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　　1、商务智能基础项目一添加标题在此PART 01添加相关标题文字添加相关标题文字相关标题文字学习目标汪刚制作添加标题在此PART 01添加相关标题文字添加相关标题文字相关标题文字项目导图汪刚制作情境案例 2015年前后，中国民生银行（以下简称“民生银行”）“阿拉丁”平台诞生，它是信息管理部提供的一个海量数据查询、展示、交互、分析的整体解决方案。“阿拉丁”平台上线以来，分行业务人员基于此平台产生了很多有价值的经典案例“阿拉丁”平台上线后，一线财务人员通过Smartbi分析工具将转账交易情况做了一个简单的归类，发现有些客户存在一个很有意思的情况，就是每个月定期往其他银行账号上转钱，而且转账金额基本差不

　　2、多。经过抽样了解发现，这些客户都是中小企业的会计，他们每月定期通过民生银行给自己的员工发工资。业务人员通过数据分析和挖掘，积极开展精准营销，为银行带来了大量工资卡客户。这些都是业务人员通过开放的“阿拉丁”平台接触到数据之后，利用自身的业务经验，再结合数据工具创造出的价值。目前，“阿拉丁”平台已经为民生银行培养了近千人规模的数据分析挖掘团队，使得更多一线业务人员贡献业务经验，形成了更大的数据分析产品群落，最终获得效益的提升。案例来源：中国民生银行和Smartbi官方网站。汪刚制作1商业智能概述2可视化技术基础3常见数据类型4主目录4常见数据分析模型汪刚制作商业智能概述任务一汪刚制作子任务一 商业

　　3、智能的定义提出：Gartner的分析师 Howard Dresner1996年提出商业智能描述了一系列的概念和方法，应用基于数据的分析系统辅助商业决策的制定。商业智能技术为企业提供了迅速收集、分析数据的技术和方法，把这些数据转化为有用的信息，提高企业决策的质量。汪刚制作子任务一 商业智能的定义企业界：Microsoft认为：商业智能是任何尝试获取、分析企业数据以便更清楚地了解市场和顾客，改进企业流程，更有效地参与竞争的过程。商业智能是下列软件工具的集合：终端用户查询和报告工具、在线分析处理工具、数据挖掘软件、数据集市、数据仓库产品和主管信息系统。Oracle认为：商业智能是一种商务战略，能够持

　　4、续不断地对企业经营理念、组织结构和业务流程进行重组，实现以顾客为中心的自动化管理。SAP认为：商业智能是收集、存储、分析和访问数据以帮助企业更好决策的技术。IBM认为：商业智能是一系列技术支持的简化信息收集、分析的策略集合。IDC认为：商务智能是下列软件工具的集合终端用户查询和报告工具，在线分析处理工具，数据挖掘软件，数据，集市数据仓库，产品和主管信息系统。帆软认为：商业智能是利用数据仓库、数据可视化与分析技术，将指定的数据转化为信息和知识的解决方案，其价值体现为满足企业不同人群对数据查询、分析和探索的需求，使企业实现对业务的监测和洞察，从而支撑企业管理决策，提升企业管理水平，提高企业业务运营

　　5、效率，改进优化企业业务。汪刚制作子任务一 商业智能的定义复旦大学赵卫东：商业智能是融合了先进信息技术与创新管理理念的结合体，集成了企业内外的数据，加工处理并从中提取能够创造商业价值的信息和知识，面向企业战略并服务于管理层、业务层，指导企业经营决策，提升企业竞争力；商业智能不仅是指一套技术，更是一套完整的解决方案；商业智能的本质就是数据智能。汪刚制作子任务二 商业智能的系统构架汪刚制作子任务二 商业智能的系统构架数据获取层从数据来源看企业内部：财务系统、采购系统、销售系统、生产系统等ERP系统的数据、办公自动化OA的数据等；企业外部：政策数据、市场数据、行业数据、竞争对手的数据、各类统计数据等；

　　6、从数据存储结构上看结构化数据：以二维表格形式存储的数据；非机构化数据：所有格式的办公文档、文本、图片、音频和视频文件等；从数据存储形式上看分为.xls文件、.txt文件、.csv文件、各类数据库文件等；BI系统获取数据后，还要经过数据清洗即ETL(Extract-Transform-Load)操作。ETL是将业务系统的数据经过抽取、转换之后加载到数据仓库的过程；子任务二 商业智能的系统构架数据管理层数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW。数据仓库是面向主题的，数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织；数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据

