In the era of big data, data organization, industry reports, and visual charts are becoming more and more popular in the industry. No need to learn Python, Power BI is an easy-to-use data analysis software to help you deal with massive data, modeling analysis, and realize multi-perspective interactive visual report analysis!
大数据时代，数据整理，行业报告，可视化图表愈来愈成为行业热门词汇。无需学习Python，Power BI是一款简单易用的数据分析软件，可以助力你处理海量数据，建模分析，实现多角度交互式可视化报告分析！
课程背景：
本课程主要培训数据分析与数据呈现的Power BI实战技能，培养满足企业工作需要的数据分析与可视化技能要求，使学员具备良好的数据处理、数据建模分析、特别是数据可视化报表呈现能力。
适合人群：
无论你是行业精英还是职场新人，无论你是财务、人力、销售、行政还是运营岗位，只要你同数据打交道，Power BI就能助你一臂之力，从大数据的牢笼中解放，告别数字搬运工！
课程收益:
- 通过企业实战案例，掌握Power BI职场工作实用功能；
- 学习Power Query数据整理、清洗、组合，整理数据更加得心应手；
- 学习Power Pivot数据分析、数据建模的方法，分析数据高效准确；
- 掌握Power BI Desktop数据可视化呈现技术，享受无与伦比的图表视觉盛宴。
活动形式：6 周在线学习，六大模块，27+节录播课程，5次互动辅导／作业点评／答疑
活动时间：11月24日开营，2023年1月6日结营
课程大纲：
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第一周
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PowerBI介绍以及基础知识
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1.1
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下载、注册和安装
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1.2
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什么是Power BI
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1.3
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Power BI初体验，分分钟制作一个报告
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1.4
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Power BI核心组件串讲
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1.5
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Power Query 介绍以及十大基本功
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第二周
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数据清洗加载和转换
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2.1
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报表与数据表互转
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2.2
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完成其它表的处理
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2.3
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通过IF语句来提高列质量
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2.4
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常见的合并操作
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2.5
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常见数据源(上)
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直播
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动手实战+常见数据源(下)
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第三周
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数据建模以及DAX基础
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3.1
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DAX基础+万能函数Calculate
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3.2
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数据模型(上)
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3.3
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数据模型(下)
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3.4
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常用函数介绍（上）
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3.5
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常用函数介绍（下）
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直播
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动手实战+答疑
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第四周
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DAX进阶以及数据可视化
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4.1
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时间智能函数（上）
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4.2
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时间智能函数（下）
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4.3
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通过占比计算来理解上下文
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4.4
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常见的几种可视化的介绍(上)
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4.5
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常见的几种可视化的介绍(下)
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直播
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动手实战+答疑
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第五周
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增强式交互体验
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5.1
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编辑交互详解
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5.2
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通过书签实现页跳转
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5.3
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通过报表提示页来实现高级可视化
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5.4
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报告的发布分享以及工作区/报表/仪表板/磁贴祥解
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5.5
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如何在报告中实现TopN
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直播
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动手实战+答疑
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第六周
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实战经验大放送以及RLS权限控制亲身体验
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6.1
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把自己的Power BI的公式和表整理到世界级标准
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6.2
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五大山寨功能和微软官标功能总结对比
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6.3
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实战开发的几大初始设置
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6.4
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终极杀器，实现高级可视化功能的函数
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6.5
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如何在报告中实现钻透功能
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直播
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动手实战+答疑
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常见问题：
1.录播课时长？
每节课20分钟左右。
2.训练营结束后视频还可以观看吗?
可以，半年内可反复观看
3.零基础可以学习Power Bi吗？
完全没有问题，PowerBI定位就是让任何人都可以轻松处理大数据，自助式智能分析工具。
4.为什么要学Power Bi？
Power Bi是由Excel衍生而来，简单易上手。它的入门不需要VBA或SQL这样有门槛的计算机语言。因为这款软件的开发初衷是针对非IT类人群，傻瓜化的操作以及人性化的界面设计大大降低了学习门槛。其次它由微软创造，有一个强大的团队在运营这款产品，在这个强大的后盾支持下，它有完整的生态，与Office软件无缝衔接，能对接市面上大部分常见的数据库，它使得不懂编程但具备数据分析能力和商业直觉的分析人员能够便捷而快速地提取，清理，整合各种数据源（mysql，Salesforce等），并创建复杂动态图形和仪表。
5. Power BI能解决什么工作问题？
①有大量重复性的手工整理数据工作：定期抓取数据，需要对格式做重复性修改(改日期格式、分列、去重、合并等)；数据量较大，处理几十兆的Excel文件和超百万行数据，Excel出现了崩溃和卡顿情况；使用多个数据源，手工复制粘贴来合并，或者经常用vlook up/index/match等函数把多表数据合并到一张表中。
Payment：
1. Bank transfer:
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A/C Name: 中国欧盟商会
A/C No.: 7110210182500027543
China CITIC Bank 中信银行京城大厦支行
Capital Mansion Sub Branch
No. 6, Xinyuan Nan Road
Chaoyang District, 100004 Beijing
北京市朝阳区新源南路6号京城大厦
S.W.I.F.T. Code: CIBKCNBJ100
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Terms & Conditions:
This event has limited seating and requires registration and payment in advance. No walk-ins accepted.
Cancellation Policy:
If you cannot attend this event, please cancel your registration at least 3-working days before. If you fail to notify us of your cancellation in a timely fashion, you will be charged for event costs.
To cancel, please contact Ms. Annie Zhou at azhou@europeanchamber.com.cn.
②周期性报告的需求多变:季度要求变月份、产品、渠道、地域等维度，导致报告重做；需要定期按周、月、季度制作KPI和仪表板展示数据；向IT部门提交的自动化数据支持需求开发周期长或者无法及时满足；高级数据应用需要懂VBA语句或者SQL查询语言。
③需要用数据可视化来讲故事：Excel提供的基本图形无法满足需求，如地图、树状图、瀑布图、帕累托图等；修改坐标、颜色、数据标签等美化图表的工作耗时；需要交互式分析来多角度分析；经常分享报告给他人，希望别人在手机或平板电脑上也可以阅读。