在职研究生

AI 驱动下的 Power BI 高效建模与敏捷分析

学费:5800

学制:2天

上课形式:面授班

地点:苏州

    开课时间:2月20-21日

    课程背景

    在当今快速变化的商业环境中,财务人员需要处理大量数据、提供及时准确的报告并支持经营决策。Power BI 能够快速整合来自不同系统的数据,构建复杂但易于管理的数据模型,实现对业财状况的实时监控;同时 Power BI 的高级分析功能,也能够帮助财务规划更加精准。

    尽管 Power BI 具备卓越的数据建模和分析能力,但财务人员在学习应用的过程中,难免遇到很多实操上的挑战:大量的原始数据如何进行有效的清洗和准备,以确保数据质量?对数据模型的设计思路、建模技术的了解,以及如何实践?处理大规模数据集时可能会遇到的性能瓶颈如何优化?怎么结合 AI 功能,更好的进行数据分析并进一步探索业务?

    课程将深入讲解 Power BI 的建模技术和分析方法、以及 AI 在 Power BI 建模分析中的应用;针对每个关键知识点,都设计有课堂练习,让学员能够在真实场景下练习并应用所学知识;通过本次课程学习,学员将能够运用 Power BI 处理日常的分析工作,并深入挖掘、探索数据价值,为企业创造更大价值。

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    课程收益

    ?掌握使用 Power BI 从数据导入、清洗到转换的全流程,提升数据处理和准备效率。

    ? 掌握数据建模的思路与实践方法,掌握DAX函数的使用与复杂业务指标体系构建。

    ? 学会运用AI工具进行自动化分析和智能预警,大幅提高分析效率和业务洞察能力。

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    课程对象

    01 财务分析,经营分析、财务 BP 等职能人员,希望从数据中洞察关键信息

    02 希望掌握 Power BI 建模与分析的高阶技能、增强职场竞争力的财务人员

    03 希望学习 Power BI 建模分析技能,提升个人分析与洞察能力的非财人员


    课程内容

    一、数据整理篇:构建数据基础、提升数据质量专题一:高效数据导入与清洗,打好分析基础

    1) 数据源连接与导入技巧

    ? 掌握多种数据源的连接方法,高效获取数据

    ? 理解不同数据源的特点与适用场景,选择最佳数据连接方式2) 数据清洗的原则与工具:

    ? 数据清洗的核心原则:准确性、一致性、完整性和及时性

    ? 了解常用数据清洗工具、以及在 Power BI 中如何应用3) 使用 Power Query 进行数据转换与清理:

