课程ID:36282

赵保恒:Power BI培训|提升数据分析能力,快速转化数据为业务洞察

借助微软Power BI的强大功能,帮助企业员工迅速掌握数据分析与可视化技能,解决日常数据处理中的痛点,实现数据驱动决策的转型。课程针对市场销售、行政人事等岗位,全面提升数据处理与分析能力,构建高效的业务洞察力。

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曹大嘴老师
  • 数据整理利用Power Query高效整理与清洗数据,消除数据处理中的繁琐与错误,提高工作效率。
  • 数据建模掌握多维度数据建模技术,帮助企业构建更为精准的分析框架,找出关键数据关系与趋势。
  • 数据可视化通过丰富的可视化图表展示,提升数据故事的感染力,使数据洞察更具说服力与可理解性。
  • 高阶DAX函数深度掌握DAX函数的使用,增强数据计算与分析能力,优化决策支持系统。
  • 案例实战结合典型企业案例,实践数据分析与可视化过程,强化理论与实操的结合。

数据驱动决策的实战技能:Power BI全景解析 通过系统化的课程内容,帮助企业掌握Power BI的核心功能,从数据整理、建模到可视化展示,全面提升数据分析与决策支持能力。适用于各类数据接触岗位,助力企业在数字化转型中取得竞争优势。

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实现数据全景洞察:Power BI应用的全方位探索

通过系统的课程设计,从数据整理到可视化展现,帮助企业建立起完整的数据分析流程,确保每一步都能有效支持决策制定与执行。
  • 数据智能操作

    实现数据整理的自动化与智能化,提升数据处理的速度与准确性,减少人工操作的错误。
  • 多维度量值

    通过创建多维度量值,帮助企业深入分析数据背后的趋势与关联,增强决策的科学性。
  • 动态报表生成

    快速生成动态报表,满足实时数据需求,帮助团队及时响应市场变化。
  • 数据处理规范

    建立数据处理规范,确保数据在整个分析过程中的一致性与可靠性,提升数据质量。
  • 可视化设计

    学习如何设计美观且实用的可视化报表,使复杂数据转化为清晰易读的信息。
  • 企业案例分享

    通过实际企业案例的分享,让学员了解Power BI在不同场景下的具体应用,增强实战能力。
  • 数据分析能力提升

    全面提升数据分析能力,确保学员能够在实际工作中灵活运用所学知识,解决复杂的业务问题。
  • 团队协作

    通过团队协作的实践,提升团队成员在数据分析过程中的沟通与协作能力,形成合力。
  • 持续学习

    培养持续学习的能力,使学员能够在未来的数据分析工作中不断提升自身技能。

掌握数据分析核心能力,助力企业数字化转型

通过系统学习与实践,学员将掌握Power BI的应用技能,能够独立进行数据分析与可视化,提升企业的决策效率与准确性。
  • 高效数据整理

    掌握Power Query的使用,能够快速整理与清洗数据,为后续分析打下坚实基础。
  • 精准数据建模

    独立搭建数据模型,依据业务需求进行多维度分析,提升数据分析的深度与广度。
  • 丰富数据可视化

    创建多样化的可视化图表,能够有效传达复杂数据,提高报告的可读性与影响力。
  • 熟练使用DAX

    熟悉DAX函数的应用,能够进行复杂的数据计算与分析,增强数据处理的灵活性。
  • 案例实战能力

    通过实际案例的学习,能够将理论知识运用到实践中,解决企业数据分析中的实际问题。
  • 系统思维

    培养系统思维能力,能够从整体上把握数据分析的流程与逻辑,提高问题解决的效率。
  • 团队协作能力

    提升团队协作能力,能够在团队中有效沟通与协作,共同推动数据分析项目的进展。
  • 快速反馈机制

    建立快速反馈机制,能够及时调整数据分析策略与方法,确保分析结果的有效性。
  • 持续改进意识

    培养持续改进的意识,能够在实践中不断优化数据分析流程与方法,提升工作效率。

破解数据分析难题,实现企业数字化转型

通过系统的培训与实战演练,帮助企业解决数据分析过程中的常见问题,提升整体数据驱动决策能力。
  • 数据混乱

    通过培训提升数据整理能力,解决企业在数据处理中的混乱与不规范问题。
  • 决策延迟

    优化数据分析流程,确保企业能够及时获取数据洞察,减少决策延迟带来的损失。
  • 数据可视化不足

    提升可视化技能,确保企业能够有效传达数据故事,增强报告的影响力。
  • 分析能力不足

    通过系统训练提升数据分析能力,解决企业在复杂数据分析中的瓶颈问题。
  • 缺乏实践经验

    通过案例实战演练,帮助员工积累实践经验,提升数据分析的实际操作能力。
  • 团队协作障碍

    通过团队协作训练,解决团队在数据分析过程中沟通不畅的问题,确保顺利推进项目。
  • 知识更新滞后

    培养持续学习的能力,确保员工能够跟上数据分析领域的最新发展与技术。
  • 数据质量低

    通过规范化的数据整理与处理,提高数据质量,确保分析结果的可信性与有效性。
  • 缺乏系统思维

    培养系统思维能力,使员工在数据分析中能够从整体把握问题,提高解决方案的有效性。

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