu)化業(yè)務(wù)表現(xiàn)

• 定義與選取 KPI，確保監(jiān)控指標(biāo)與業(yè)務(wù)目標(biāo)一致

• 如何實(shí)現(xiàn)對經(jīng)營狀況的實(shí)時(shí)動態(tài)監(jiān)控與分析

• 高級 KPI 可視化，直觀展示指標(biāo)結(jié)果與影響

20) 敏感性分析與目標(biāo)達(dá)成評估、探索潛在結(jié)果并有效應(yīng)對

• 用 What-If 參數(shù)進(jìn)行場景設(shè)計(jì)，評估不同策略對業(yè)務(wù)的可能影響

• 了解目標(biāo)達(dá)成情況，并識別關(guān)鍵影響因素

五、AI 賦能篇：AI+智能分析與功能增強(qiáng)

專題十：AI 加速推動 Power BI 智能分析，挖掘數(shù)據(jù)潛力

21) AI 如何與 Power BI 結(jié)合使用

• Power BI 中的 AI 功能模塊與工具詳解

• 如何實(shí)現(xiàn) Power BI 與 AI 的集成應(yīng)用，提升智能化分析水平

22) 智能度量與自動敘述

• 運(yùn)用 AI 技術(shù)生成自動度量值，簡化復(fù)雜計(jì)算過程

• 使用 AI 進(jìn)行數(shù)據(jù)敘述與自動報(bào)告生成，讓分析結(jié)果更易于理解

專題十一：AI 結(jié)合自然語言處理與異常檢測，提升分析智能

23) 自然語言處理與查詢

• 用 AI 實(shí)現(xiàn)優(yōu)化 Q&A 自然語言查詢，實(shí)現(xiàn)與數(shù)據(jù)圖表的便捷“對話”

• 設(shè)計(jì)自然語言查詢模板，向數(shù)據(jù)提問、并直接獲取結(jié)果

24) AI 驅(qū)動的異常檢測與預(yù)警

• 使用 AI 識別異常數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)自動化預(yù)警功能

• 構(gòu)建異常原因分析模型，輔助決策者快速定位問題根源

專題十二：AI 加速關(guān)鍵驅(qū)動因素分析與業(yè)務(wù)洞察

25) AI 輔助的驅(qū)動因素識別

• 運(yùn)用 AI 技術(shù)分解與定位業(yè)務(wù)增長動因，提升業(yè)務(wù)洞察

• 構(gòu)建業(yè)務(wù)驅(qū)動因素模型，支持戰(zhàn)略決策與優(yōu)化

六、實(shí)操演練篇：綜合大案例實(shí)戰(zhàn)帶練

專題十三：綜合案例實(shí)戰(zhàn)，學(xué)后全面演練、鞏固技能提升

26）實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：演練從數(shù)據(jù)獲取到報(bào)表發(fā)布的完整流程

七、小灶加餐：資源分享與持續(xù)學(xué)習(xí)

專題十四：Power BI、AI 技能的學(xué)習(xí)資源分享與推薦

27) Power BI 最新功能更新與應(yīng)用技巧分享，無縫鏈接前沿技術(shù)

28) 持續(xù)學(xué)習(xí)資源與學(xué)習(xí)社區(qū)分享，拓展學(xué)習(xí)渠道與社群互動

29) AI 模型與工具使用指南，加速掌握對 AI 工具的了解與應(yīng)用

白老師

微軟國際認(rèn)證專家；金山office認(rèn)證委員會認(rèn)證專家；歐盟商會與美商會特聘講師；擁有13年以上Excel培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)和500家以上企業(yè)內(nèi)訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)。

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在線報(bào)名：AI驅(qū)動下的Power BI高效建模與敏捷分析(西安)

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