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課程介紹

在當今快速變化的商業(yè)環(huán)境中，財務人員需要處理大量數(shù)據(jù)、提供及時準確的報告并支持經(jīng)營決策。Power BI 能夠快速整合來自不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，構建復雜但易于管理的數(shù)據(jù)模型，實現(xiàn)對業(yè)財狀況的實時監(jiān)控；同時 Power BI 的高級分析功能，也能夠幫助財務規(guī)劃更加精準。

盡管 Power BI 具備卓越的數(shù)據(jù)建模和分析能力，但財務人員在學習應用的過程中，難免遇到很多實操上的挑戰(zhàn)：大量的原始數(shù)據(jù)如何進行有效的清洗和準備，以確保數(shù)據(jù)質量？對數(shù)據(jù)模型的設計思路、建模技術的了解，以及如何實踐？處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時可能會遇到的性能瓶頸如何優(yōu)化？怎么結合 AI 功能，更好的進行數(shù)據(jù)分析并進一步探索業(yè)務？

課程將深入講解 Power BI 的建模技術和分析方法、以及 AI 在 Power BI 建模分析中的應用；針對每個關鍵知識點，都設計有課堂練習，讓學員能夠在真實場景下練習并應用所學知識；通過本次課程學習，學員將能夠運用 Power BI 處理日常的分析工作，并深入挖掘、探索數(shù)據(jù)價值，為企業(yè)創(chuàng)造更大價值。

課程收益

? 掌握使用 Power BI 從數(shù)據(jù)導入、清洗到轉換的全流程，提升數(shù)據(jù)處理和準備效率。

? 掌握數(shù)據(jù)建模的思路與實踐方法，掌握DAX函數(shù)的使用與復雜業(yè)務指標體系構建。

? 學會運用AI工具進行自動化分析和智能預警，大幅提高分析效率和業(yè)務洞察能力。

課程對象

財務分析，經(jīng)營分析、財務 BP 等職能人員，希望從數(shù)據(jù)中洞察關鍵信息

希望學習 Power BI 建模分析技能，提升個人分析與洞察能力的非財人員

希望掌握 Power BI 建模與分析的高階技能、增強職場競爭力的財務人員

課程內(nèi)容

一、數(shù)據(jù)整理篇：構建數(shù)據(jù)基礎、提升數(shù)據(jù)質量

專題一：高效數(shù)據(jù)導入與清洗，打好分析基礎

1) 數(shù)據(jù)源連接與導入技巧

• 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：準確性、一致性、完整性和及時性

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

3) 使用 Power Query 進行數(shù)據(jù)轉換與清理：

• 條件列、分列、合并查詢等 Power Query 高級功能實踐

• 如何快速實現(xiàn)數(shù)據(jù)的標準化處理，提升后續(xù)分析效率？

專題二：數(shù)據(jù)質量管理與集成，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

• 應用 Power BI 內(nèi)置工具進行數(shù)據(jù)質量監(jiān)控，建立持續(xù)改進機制

5) 數(shù)據(jù)集成與合并

• 如何進行多數(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、缺失時的處理與應對

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

• 缺失數(shù)據(jù)的填補策略制定

專題三：數(shù)據(jù)更新與維護，確保數(shù)據(jù)實時性

7) 數(shù)據(jù)刷新策略與調度配置

• 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)刷新計劃，實現(xiàn)自動化數(shù)據(jù)更新

二、數(shù)據(jù)建模篇：高階模型設計、搭建分析體系

專題四：數(shù)據(jù)模型設計與優(yōu)化，提升分析深度

8) 數(shù)據(jù)模型設計

• 從 Excel 透視到數(shù)據(jù)建模，掌握加強版建模技能

• 星型模型、雪花模型的適用場景與構建方法

9) 建模最佳實踐與常見誤區(qū)

• 案例解析數(shù)據(jù)建模最佳實踐，規(guī)避易錯點、提升模型質量

10) 模型性能優(yōu)化與數(shù)據(jù)權限管理

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

• 如何通過行級別安全（RLS）設計，動態(tài)控制不同用戶的數(shù)據(jù)訪問權限

專題五：數(shù)據(jù)關系管理與 DAX 應用，構建復雜分析體系

11) 數(shù)據(jù)關系管理

• 如何處理表間一對多與多對多關系，優(yōu)化關系方向與過濾策略

• 如何自定義關系、進行跨數(shù)據(jù)源關系管理，實現(xiàn)復雜數(shù)據(jù)關聯(lián)