　　7、从原来的数据中抽取出来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库；数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询；数据仓库中的数据通常包含历史信息；元数据（Meta Data）是关于数据仓库的数据，指在数据仓库建设过程中所产生的有关数据源定义，目标定义，转换规则等相关的关键数据；元数据还包含关于数据含义的商业信息，所有这些信息都应当妥善保存，并很好地管理。为数据仓库的发展和使用提供方便。汪刚制作子任务二 商业智能的系统构架数据分析层联机分析处理：OLAP(Online Analytical Processing) OLAP是以海量数据为基础的复杂分析技术；它支持各级

　　8、管理决策人员从不同的角度、快速灵活地对数据仓库中的数据进行复杂查询和多维分析处理，并且能以直观易懂的形式将查询和分析结果展现给决策人员；OLAP使用的逻辑数据模型为多维数据模型；OLAP是验证型的分析工具；数据挖掘：DM（Data mining）数据挖掘是从海量数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又可能有用的信息和知识的过程；数据挖掘的数据有多种来源，包括数据仓库、数据库或其他数据源；数据挖掘是预测型的分析工具；汪刚制作子任务二 商业智能的系统构架数据展示层数据展示层主要是通过可视化技术将分析内容以各种图表的方式展示出来；供企业决策人员、管理人员、分析人员、业务人员等相关人员进行洞察和

　　9、决策；可视化技术是以计算机图形学、以图像处理技术为基础，将数据转换为图形或图像形式，显示到屏幕上，并进行交互处理的理论方法和技术。它涉及计算机视觉图像处理，计算机辅助设计，计算机图形学等多个领域，并逐渐成为一种研究数据表示数据，综合处理决策分析的问题的综合技术；数据分析的内容包括利润分析、收入分析、成本分析、资产分析、运营分析、投融资分析等。企业数据分析需要展示哪些指标和内容，与企业战略、经营管理需要有密切关系。汪刚制作子任务三 商业智能的价值增强业务洞察能力优化企业营销策略提高市场响应能力加强风险管理能力改善客户关系管理汪刚制作子任务三 商业智能的价值啤酒和尿布的故事这是发生在美国沃尔玛连锁

　　10、超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是：跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在尿布与啤酒背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿

　　11、布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。这是著名的“啤酒和尿布的故事”，沃尔玛正式根据这一发现，及时调整营销策略，在尿布旁边摆放啤酒，从而大大增加了两种商品的销售收入。汪刚制作子任务四 自助式商业智能分析工具分类商业智能工具特点国外Power BI微软官方推出的可视化数据探索和交互式报告工具；Power BI 应用包含：Power BI Desktop、Power BI Online-Service、 Power BI Mobile。其中桌面应用程序Power BI Desktop为免费版；TableauTableau 成立于 2003 年，是斯坦福大学一个计算机科学项目的成果；Tableau 在 2

　　13、业智能解决方案;其产品系列主要包括:（1）大数据分析平台;（2）数据化运营平台;（3）大数据挖掘平台;（4）SaaS分析云平台;汪刚制作可视化技术基础任务二汪刚制作数据可视化定义人类从外界获取信息83%来自视觉，11%来自听觉，6%来自其他；数据可视化，就是将工作中处理的各类数据映射为视觉模式，来探索、解释隐藏在数据背后的信息，在保证信息传递的基础上寻求美感，用数据讲故事；数据可视化既是一门科学，又是一门艺术。汪刚制作子任务一 认识数据可视化子任务一 认识数据可视化数据可视化作用数据表达：最原始的作用；常见的形式：文本、图表、图像、地图等；数据操作：人与数据的交互需求；包括：自然交互、可触摸、

　　14、自适应界面和情景感应等；数据分析：包括：定位、识别、区分、分类、聚类、分布、排列、比较关联等；汪刚制作经典可视化作品“南丁格尔玫瑰图”护士届最高奖项“南丁格尔奖” ；5月12日“护士节”-南丁格尔的生日；统计学家；汪刚制作子任务一 认识数据可视化格式塔视觉原理一个基本点：人类的视觉是整体的；两个假设：分别是捆绑假设和关联假设。捆绑假设认为每个复合体都是有基本内容和片段组成；而关联假设则认为，如果任意对象或场景频繁与另一对象或场景一同出现，那么人们通常倾向于在其中一个对象或场景出现时，召唤另一个。五个原则：相似原则、接近原则、连续原则、闭合原则、图形与背景关系原则。汪刚制作子任务一 认识数据可视

