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課程介紹

在當今快速變化的商業環境中，財務人員需要處理大量數據、提供及時準確的報告并支持經營決策。Power BI 能夠快速整合來自不同系統的數據，構建復雜但易于管理的數據模型，實現對業財狀況的實時監控；同時 Power BI 的高級分析功能，也能夠幫助財務規劃更加精準。

盡管 Power BI 具備卓越的數據建模和分析能力，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：大量的原始數據如何進行有效的清洗和準備，以確保數據質量？對數據模型的設計思路、建模技術的了解，以及如何實踐？處理大規模數據集時可能會遇到的性能瓶頸如何優化？怎么結合 AI 功能，更好的進行數據分析并進一步探索業務？

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、探索數據價值，為企業創造更大價值。

課程收益

? 掌握使用 Power BI 從數據導入、清洗到轉換的全流程，提升數據處理和準備效率。

? 掌握數據建模的思路與實踐方法，掌握DAX函數的使用與復雜業務指標體系構建。

? 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務洞察能力。

課程對象

財務分析，經營分析、財務 BP 等職能人員，希望從數據中洞察關鍵信息

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

課程內容

一、數據整理篇：構建數據基礎、提升數據質量

專題一：高效數據導入與清洗，打好分析基礎

1) 數據源連接與導入技巧

• 掌握多種數據源的連接方法，高效獲取數據

• 理解不同數據源的特點與適用場景，選擇最佳數據連接方式

2) 數據清洗的原則與工具：

• 數據清洗的核心原則：準確性、一致性、完整性和及時性

• 了解常用數據清洗工具、以及在 Power BI 中如何應用

3) 使用 Power Query 進行數據轉換與清理：

• 條件列、分列、合并查詢等 Power Query 高級功能實踐

• 如何快速實現數據的標準化處理，提升后續分析效率？

專題二：數據質量管理與集成，提升數據一致性

4) 如何保障數據的完整性與一致性

• 識別并解決數據中的異常值與缺失值，確保數據可靠

• 應用 Power BI 內置工具進行數據質量監控，建立持續改進機制

5) 數據集成與合并

• 如何進行多數據源整合與合并，讓數據在不同平臺間無縫整合

• 如何操作據表的合并與追加，提升數據處理效率

6) 數據重復、缺失時的處理與應對

• 如何識別并移除重復數據、確保數據唯一性

• 缺失數據的填補策略制定

專題三：數據更新與維護，確保數據實時性

7) 數據刷新策略與調度配置

• 如何制定增量數據更新與歷史數據管理策略，提升數據刷新效率

• 如何通過配置 Power BI 的數據刷新計劃，實現自動化數據更新

二、數據建模篇：高階模型設計、搭建分析體系

專題四：數據模型設計與優化，提升分析深度

8) 數據模型設計

• 從 Excel 透視到數據建模，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

• 案例解析數據建模最佳實踐，規避易錯點、提升模型質量

10) 模型性能優化與數據權限管理

• 如何識別并優化數據模型中的性能瓶頸，提升響應速度與效率

• 如何通過行級別安全（RLS）設計，動態控制不同用戶的數據訪問權限

專題五：數據關系管理與 DAX 應用，構建復雜分析體系

11) 數據關系管理

• 如何處理表間一對多與多對多關系，優化關系方向與過濾策略

• 如何自定義關系、進行跨數據源關系管理，實現復雜數據關聯

12) DAX 函數與度量值開發

• 掌握常用 DAX 函數、構建動態度量值與計算列

• 構建復雜業務指標體系，提升分析深度與廣度

• 模型性能調優與實踐，確保 DAX 的計算高效性

三、數據分析篇：敏捷分析與可視化信息呈現

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務數據分析，快速響應業務需求

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：自動化數據分析與看板管理，減少重復工作、提升效率

15) 自動化數據差異比對，提升數據準確性

• 使用合并查詢功能進行差異檢測，快速識別數據差異

• 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

• 配置數據刷新策略，實現動態更新與看板維護

• 如何使用機器人技術實現復雜的自動化流程，提升報表更新效率

四、業務實踐篇：業財場景中的分析實施與應用

專題八：集成分析業財數據、助推業務洞察

17) 業財數據一體化建模與應用

• 定義并監控關鍵指標、整合業財數據，實現業務信息可視化

• 設計業財一體化的數據模型，全面提升分析深度

18) 客戶、產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 實時關注并洞察產品表現與市場反饋

專題九：KPI 監控與敏感性分析，支持決策優化

19) 關鍵績效指標（KPI）監控、有效追蹤并優化業務表現

• 定義與選取 KPI，確保監控指標與業務目標一致

• 如何實現對經營狀況的實時動態監控與分析

• 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 參數進行場景設計，評估不同策略對業務的可能影響

• 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，挖掘數據潛力

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 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 進行數據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 實現優化 Q&A 自然語言查詢，實現與數據圖表的便捷“對話”

• 設計自然語言查詢模板，向數據提問、并直接獲取結果

24) AI 驅動的異常檢測與預警

• 使用 AI 識別異常數據，實現自動化預警功能

• 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 技術分解與定位業務增長動因，提升業務洞察

• 構建業務驅動因素模型，支持戰略決策與優化

六、實操演練篇：綜合大案例實戰帶練

專題十三：綜合案例實戰，學后全面演練、鞏固技能提升

26）實戰項目：演練從數據獲取到報表發布的完整流程

七、小灶加餐：資源分享與持續學習

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) 持續學習資源與學習社區分享，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培訓經驗和500家以上企業內訓經驗。

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