2025数据分析师 PowerBI 进阶课程 交互式仪表板开发课2025年10月
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内容很新,课程很多,价值很高,这个标价只会物超所值,本店上架的都是经过精挑细选的,不会胡乱定价,或者拿些不好的内容充数,那种就是挂一分钱,也是浪费内存,咱不干那种事,一共360多个课时 接近70小时时长,内容最新录制时间是2025年10月 广东省廉江APP设计教程
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本课程全方位覆盖 Power Query、Power Pivot、PowerBI 核心功能,从基础认知到进阶实战,层层递进拆解 PowerBI 数据分析全流程,助力数据分析师高效提升报表开发与数据洞察能力。 浙江省嘉兴Hbase教程
课程内容系统全面,从 PowerBI 家族产品介绍、Desktop 核心功能讲解起步,深入解析多源数据集成、数据质量分析、自定义函数批量处理等 Power Query 高阶技巧;同时精通 Power Pivot 数据建模,涵盖数据类型操作、常用度量值函数、迭代器函数及高级功能应用,夯实数据分析底层逻辑。 福建省福鼎商业广告教程
在报表可视化阶段,课程详解内置与第三方视觉对象使用方法,搭配简单报表优化八步法、数据分析八步法,手把手教你搭建专业交互式报表;同步覆盖 PowerBI Online Pro 数据发布分享、通用问题解决方案,更包含财务数字化转型等实战场景,全方位满足企业级数据分析需求。 黑龙江省伊春大数据云计算教程
部分进阶专题(多语言报表、Report Server 部署、人资 / IT / 供应链 / 互联网平台数据应用)持续更新中,紧跟行业技术趋势,打造一站式 PowerBI 进阶学习方案。
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一、PowerBI 基础认知与环境搭建 江苏省淮安进阶提升教程
产品体系:掌握 PowerBI 家族全产品(Desktop/Online Pro/Report Server/Embedded/ 移动端)的定位与适用场景,理解不同版本更新特性。 江苏省宿迁趋势热点教程
工具实操:PowerBI Desktop 安装、账户登录与核心组件(PowerQuery 数据清洗、PowerPivot 数据建模、PowerView 视觉对象)功能认知。
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二、数据集成与清洗核心技能 河北省霸州手机摄影教程
多源数据接入:精通 CSV、SQL Server、MySQL、Oracle、JSON、XML、Web、API、ODBC 等数据源集成方法,掌握 Python 数据导入技巧。 江苏省扬中海报设计教程
PowerQuery 进阶操作:
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数据质量分析(错误数据处理、空值处理、格式转换); 广东省普宁数学基础教程
批量数据操作(自定义函数构造与执行、网页爬取、API 结果获取); 云南省文山H5设计教程
性能优化(Buffer 优化、性能追踪)与常见问题解决方案。 云南省保山数据库教程教程
三、PowerPivot 数据建模与 DAX 函数 湖北省潜江工业设计教程
建模基础:表关系设置、维度表 / 事实表 / 度量值表构建、数据格式配置。 广东省佛山绘画插画教程
DAX 函数体系: 陕西省吕梁JavaScript教程
常用函数(聚合、逻辑、文本、类型转换、时间函数);
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高级函数(Calculate/CalculateTable、筛选系列函数、时间智能函数、财务函数); 湖北省松滋产品摄影教程
迭代器函数(Sumx/AverageX/Maxx/Minx 等)与上下文应用;
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流程处理(IF/Switch)、错误处理、Window/Index/Offset 等高级功能。 福建省龙岩影视动画教程
进阶特性:计算组、字段参数、Whatif 参数、数据分区等实战应用。
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四、报表设计与可视化实战 浙江省慈溪设计理论教程
视觉对象应用:内置(卡片图、饼图、柱形图等)与第三方(码表图、热力图、桑基图等)视觉对象选型与配置。
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报表优化与交互:
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报表优化八步法(主题色、版式、布局、视觉统一等); 福建省南安运动健康教程
交互功能(切片器、书签、钻取、RLS 行级权限); 浙江省宁波设计史教程
多语言报表构造与模板定制。
分页报表开发:Paginated Report Builder 安装、数据源配置、报表设计与发布。
五、企业级部署与分享
云端部署:PowerBI Online Pro 工作区管理、报表发布 / 分享 / 订阅、数据网关配置与刷新。
本地部署:PowerBI Report Server 部署与配置、数据源注册、报表发布与权限设定。
六、行业实战与进阶拓展
行业应用:人力资源(招聘 / 薪酬 / 绩效分析)、财务(利润表 / 资产负债表 / 现金流量表 / 账龄分析)等场景实战。
数据分析方法论:数据分析八步法落地(库存 / 新冠 / 电影 / 失业率等多案例)。
进阶融合:PowerBI 与 Python/Machine Learning 集成,实现数据预处理、视觉对象创建、Scikit-Learn/Pycaret 机器学习模型预测。
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