　　15、化视觉编码将视觉信息映射成可视化元素的技术；常见：Bertin视觉编码;Mackinlay视觉编码；Bertin视觉编码位置：根据位置的不同判断趋势和群组；大小：通过图形的大小，反映某一变量取值的大小；形状：形状不同，可以表示不同的分组；数值：指颜色的饱和度数值。同一颜色的饱和度不同，则变量的取值不同；色相：也指色调，即颜色。颜色不同，分组不同；方向：表示趋势的不同，也可用作比较；纹理：表示分组的不同，与色相类似；汪刚制作子任务一 认识数据可视化子任务二 常见可视化图表图形选择决策树（来自明月说数据公众号)汪刚制作子任务二 常见可视化图表汪刚制作子任务二 常见可视化图表汪刚制作数据类型任务三汪

　　16、刚制作任务三 数据类型大数据维基百科：“大数据”(Big Data)，或称巨量数据、海量数据，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息；大数据具有4V特征:规模性(Volume)、高速性(Velocity)、多样性(Variety)、价值性(Value)。根据IDC发布的数字化世界，从边缘到核心白皮书，20182025年全球数据量将增长5倍以上，IDC预测全球数据量将从2018年的33ZB增至2025年的175ZB。汪刚制作子任务一 数据类型按结构属性分类结构化数据：二维表结构（EXCEL、SQL数据库）非结构化数据：文本、音频、

　　17、视频、网页按连续性特征分类连续型数据：身高、体重离散型数据：职称、学历按数据的测量尺度分类定类数据：类别、无序；制造业、金融业；定序数据：类别、有序；高中、本科、硕士、博士；定距数据：数值，无绝对零点，可加减、不可乘除； 20比10高10；定比数据：数值，有绝对零点，可加减、可乘除；体重60公斤是30公斤的2倍； 小知识：MECE原则MECE原则（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive），意思是“相互独立，完全穷尽”，是麦肯锡咨询顾问芭芭拉明托在金字塔原理中提出的一个思考工具。在分析问题时，把整体层层分解为要素的过程中，要遵循“相互独立，完全穷尽”

　　18、的基本法则，确保每一层的要素之间“不重叠，不遗漏”。MECE原则是一种简洁有力的、透过结构看世界的思考工具，是“结构化思维”的基本功。 SWOT分析、波特五力模型、波士顿矩阵、平衡计分卡等都是基于“结构化思维”，建立在MECE原则基础之上的战略分析工具。汪刚制作子任务二 财会大数据1、企业内部ERP系统或会计信息系统中的财务、业务数据；用友ERP-U8系统、金蝶K3系统、SAP系统等；ACCESS数据库、SOL SERVER数据库、ORACLE数据库、EXCEL文件；2、企业外部（1）结构化数据来源国家统计局发布的宏观经济数据：中国人民银行发布的金融统计数据：财政部定期公布的财政数据：证券市场

　　19、交易信息：/market财经网站公布的财务数据：/金融数据库：Wind数据库、锐思数据库、CSMAR数据库等（这些数据库需购买方可使用）（2）非结构化数据来源上市公司公告信息：/交易所公告：/其他：行政法规、处罚公告、法律文书等；汪刚制作常见数据分析模型任务四汪刚制作子任务一 SWOT分析企业战略分析四部分内部：优势（Strengths）；劣势（Weaknesses）；外部：机会（Opportunities）；威胁（Threats）；策略：增长型战略扭转型战略防御型战略多种经营战略汪刚制作子任务二 PEST分析外部宏观环境分析四部分：政治（Political）经济（Economic）社会（So

　　20、cial）技术（Technological）汪刚制作子任务三 波特五力分析模型外部微观环境分析迈克尔波特（Michael Porter）于20世纪80年代初提出五种基本竞争力量：供应商的议价能力；购买者的议价能力；潜在竞争者进入的能力；替代品的替代能力；行业内竞争者现在的竞争能力；汪刚制作子任务四 4Ps模型市场营销分析杰罗姆麦卡锡（McCarthy）于1960年在其基础营销总结了营销组合要素四要素：产品（Product）；价格（Price）；渠道（Place）；促销（Promotion）；汪刚制作子任务五 5W2H模型客户行为分析、业务问题专题分析，营销活动等；时间、地点、人物、事件、原因、

