Power Query数据获取与基础清洗
Power Query概述与数据导入
- Power Query与其他BI组件的关系及功能界面介绍
- 导入多种格式数据：Excel、TXT、Access、Web网站数据
- 数据源的发现、连接与初步优化策略
数据行列管理与格式规范
- 数据的行列管理、筛选及数据格式转换
- 不规则数据处理、缺失值处理与错误值删除
- 数据的拆分、合并、提取及转置反转操作
Power BI商业数据可视化实务
Power BI商业数据可视化实务适合带着现有问题进入课堂，通过Power Query高级数据处理技巧把做法和跟进节奏校准清楚
授课讲师：
赵保恒 · 数字化办公效能与智能数据分析专家
适合对象
企业数据分析师、财务/销售/运营管理人员、希望提升Excel BI能力的业务骨干
课程定位与主要问题
数据源头杂乱，重复性手工清洗工作量大，缺乏自动化数据整理流程。、多表数据关联逻辑混乱，难以建立规范的事实表与维度表关系，导致分析结果偏差。、复杂业务指标（如同比环比、RFM分析）计算困难，缺乏高效的DAX函数应用方法。、静态报表无法满足不同终端（PC/移动）随时随地查看需求，缺乏交互式探索能力
核心收益
- 判断标准更清楚：Power Query图形化界面操作，能够高效完成数据发现、清洗、合并与优化，减少手工处理时间
- 理解Power Pivot内存引擎原理，能够构建高性能数据模型，处理百万级数据并建立多表关联
- 熟练运用DAX函数进行高级分组、条件统计与安全除法计算，形成复杂的业务逻辑分析方法
查看更多收益 收起更多收益
- 能够使用Power BI Desktop制作交互式可视化报告，推进多端同步查看与动态数据探索
课程背景与交付信息
企业日常面临多源异构数据（如Excel、Access、Web、数据库等）整合困难，手工处理效率低且易出错
传统Excel在处理百万级行数据时性能瓶颈明显，难以推进高效的多表关联与复杂逻辑计算
管理层需要直观、动态、可交互的可视化报表以支持快速决策，但缺乏标准化的数据建模与呈现工具链
课程时间
5天
授课方式
讲授、案例演示、实操演练、答疑
课程内容重点
01模块一：Power Query数据获取与基础清洗
02模块二：Power Query高级数据处理技巧
03模块三：Power Pivot数据建模与DAX函数
04模块四：商业数据分析场景与可视化呈现
课程大纲
Power Query高级数据处理技巧
数据转换与计算
- 分组依据操作与添加自定义列
- 日期和时间的标准化整理
- 基础数学运算在查询中的应用
多表数据整合技术
- 追加查询：相同列与不同列数据的纵向合并
- 合并查询：单列/多列关键字的横向关联
- 合并查询中的联接种类（左外、内联等）与应用场景
- 文件夹数据汇总：批量处理Excel与CSV文件
Power Pivot数据建模与DAX函数
数据模型构建基础
- Power Pivot简介与内存引擎优势
- 理解事实表与维度表的概念
- 建立多表关系及处理不规范多表数据
- 计算列与度量值的区别与应用场景
DAX函数关键方法应用
- 聚合函数与IF判断逻辑
- Divide安全除法与Calculate条件统计
- Related关系查找与Summarize创建链接回表
- 利用DAX推进高级分组与复杂计算
商业数据分析场景与可视化呈现
典型业务分析模型
- 趋势分析与年度增长率（YOY）计算
- 同比与环比分析方法
- 产品占比分析与客户RFM模型构建
Power BI Desktop报表制作
- Power BI Desktop安装与在线账户注册
- 将数据模型导入Desktop及分析工具选择流程
- 企业数据可视化设计：销售及管理岗位视角
- 多数据汇总分析与交互式报告发布
- PC端与移动端数据查看与共享机制
讲师介绍
赵保恒
数字化办公效能与智能数据分析专家
微软MVP/MCT、畅销书作者，专注AI办公提升效率与数据分析可视化。融合AI技术与商业智能，为企业提供从数据处理、可视化分析到AI辅助办公的全链路效能提升方案，支持企业办公智能化转型
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