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。

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。

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