　　21、方式方法、程度7个要素：为什么（Why）；什么事（What）；谁（Who）；什么时候（When）；什么地方（Where）；如何做（How）；什么价格（How much）；汪刚制作子任务六 RFM模型客户综合评价；RFM模型三个维度：R（Recency）：最近一次消费；F（Frequency）：消费频率；M（Monetary）：消费金额；计算RFM值，评估用户价值汪刚制作子任务七 AARRR模型客户生命周期；Dave McClure 2007提出的，核心就是AARRR漏斗模型；五个阶段Acquisition 获取；Activation 激活 ；Retention 存留；Revenue 收益 ；R

　　22、eferral 推荐 ；汪刚制作子任务八 逻辑树模型分析问题、解决问题的重要方法；逻辑树又称为问题数，演绎树或者分解树；麦肯锡提出；作用：一是逻辑树能理清思路，避免进行重复和无关的思考；二是能保证解决问题过程的完整性；三是逻辑树能将工作细分，确定各部分的优先顺序，把责任明确到具体单位；汪刚制作谢谢观看！项目一汪刚制作微软Power BI概况项目二添加标题在此PART 01添加相关标题文字添加相关标题文字相关标题文字学习目标汪刚制作添加相关标题文字添加相关标题文字相关标题文字项目导图汪刚制作情境案例2021年2月18日，国际著名咨询机构Gartner公司发布的商业智能和分析平台魔力象限（Magi

　　23、c Quadrant for BI and Analytics Platforms）年度报告显示，微软连续第14年入选，并再次超越一切对手，再次成为最具领导力和超前愿景的BI公司。横轴表示愿景；纵轴表示执行能力；BI大众化，即人人都是数据分析师；汪刚制作1PowerBI概述2PowerBI应用模式及系列组件3PowerBI Desktop安装与账号注册4主目录4PowerBI 账号注册汪刚制作PowerBI概述任务一汪刚制作子任务一 传统BI与自助式BIIT部门主导的报表模式；面向的是有IT技术背景的人员；部署开发的周期非常长；传统BI自助式BI业务部门主导的自助分析模式；面向不具备IT背景的

　　24、业务财务分析人员自助BI的帮助下，业务财务人员可以凭借自己的业务财务专业知识，对各种可能的情况进行探索，挖掘数字背后的秘密，降低沟通成本，省时高效；汪刚制作子任务二 PowerBI简介Power BI是微软官方推出的一个让非技术人员也能做到有效地整合企业数据，并快速准确地提供商业智能分析的数据可视化神器和自助式BI分析工具。Power BI既是员工的个人报表和数据可视化工具，还可用作项目组、部门或整个企业背后的分析和决策引擎。汪刚制作子任务三 PowerBI特点汪刚制作子任务三 Power BI特点汪刚制作Power BI应用模式及系列组件任务二汪刚制作子任务一 PowerBI应用模式Powe

　　25、r BI三种模式的一般应用流程：将数据导入 Power BI Desktop，并创建报表；发布到 Power BI Online-Service，可在该服务中创建新的可视化效果或构建仪表板；与他人（尤其是差旅人员）共享你的仪表板；在 Power BI Mobile 应用中查看共享仪表板和报表并与其交互；汪刚制作子任务二 PowerBI系列组件通过调用Power Query来获取和整理数据；通过调用Power Pivot进行数据建模和建立各类分析数据；通过调用Power View和Power Map，进行数据可视化，生成各类交互式报表和地图；说明： Power Query作为单独的应用程序被Po

　　27、作子任务一 菜单栏可以用于数据可视化的基本操作，主要有“文件”、“主页”、“视图”、“建模”、“帮助”等菜单。汪刚制作子任务二 视图数据视图显示的是获取并整理后的数据;通过视图有助于检查、浏览和了解 Power BI Desktop模型中的数据;汪刚制作子任务二 视图2. 关系视图关系视图用于显示模型中的所有表和关系；在关系视图中可以建立表和表之间的关联，即数据建模;汪刚制作子任务二 视图3. 报表视图报表视图中，可以创建表页；在表页上可以插入文本、图形、图片、条形图、柱形图、地图等各种可视化对象;汪刚制作子任务三 报表编辑器1. “可视化”窗格2. “筛选器”窗格3. “字段”窗格可选择可视

　　28、化图表的类型，如饼图、折线图、散点图、地图、切片器等；查看和设置视觉级、页面级和报告级筛选器，对可视化图表对象之间的编辑交互范围进行控制；显示数据模型中表、字段和度量值，根据需要将相应的字段和度量值拖放到“可视化”窗格的参数设置中或“筛选器”窗格的筛选设置中，用以创建动态可视化效果；汪刚制作谢谢观看！项目一汪刚制作快速实践Power BI项目三添加标题在此PART 01添加相关标题文字添加相关标题文字相关标题文字学习目标汪刚制作添加标题在此PART 01添加相关标题文字添加相关标题文字相关标题文字项目导图汪刚制作添加标题在此PART 01添加相关标题文字添加相关标题文字相关标题文字情境案例一、