12) DAX 函數(shù)與度量值開發(fā)

• 掌握常用 DAX 函數(shù)、構建動態(tài)度量值與計算列

• 構建復雜業(yè)務指標體系，提升分析深度與廣度

• 模型性能調優(yōu)與實踐，確保 DAX 的計算高效性

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計，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

• 應用敏捷方法論進行業(yè)務數(shù)據(jù)分析，快速響應業(yè)務需求

14) 交互式儀表板與可視化設計

• 設計用戶友好的交互式報表，運用高級可視化技術提升展示效果

• 提升報表互動性：書簽、按鈕、切片器等功能操作應用

專題七：自動化數(shù)據(jù)分析與看板管理，減少重復工作、提升效率

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

• 使用合并查詢功能進行差異檢測，快速識別數(shù)據(jù)差異

• 案例應用：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，更快響應支持、提升決策質量

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

• 如何使用機器人技術實現(xiàn)復雜的自動化流程，提升報表更新效率

四、業(yè)務實踐篇：業(yè)財場景中的分析實施與應用

專題八：集成分析業(yè)財數(shù)據(jù)、助推業(yè)務洞察

17) 業(yè)財數(shù)據(jù)一體化建模與應用

• 定義并監(jiān)控關鍵指標、整合業(yè)財數(shù)據(jù)，實現(xiàn)業(yè)務信息可視化

• 設計業(yè)財一體化的數(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例

• 用 Power BI 進行客戶細分與價值分析，洞察客戶并優(yōu)化管理

• 構建客戶流失預測模型與預警機制，提前識別應對以提升客戶留存

• 用 Power BI 實時關注并洞察產(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) 關鍵績效指標（KPI）監(jiān)控、有效追蹤并優(yōu)化業(yè)務表現(xiàn)

• 定義與選取 KPI，確保監(jiān)控指標與業(yè)務目標一致

• 如何實現(xiàn)對經(jīng)營狀況的實時動態(tài)監(jiān)控與分析

• 高級 KPI 可視化，直觀展示指標結果與影響

20) 敏感性分析與目標達成評估、探索潛在結果并有效應對

• 用 What-If 參數(shù)進行場景設計，評估不同策略對業(yè)務的可能影響

• 了解目標達成情況，并識別關鍵影響因素

五、AI 賦能篇：AI+智能分析與功能增強

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 結合使用

• Power BI 中的 AI 功能模塊與工具詳解

• 如何實現(xiàn) Power BI 與 AI 的集成應用，提升智能化分析水平

22) 智能度量與自動敘述

• 運用 AI 技術生成自動度量值，簡化復雜計算過程

• 使用 AI 進行數(shù)據(jù)敘述與自動報告生成，讓分析結果更易于理解

專題十一：AI 結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 實現(xiàn)優(yōu)化 Q&A 自然語言查詢，實現(xiàn)與數(shù)據(jù)圖表的便捷“對話”

• 設計自然語言查詢模板，向數(shù)據(jù)提問、并直接獲取結果

24) AI 驅動的異常檢測與預警

• 使用 AI 識別異常數(shù)據(jù)，實現(xiàn)自動化預警功能

• 構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 加速關鍵驅動因素分析與業(yè)務洞察

25) AI 輔助的驅動因素識別

• 運用 AI 技術分解與定位業(yè)務增長動因，提升業(yè)務洞察

• 構建業(yè)務驅動因素模型，支持戰(zhàn)略決策與優(yōu)化

六、實操演練篇：綜合大案例實戰(zhàn)帶練

專題十三：綜合案例實戰(zhàn)，學后全面演練、鞏固技能提升

26）實戰(zhàn)項目：演練從數(shù)據(jù)獲取到報表發(fā)布的完整流程

七、小灶加餐：資源分享與持續(xù)學習

專題十四：Power BI、AI 技能的學習資源分享與推薦

27) Power BI 最新功能更新與應用技巧分享，無縫鏈接前沿技術

28) 持續(xù)學習資源與學習社區(qū)分享，拓展學習渠道與社群互動

29) AI 模型與工具使用指南，加速掌握對 AI 工具的了解與應用

白老師

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

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