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AI 驅(qū)動下的Power BI高效建模與敏捷分析
【課程編號】:MKT059806
AI 驅(qū)動下的Power BI高效建模與敏捷分析
【課件下載】:點擊下載課程綱要Word版
【所屬類別】:財務(wù)管理培訓(xùn)
【時間安排】:2025年04月22日 到 2025年04月23日5800元/人
【授課城市】:深圳
【課程說明】:如有需求,我們可以提供AI 驅(qū)動下的Power BI高效建模與敏捷分析相關(guān)內(nèi)訓(xùn)
【課程關(guān)鍵字】:深圳高效建模培訓(xùn),深圳PowerBI培訓(xùn)
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課程介紹
在當(dāng)今快速變化的商業(yè)環(huán)境中,財務(wù)人員需要處理大量數(shù)據(jù)、提供及時準(zhǔn)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(gòu)建復(fù)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(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,但財務(wù)人員在學(xué)習(xí)應(yīng)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(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)計思路、建模技術(shù)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(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;針對每個關(guān)鍵知識點,都設(shè)計有課堂練習(xí),讓學(xué)員能夠在真實場景下練習(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(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
財務(wù)分析,經(jīng)營分析、財務(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(qiáng)職場競爭力的財務(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 高級功能實踐
• 如何快速實現(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)實時性
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(shè)計、搭建分析體系
專題四:數(shù)據(jù)模型設(shè)計與優(yōu)化,提升分析深度
8) 數(shù)據(jù)模型設(shè)計
• 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(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,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(shè)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(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
• 設(shè)計用戶友好的交互式報表,運(yùn)用高級可視化技術(shù)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(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)實現(xiàn)復(fù)雜的自動化流程,提升報表更新效率
四、業(yè)務(wù)實踐篇:業(yè)財場景中的分析實施與應(yīng)用
專題八:集成分析業(yè)財數(shù)據(jù)、助推業(yè)務(wù)洞察
17) 業(yè)財數(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)財數(shù)據(jù),實現(xiàn)業(yè)務(wù)信息可視化
• 設(shè)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(jìn)行客戶細(xì)分與價值分析,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 實時關(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(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,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)雜計算過程
• 使用 AI 進(jìn)行數(shù)據(jù)敘述與自動報告生成,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(shè)計自然語言查詢模板,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(xué)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(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)驗和500家以上企業(yè)內(nèi)訓(xùn)經(jīng)驗。