課程介紹
Power BI 自 2015 年發(fā)布以來給世界注入了新的生產(chǎn)力，并幫助微軟重新坐回 Gartner 商務(wù)智能分析平臺魔力象限領(lǐng)導(dǎo)者象限（截止 2018 年連續(xù) 11 年）且已奪回排名第一位置。Gartner 在 2015 年就宣布世界 BI 主流趨勢已經(jīng)不可逆轉(zhuǎn)地從“IT 報(bào)告導(dǎo)向式 BI”轉(zhuǎn)為“業(yè)務(wù)導(dǎo)向式自助 BI”。由于各種原因，中國企業(yè)環(huán)境中，在使用 Power BI 進(jìn)行生產(chǎn)力提升的“IT 做支撐，業(yè)務(wù)做分析”的實(shí)踐中實(shí)際處處受阻。 這源于 IT 以及業(yè)務(wù)人員沒有系統(tǒng)化理解 Power BI 企業(yè)架構(gòu)設(shè)計(jì)以及自助商務(wù)智能全流程的最佳實(shí)踐。
本課程將深度講解 Power BI 企業(yè)架構(gòu)設(shè)計(jì)（IT）以及自助商務(wù)智能全流程最佳實(shí)踐的 深度升級版。
課程目標(biāo)
通過本課程的學(xué)習(xí)，您將理解并掌握如何從百萬級乃至億級數(shù)據(jù)中獲取商業(yè)價(jià)值的方法，具體包括：
通過本課程的學(xué)習(xí)，您會直接在以下方面受益：
- IT 人員理解如何通過 Power BI 體系架構(gòu)企業(yè)級混合云 BI 平臺。
- 理解并掌握 Power BI 數(shù)據(jù)建模的高階方法。
- 理解并掌握 Power BI 數(shù)據(jù)分析的高階方法。
課程對象
本課程不適合初學(xué)者。本課程學(xué)員需具備以下條件：
- 3~6 個(gè)月以上 Power BI 使用經(jīng)驗(yàn)。
- 用過 DAX，理解計(jì)算列與度量值的區(qū)別。
- 用過 Power Query M，理解 let a = 1 in a 的含義。
- 用過 Power BI 5 個(gè)默認(rèn)視覺對象及自定義視覺對象。
- 用過 Power BI Pro 并設(shè)置過區(qū)域權(quán)限等。
- 用過 Power BI Pro 并將報(bào)告發(fā)布到 WEB。
- 有編程基礎(chǔ)為佳。
- 有數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)為佳。
- 有 SQL 基礎(chǔ)為佳。
- 有 Excel 表格及透視表基礎(chǔ)為佳。
- 有商業(yè)數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)為佳。如：ABC 分析，購物籃分析等
課程大綱
- 面向純 IT：Power BI 企業(yè)架構(gòu)設(shè)計(jì)
1) ?Power BI 企業(yè)架構(gòu)說明
2) ?Power BI 收費(fèi)模式簡介
3) ?Power BI Service 權(quán)限控制簡介
4) ?Power BI Report Server 簡介
5) ?Power BI Embedded 簡介
6) ?SSAS Tabular 與 Azure Analysis Service 簡介
7) ?Power BI 實(shí)時(shí)流分析簡介
8) ?Direct Query 簡介
- 面向 IT / 分析師：Power BI 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
1) ?Power Query M 常用數(shù)據(jù)操作方法
2) ?Power Query M 概述
3) ?Power Query M 語法
4) ?Power Query M 常用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法
5) ?Power Query M 性能優(yōu)化
- 面向 IT / 分析師：DAX 數(shù)據(jù)建?；A(chǔ)
1) ?DAX 概述
2) ?計(jì)算列與度量值
3) ?返回表的函數(shù)
4) ?VAR
5) ?迭代器
6) ?計(jì)算上下文：篩選上下文
7) ?計(jì)算上下文：行上下文
8) ?CALCULATE
9) ?上下文轉(zhuǎn)換
10) ALL
11) 關(guān)系及篩選上下文傳遞
12) DAX Studio 簡介
- 面向 IT / 分析師：DAX 數(shù)據(jù)建模高級
1) ?時(shí)間智能
2) ?排序
3) ?復(fù)雜的篩選上下文
4) ?CALCULATE 詳解
5) ?擴(kuò)展表
6) ?ALL 詳解
7) ?集合函數(shù)
8) ?虛擬關(guān)系
9) ?行級別安全性
- 面向 IT / 分析師：Power BI 數(shù)據(jù)模型架構(gòu)設(shè)計(jì)
1) ?維度建模
2) ?無侵入式架構(gòu)設(shè)計(jì)
3) ?指標(biāo)表
4) ?關(guān)系
5) ?輔助表
6) ?模型表
7) ?虛擬表
8) ?日期表
9) ?日期區(qū)間表
10) 相對日期表
11) 處理多對多關(guān)系
- 面向 IT / 分析師：Power BI 高級交互式報(bào)告設(shè)計(jì)
1) ?參數(shù)表
2) ?多級參數(shù)表
3) ?動態(tài)坐標(biāo)軸
4) ?動態(tài)指標(biāo)
5) ?動態(tài)分組
6) ?動態(tài)維度
7) ?報(bào)告高級布局設(shè)計(jì)技巧
8) ?報(bào)告高級主題設(shè)計(jì)技巧
9) ?報(bào)告高級交互設(shè)計(jì)技巧
10) 矩陣高級技巧
11) 地圖可視化高級技巧
12) 散點(diǎn)圖高級技巧
- Power BI 高級商務(wù)智能分析 設(shè)計(jì)模式
1) ?將業(yè)務(wù)元素分組
2) ?同比環(huán)比等時(shí)間維分析模型
3) ?移動平均及歷史積累分析模型
4) ?What-If 分析
5) ?動態(tài) ABC 分析模型
6) ?帕累托分析模型
7) ?RFM 分析模型
8) ?BCG 波士頓矩陣分析模型
9) ?NPS 分析模型
10) 排名矩陣分析模型
11) 新老客戶流失留存分析模型
12) 購物籃分析模型
13) 從歷史數(shù)據(jù)的預(yù)測分析模型
- Power BI 性能評估及性能優(yōu)化
1) ?Power BI 列式數(shù)據(jù)庫存儲引擎 Vertipaq 原理
2) ?用 DAX Studio 檢測 FE/SE 性能
3) ?用 DAX Studio 理解邏輯查詢計(jì)劃及物理查詢計(jì)劃
4) ?發(fā)現(xiàn)性能瓶頸并進(jìn)行優(yōu)化