    ? 条件列、分列、合并查询等 Power Query 高级功能实践

    ? 如何快速实现数据的标准化处理,提升后续分析效率?专题二:数据质量管理与集成,提升数据一致性4) 如何保障数据的完整性与一致性

    ? 识别并解决数据中的异常值与缺失值,确保数据可靠

    ? 应用 Power BI 内置工具进行数据质量监控,建立持续改进机制

    5) 数据集成与合并

    ? 如何进行多数据源整合与合并,让数据在不同平台间无缝整合

    ? 如何操作据表的合并与追加,提升数据处理效率

    6) 数据重复、缺失时的处理与应对

    ? 如何识别并移除重复数据、确保数据唯一性

    ? 缺失数据的填补策略制定

    专题三:数据更新与维护,确保数据实时性

    7) 数据刷新策略与调度配置

    ? 如何制定增量数据更新与历史数据管理策略,提升数据刷新效率

    ? 如何通过配置 Power BI 的数据刷新计划,实现自动化数据更新

    二、数据建模篇:高阶模型设计、搭建分析体系专题四:数据模型设计与优化,提升分析深度

    8) 数据模型设计

    ? 从 Excel 透视到数据建模,掌握加强版建模技能

    ? 星型模型、雪花模型的适用场景与构建方法

    9) 建模最佳实践与常见误区

    ? 案例解析数据建模最佳实践,规避易错点、提升模型质量

    10) 模型性能优化与数据权限管理

    ? 如何识别并优化数据模型中的性能瓶颈,提升响应速度与效率

    ? 如何通过行级别安全(RLS)设计,动态控制不同用户的数据访问权限

    专题五:数据关系管理与 DAX 应用,构建复杂分析体系

    11) 数据关系管理

    ? 如何处理表间一对多与多对多关系,优化关系方向与过滤策略

    ? 如何自定义关系、进行跨数据源关系管理,实现复杂数据关联

    12) DAX 函数与度量值开发

    ? 掌握常用 DAX 函数、构建动态度量值与计算列

    ? 构建复杂业务指标体系,提升分析深度与广度

    ? 模型性能调优与实践,确保 DAX 的计算高效性

    三、数据分析篇:敏捷分析与可视化信息呈现

    专题六:敏捷分析与交互式设计,快速直观推动决策

    13) 敏捷分析方法论

    ? 了解敏捷分析的理念、流程与特点

    ? 应用敏捷方法论进行业务数据分析,快速响应业务需求

    14) 交互式仪表板与可视化设计

    ? 设计用户友好的交互式报表,运用高级可视化技术提升展示效果

    ? 提升报表互动性:书签、按钮、切片器等功能操作应用

    专题七:自动化数据分析与看板管理,减少重复工作、提升效率15) 自动化数据差异比对,提升数据准确性

    ? 使用合并查询功能进行差异检测,快速识别数据差异

    ? 案例应用:银行流水与日记账的自动差异查找

    16) 自动化看板更新与管理,更快响应支持、提升决策质量

    ? 配置数据刷新策略,实现动态更新与看板维护

    ? 如何使用机器人技术实现复杂的自动化流程,提升报表更新效率

    四、业务实践篇:业财场景中的分析实施与应用

    专题八:集成分析业财数据、助推业务洞察

    17) 业财数据一体化建模与应用

    ? 定义并监控关键指标、整合业财数据,实现业务信息可视化

    ? 设计业财一体化的数据模型,全面提升分析深度

    18) 客户、产品视角的深度分析实例

    ? 用 Power BI 进行客户细分与价值分析,洞察客户并优化管理

    ? 构建客户流失预测模型与预警机制,提前识别应对以提升客户留存

    ? 用 Power BI 实时关注并洞察产品表现与市场反馈

    专题九:KPI 监控与敏感性分析,支持决策优化19) 关键绩效指标(KPI)监控、有效追踪并优化业务表现

    ? 定义与选取 KPI,确保监控指标与业务目标一致

    ? 如何实现对经营状况的实时动态监控与分析

    ? 高级 KPI 可视化,直观展示指标结果与影响

    20) 敏感性分析与目标达成评估、探索潜在结果并有效应对

    ? 用 What-If 参数进行场景设计,评估不同策略对业务的可能影响

    ? 了解目标达成情况,并识别关键影响因素

    五、AI 赋能篇:AI+智能分析与功能增强

    专题十:A I 加速推动 Power BI 智能分析,挖掘数据潜力

    21) AI 如何与 Power BI 结合使用

    ? Power BI 中的 AI 功能模块与工具详解

    ? 如何实现 Power BI 与 AI 的集成应用,提升智能化分析水平

    22) 智能度量与自动叙述

    ? 运用 AI 技术生成自动度量值,简化复杂计算过程

    ? 使用 AI 进行数据叙述与自动报告生成,让分析结果更易于理解

    专题十一:A I 结合自然语言处理与异常检测,提升分析智能

    23) 自然语言处理与查询

    ? 用 AI 实现优化 Q&A 自然语言查询,实现与数据图表的便捷“对话”

    ? 设计自然语言查询模板,向数据提问、并直接获取结果

    24) AI 驱动的异常检测与预警

    ? 使用 AI 识别异常数据,实现自动化预警功能

    ? 构建异常原因分析模型,辅助决策者快速定位问题根源专题十二:A I 加速关键驱动因素分析与业务洞察25) AI 辅助的驱动因素识别

    ? 运用 AI 技术分解与定位业务增长动因,提升业务洞察

    ? 构建业务驱动因素模型,支持战略决策与优化

    六、实操演练篇:综合大案例实战带练

    专题十三:综合案例实战,学后全面演练、巩固技能提升

    26)实战项目:演练从数据获取到报表发布的完整流程

    七、小灶加餐:资源分享与持续学习

    专题十四:Power BI、A I 技能的学习资源分享与推荐27) Power BI 最新功能更新与应用技巧分享,无缝链接前沿技术28) 持续学习资源与学习社区分享,拓展学习渠道与社群互动

    29) AI 模型与工具使用指南,加速掌握对 AI 工具的了解与应用

    报名电话:400-061-6586

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