數(shù)據(jù)清洗：掌握科學(xué)制表的技巧，學(xué)習(xí)復(fù)雜數(shù)據(jù)表格的數(shù)據(jù)清洗方法；

數(shù)據(jù)建模：深入理解模型的運(yùn)行邏輯，靈活應(yīng)用DAX函數(shù)引擎；

數(shù)據(jù)分析：針對(duì)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行各場(chǎng)景下的經(jīng)營(yíng)分析；

數(shù)據(jù)呈現(xiàn)：獨(dú)立設(shè)計(jì)一套商業(yè)級(jí)儀表盤(pán)。

第一講：思維篇——用Power BI管理企業(yè)數(shù)據(jù)

一、為什么在工作中Excel轉(zhuǎn)不動(dòng)了

1.數(shù)據(jù)量大、表格多

2.顆粒度不匹配

3.分析頻率高

二、數(shù)據(jù)處理的5大流程

1.不做無(wú)頭蒼蠅：目標(biāo)導(dǎo)向

2.不要空白套白狼：數(shù)據(jù)收集

3.不要急功近利：數(shù)據(jù)處理

4.不要固守思維：數(shù)據(jù)分析

5.不要無(wú)的放矢：數(shù)據(jù)呈現(xiàn)

三、數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型對(duì)職場(chǎng)人的5大要求

四、數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型的方向與選擇

討論：為什么Power Bi成為97%的世界500強(qiáng)的選擇

第二講：整理篇——商業(yè)數(shù)據(jù)清洗

一、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之表格維度

1.什么是表，什么是區(qū)域

2.一維表和二維表對(duì)于數(shù)據(jù)處理的意義

3.科學(xué)制表：講故事法則讓你的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

4.表格維度轉(zhuǎn)換：以費(fèi)用明細(xì)表分析為例

二、常用復(fù)雜表格數(shù)據(jù)清洗，讓你的效率提升百倍

1.多表頭多個(gè)工作簿合并

2.其他復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表格轉(zhuǎn)換

三、數(shù)據(jù)抓取之網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)

1.抓取財(cái)經(jīng)網(wǎng)站同行業(yè)公司股票數(shù)據(jù)

2.分析2種常見(jiàn)網(wǎng)址結(jié)構(gòu)

第三講：建模篇——企業(yè)數(shù)據(jù)建模與分析

一、破解Excel取數(shù)函數(shù)的弊端之關(guān)系模型

1.Vlookup函數(shù)的弊端

2.理解關(guān)系模型的原理

二、關(guān)系模型的亮點(diǎn)：多維度分析數(shù)據(jù)

三、同比、環(huán)比、KPI等分析指標(biāo)在模型中的計(jì)算

四、搭建一套完整的業(yè)務(wù)分析數(shù)據(jù)體系

1.明確目標(biāo)（分析對(duì)象、分析目的、分析目標(biāo)）

2.界定問(wèn)題（準(zhǔn)確描述問(wèn)題、結(jié)構(gòu)化梳理問(wèn)題）

3.提出假設(shè)（將問(wèn)題拆分至最小、明確主要問(wèn)題）

4.驗(yàn)證假設(shè)（收集信息數(shù)據(jù)、構(gòu)建分析框架）

第四講：報(bào)告篇——圖表美化與報(bào)告制作

一、主要圖表應(yīng)用與場(chǎng)景選擇

1.常見(jiàn)圖表類(lèi)型

2.自定義可視化圖表

二、認(rèn)識(shí)Dashboard儀表盤(pán)

1.什么是儀表盤(pán)

2.為什么要學(xué)習(xí)儀表盤(pán)

三、Power BI儀表盤(pán)報(bào)告的設(shè)計(jì)流程

1.報(bào)表數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

2.明確需求之5W1H和商業(yè)分析方法

3.需求分析之金字塔結(jié)構(gòu)

4.三種超好用的分析方法

5.構(gòu)思數(shù)據(jù)看板布局框架設(shè)計(jì)

6.選擇儀表盤(pán)的風(fēng)格

7.儀表盤(pán)發(fā)布和優(yōu)化