课程ID:30850

王小伟:企业数据分析|破解数据困境,构建高效决策支持系统

在数据爆炸的时代,企业需从海量信息中提炼出价值。通过系统化的Power BI培训,帮助企业优化数据建模、分析与可视化,快速提升决策效率,助力企业实现精准市场洞察与智能化管理。

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曹大嘴老师
  • 数据建模理解数据之间的逻辑关系,构建灵活的数据模型,使数据分析更加高效,支持业务决策的制定。
  • 商业智能借助Power BI等工具,实现自助式商业智能分析,快速洞察业务动态,提升企业竞争力。
  • 数据分析掌握数据清洗、转换与分析技巧,迅速从数据中提取有价值的信息,支持业务战略的制定。
  • 可视化报告通过数据可视化技术,创建易于理解和分享的报告,帮助管理层快速掌握业务状况。
  • 决策支持提升数据分析和建模能力,为企业决策提供科学依据,助力企业制定有效的战略规划。

数据驱动的商业智能构建 通过全面的Power BI课程,企业将掌握数据获取、建模、分析及可视化的全流程,迅速提升数据分析能力与业务洞察力,构建强大的数据驱动决策支持系统。

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从数据到决策的全链条能力构建

通过系统的培训课程,企业将全面掌握从数据建模到分析,再到可视化报告的全链条能力,确保战略决策的科学性与准确性。
  • 自助商业智能概念

    深入了解自助商业智能的定义及其与传统数据分析的区别,掌握如何利用Power BI进行数据分析。
  • 数据标准化

    学习数据标准化的基本原则与方法,确保数据的一致性与准确性,为后续分析打下基础。
  • 数据处理技巧

    掌握Power Query中的数据处理技巧,能够有效清洗和转换数据,提高数据分析效率。
  • 数据建模思维

    培养数据建模的思维方式,学会如何通过数据模型挖掘商业价值,推动企业决策。
  • DAX表达式

    熟悉DAX数据分析表达式的基本操作,能够创建复杂的业务指标,提升数据分析的深度与广度。
  • 可视化设计原则

    掌握Power BI报表的设计原则,创建美观、易读的可视化报告,增强数据的传达效果。
  • 数据分析流程

    学习Power BI的数据分析流程,从数据获取到最终报告,确保分析过程的系统性与科学性。
  • 业务场景应用

    探索不同商业应用场景的分析方法,灵活应对各种数据分析需求,提高商业洞察力。
  • 实战演练

    通过实际案例的分析与操作,强化理论知识的应用,确保所学技能能够落地实施。

提升数据分析能力,构建智能决策团队

通过系统的学习,企业将掌握数据分析的核心技能,提升团队的整体数据分析能力,推动企业智能化决策的落地。
  • 快速上手Power BI

    掌握Power BI的基本操作,能够独立进行数据分析与可视化,提升工作效率。
  • 数据清洗与转换

    熟练使用Power Query工具进行数据清洗与转换,为数据分析奠定坚实基础。
  • 数据模型搭建

    能够根据业务需求快速搭建数据模型,提升数据分析的灵活性与准确性。
  • DAX表达式应用

    掌握DAX表达式的编写与应用,能够构建复杂的分析指标,支持深度分析。
  • 可视化报告制作

    快速制作引人注目的可视化报告,帮助管理层快速理解数据与分析结果。
  • 商业应用场景分析

    掌握不同商业场景下的分析方法,灵活应用于实际业务中,提升决策效果。
  • 实战技巧积累

    通过案例学习与实战演练,积累丰富的分析技巧与经验,提升解决实际问题的能力。
  • 数据洞察能力

    增强数据洞察与分析能力,能够从数据中发现潜在机会与问题,推动业务增长。
  • 团队协作能力

    提升团队之间的数据协作能力,共同推动企业数据驱动决策的实施与落地。

解决企业数据分析中的关键问题

通过系统的培训,企业将有效解决数据分析过程中遇到的各类问题,建立高效的数据分析机制与决策支持系统。
  • 数据孤岛现象

    通过数据建模打破数据孤岛,实现多表协同,提高数据的可用性与价值。
  • 数据标准不统一

    掌握数据标准化的方法,确保不同来源的数据能够统一处理,提升分析效率。
  • 分析工具使用不当

    通过Power BI培训,帮助员工掌握工具的最佳实践,避免常见使用误区。
  • 决策依据不足

    提升数据分析能力,确保决策能够基于充分的数据支持,减少决策风险。
  • 数据可视化不足

    学会可视化设计原则,提高数据报告的可读性与传达效果,助力管理层决策。
  • 业务需求与数据分析脱节

    通过实际案例分析,确保数据分析过程与业务需求紧密结合,提升分析的实用性。
  • 缺乏数据分析人才

    培养企业内部数据分析人才,提升团队整体数据分析能力,支持企业发展。
  • 数据分析流程不明确

    通过系统化培训,明确数据分析的各个环节,确保分析过程的科学性与规范性。
  • 缺乏实践经验

    通过实战演练,增强员工的实践能力,确保所学知识能够在实际工作中得以应用。

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