课程ID:36284

赵保恒:商业数据分析|用Power BI打通数据价值,实现决策智能化

通过深入学习微软Power BI的运用,企业能够轻松将复杂数据转化为可视化报告,从而做出明智的经营决策。该课程帮助参与者掌握数据分析思路与工具,提升数据处理能力,快速实现数据资源到数据价值的转变,帮助企业在竞争中抢占先机。

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曹大嘴老师
  • 数据清洗学习如何整理和规范数据,确保分析的准确性与有效性。掌握Power Query的实用技巧,快速处理复杂数据集,提升工作效率。
  • 数据建模深入了解DAX函数及其使用,建立高效的数据模型,助力精准分析。通过实战案例,掌握数据关系和计算逻辑。
  • 可视化报表掌握Power BI的可视化设计原则,创造出既美观又富有洞察力的报表,帮助企业更好地呈现数据故事。
  • 在线协作学习如何利用Power BI实现在线报表的协作与分享,提升团队的数据合作效率。掌握如何将报表嵌入PPT及Web发布。
  • 决策智能化通过数据分析与可视化,实现决策过程的智能化,帮助企业在瞬息万变的市场中做出快速、准确的反应。

数据驱动决策:Power BI实战与可视化全解析 通过系统化的Power BI培训,参与者将掌握数据清洗、建模、分析与可视化的核心技能,从而提升数据分析效率,推动企业信息化进程。课程内容涵盖数据源管理、报表设计、数据模型构建等,帮助学员在实际应用中游刃有余。

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全方位提升数据分析能力,打通企业决策链条

课程覆盖数据分析的每个环节,从清洗、建模到可视化,帮助学员全面提升数据处理能力,确保决策过程高效、准确。通过实践案例,学员将掌握如何将数据转化为有效的商业洞察,推动企业发展。
  • 实战案例分析

    通过具体的实战案例,帮助学员理解Power BI的整体流程,从数据获取到报表发布的每个步骤。
  • Power Query应用

    深入学习Power Query的各种功能,掌握数据的整合与规范化,提升数据分析的基础能力。
  • DAX函数深入

    系统学习DAX函数,理解其在数据建模中的重要性,提升数据计算和分析的灵活性。
  • 可视化设计技巧

    掌握数据可视化的美学与技巧,通过具体案例学习如何设计出吸引人的报表。
  • 在线协作与共享

    学习如何在Power BI中实现在线协作,提升团队合作的效率与效果。
  • 移动端应用

    了解Power BI在移动端的应用,掌握如何设计适合移动端展示的报表。
  • 数据故事讲述

    通过数据讲述商业故事,帮助学员提升数据表达能力,增强商业洞察力。
  • 决策支持系统

    帮助企业构建数据驱动的决策支持系统,实现从数据到决策的高效转化。
  • 业务场景应用

    结合实际业务场景,将数据分析与企业战略相结合,实现数据的实际价值。

掌握数据分析技能,提升企业竞争力

通过系统培训,参与者将具备实战的数据分析能力,能够有效运用Power BI进行数据处理与可视化,推动企业的数字化转型,并在竞争中占得先机。
  • 高效数据处理

    掌握高效的数据清洗与整理技巧,提升数据分析的效率和质量。
  • 精准数据建模

    了解数据模型的构建方法,能够灵活运用DAX函数进行数据分析。
  • 专业可视化技能

    培养专业的数据可视化能力,能够设计出符合业务需求的报表。
  • 在线协作能力

    学习如何在团队中高效协作,共享分析成果,提升团队整体的数据运用能力。
  • 商业洞察力

    通过数据分析,提升商业洞察力,能够更好地支持企业决策。
  • 移动端报告能力

    掌握移动端报表设计,能够随时随地进行数据分析与决策支持。
  • 数据讲述能力

    提升数据讲述能力,能够通过数据有效传达商业信息。
  • 战略思维能力

    培养战略思维,能够将数据分析结果与企业战略相结合,推动业务发展。
  • 持续学习能力

    培养持续学习的能力,能够跟上数据分析工具的更新与发展。

有效解决企业数据管理与决策问题

通过科学的数据分析与可视化技术,帮助企业解决数据处理不及时、决策依据不足等问题,提升整体运作效率,促进业务增长。
  • 数据处理效率低

    提升数据处理的效率,帮助企业快速响应市场变化。
  • 决策过程不透明

    通过可视化报表,增强决策过程的透明度,帮助管理层做出更明智的选择。
  • 缺乏数据分析能力

    提升团队的数据分析能力,帮助企业更好地利用数据资源。
  • 业务洞察不足

    通过数据分析,深入洞察市场变化与客户需求,帮助企业把握发展机遇。
  • 协作效率低

    通过在线共享与协作,提升团队的工作效率,促进信息流通。
  • 数据孤岛现象

    打破部门之间的数据壁垒,实现数据的共享与整合。
  • 决策依据不足

    通过数据驱动的分析,增强决策依据,降低决策风险。
  • 报告设计不佳

    提升报表设计能力,确保数据可视化的有效性与美观性。
  • 数据安全性问题

    了解数据安全管理的基本原则,确保数据在分析过程中的安全性。

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