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赵保恒:数据建模课程|打破数据孤岛,构建精准决策的企业增长引擎

通过系统化的Power BI实战技巧,帮助企业高效整合数据资源,提升数据分析能力,找到真正的业务增长机会。结合实际案例,从数据整理到可视化,让每一个决策都基于真实的数据洞察,推动企业实现敏捷转型与可持续发展。

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曹大嘴老师
  • 数据整理掌握Power Query数据整理与清洗的高效技巧,实现数据的快速整合与规范化处理,消除数据孤岛,提升后续分析的效率。
  • 数据建模学习如何创建多维度的数据模型,利用DAX函数进行复杂数据分析,帮助企业找到最具价值的业务切入点,支持决策制定。
  • 数据分析专业的数据分析技能,通过实际案例的解析,使学员能够快速识别数据背后的趋势与模式,为企业提供可行的战略建议。
  • 数据可视化掌握Power BI可视化工具的使用,学习如何将复杂的数据转化为易于理解的图表,增强数据故事的表现力,提升报告的说服力。
  • 实战案例通过真实企业案例的分析与实践,帮助学员将所学知识应用于实际工作中,提升数据处理与分析的实战能力。

数据驱动决策:构建企业高效数据分析体系 在数据为王的时代,如何利用Power BI从海量数据中提炼出有价值的信息,成为企业成功的关键。课程涵盖数据整理、建模、分析与可视化四大核心模块,通过实战案例让学员掌握数据处理的全流程,构建适应企业需求的分析体系。

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从数据到决策,构建企业高效数据管理链条

在信息爆炸的时代,企业如何从繁杂的数据中提炼出核心价值,成为了战略成功的关键。课程重点关注数据的整理、建模、分析与可视化,通过九大模块的系统学习,帮助企业建立一套高效的数据管理与决策支持体系。
  • 数据智能

    通过智能操作,简化数据整理流程,实现数据的高效清洗和转化,为后续的分析奠定基础。
  • 多维分析

    学习使用多维度量值的创建,深入理解数据模型的构建,帮助企业实现精准分析与决策支持。
  • 动态报告

    利用Power BI创建动态报告,让数据呈现实时更新,确保企业决策基于最新的市场信息。
  • 案例实践

    通过实际案例的实战演练,使学员能够在真实场景中应用所学知识,提升解决问题的能力。
  • 数据美化

    掌握数据报告的美化技巧,通过视觉设计增强图表的表现力,使数据传递更具说服力。
  • 团队协作

    了解如何在团队中分享数据洞察,实现协同合作,使企业的每一位成员都能参与到数据驱动决策中。
  • 持续优化

    建立数据反馈机制,不断优化数据分析流程,确保企业在变化的市场中保持竞争力。
  • 战略落地

    通过数据分析与可视化,帮助企业将战略目标转化为可执行的行动计划,实现战略的有效落地。
  • 市场洞察

    通过数据的深入分析,获得市场趋势与用户行为的深刻洞察,为企业的战略调整提供依据。

掌握数据分析核心技能,塑造市场竞争新优势

通过系统化的学习,学员将掌握数据分析与可视化的核心技能,能够独立完成数据整理、建模和报告制作,提升个人及团队的市场竞争力。
  • 数据整理能力

    提升数据整理与清洗能力,能够高效处理不同来源的数据,确保数据质量与完整性。
  • 建模技术

    掌握数据建模的技巧,能够根据企业需求设计合适的模型,支持复杂的数据分析。
  • 分析思维

    培养敏锐的数据分析思维,能够从数据中提炼出关键信息,支持业务决策。
  • 可视化技巧

    学习数据可视化的最佳实践,能够制作出美观且易于理解的报告,提升数据的传播效果。
  • 实战经验

    通过实战案例的学习,积累丰富的项目经验,能够快速适应企业的实际需求。
  • 团队协作能力

    提升团队协作能力,能够在团队中有效沟通数据分析结果,共同推动项目进展。
  • 市场敏感度

    增强市场敏感度,能够及时捕捉市场变化,支持企业的快速反应与决策。
  • 持续学习能力

    培养持续学习的意识,能够不断更新数据分析技能,以适应快速变化的市场环境。
  • 解决问题能力

    提升解决问题的能力,能够通过数据分析找到业务中的痛点,并提出可行的解决方案。

解决数据分析中的痛点,助力企业高效决策

通过系统化的培训,帮助企业解决在数据分析中面临的多种问题,提升数据的利用效率,推动业务的持续增长。
  • 数据孤岛

    打破数据孤岛现象,实现各部门间数据的有效整合,提升决策的准确性。
  • 分析效率低

    通过高效的数据整理与建模技巧,提升数据分析的效率,缩短数据获取到决策的时间。
  • 决策滞后

    利用实时数据分析与报告工具,确保决策能基于最新的数据,提升企业反应速度。
  • 报告不美观

    掌握数据可视化技巧,提升报告的美观程度与易读性,使数据更具说服力。
  • 团队协作差

    通过数据分享与沟通机制,改善团队协作,确保数据分析结果能够被有效利用。
  • 数据质量差

    通过系统化的数据清洗与整理,提升数据质量,确保分析结果的可靠性。
  • 缺乏分析工具

    掌握Power BI等数据分析工具的使用,提升团队的数据分析能力,增强市场竞争力。
  • 市场洞察不足

    通过数据分析获得市场趋势与用户行为的深刻洞察,支持企业的战略调整与决策。
  • 缺乏实战经验

    通过实战案例的学习,帮助学员积累丰富的项目经验,提升解决实际问题的能力。

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