　　29、案例简介 “烘焙工坊”是一家起源于吉林省长春市的全国连锁烘焙店，在全国20个省份共拥有22家店铺。主要制作并销售面包和饼干两类产品，同时代销部分饮料产品。其制作并销售的面包包括吐司面包、牛角面包和全麦面包三种，饼干包括曲奇饼干和苏打饼干两种；其代销的饮料包括可乐和果汁两种。“烘焙工坊”从其各店的POS信息系统中提取并整理了门店数据、日期数据、产品数据和销售数据（2019年和2020年）。 “烘焙工坊”连锁店希望利用Power BI的可视化分析功能，通过各店相关数据的横向纵向对比分析，找到存在的问题，发现新的销售增长点。（说明：本案例为纯模拟案例，非真实案例）汪刚制作添加标题在此添加相关标题文字

　　30、添加相关标题文字相关标题文字情境案例二、案例数据源（烘焙工坊-案例数据.xlsx）汪刚制作添加标题在此情境案例二、案例数据源（烘焙工坊-案例数据.xlsx）表类型特点举例维度表类别属性数据量小产品表、日期表、门店表事实表多列数值类型的数据能够提取度量值数据量较大销售表汪刚制作添加标题在此PART 01添加相关标题文字添加相关标题文字相关标题文字情境案例汪刚制作分析指标销售金额、销售数量、营业店铺数量、单店平均销售额分析维度产品名称、产品分类年份、月份、店铺名称分析方法描述、对比、结构、多维、趋势分析展示卡片图、条形图、圆环图、组合图、动态气泡图分析思路1数据获取与整理2数据建模3数据可视化4主

　　31、目录汪刚制作数据获取与整理任务一汪刚制作任务一 数据获取与整理数据获取是指从各种数据源获取数据。数据获取数据整理整理数据也叫数据清理或数据清洗，是指通过各种方法将获取的数据处理成正确的数据格式和内容，保证数据满足可视化的要求。汪刚制作子任务一 数据获取【任务分析】数据源：文件、从数据库、从web网页等几十种；常见：Excel工作簿本案例 ：烘焙工坊-案例数据.xlsx【任务实现】12345汪刚制作子任务二 数据整理 一、调整数据类型【任务分析】Power Query中整理数据日期表中“年”和“月”的字段类型需将其调整为文本型，与原表类型一致。【任务实现】123汪刚制作子任务二 数据整理 二、添

　　32、加月排序依据【任务分析】“月”字段默认是按文本排序的，顺序不正确的本案例需将“月”字段复制一份，然后将数据中的“月”字拆分掉，只保留整数部分作为月份排序的依据汪刚制作子任务二 数据整理 二、添加月排序依据【任务实现】123456汪刚制作子任务二 数据整理 三、删除空行和错误【任务分析】事实表可能存在未发现的空行或错误数据此操作多用于行数较多的数据表【任务实现】12汪刚制作数据建模任务二汪刚制作任务二 数据建模获取的数据为多张数据表时；数据建模就是建立维度表和事实表之间关系的过程；数据建模后，还可以通过新建列、新建度量值等方式建立各类分析数据，用于可视化分析；汪刚制作子任务一 建立数据模型【任务

　　33、分析】本案例数据建模是建立维度表（产品表、日期表、门店表）和事实表（销售表）之间的关联；产品表通过“产品ID”与销售表自动关联；门店表通过“店铺ID” 与销售表自动关联；日期表通过“日期” 与销售表中的“订单日期”对应；汪刚制作子任务一 建立数据模型【任务实现】12汪刚制作子任务二 新建列【任务分析】为销售表新建列（字段），单价和金额；DAX（Data Analysis Expression，数据分析表达式）单价=RELATED(产品表单价)金额=销售表数量*销售表单价【任务实现】1234汪刚制作子任务三 新建度量值【任务分析】度量值：Power BI数据建模的灵魂；数据分析的指标；度量值不改

　　34、变源数据，也不改变数据模型；4个度量值：销售金额=SUM(销售表金额)销售数量=SUM(销售表数量)营业店铺数量= DISTINCTCOUNT(销售表店铺ID)单店平均销售额=销售金额/营业店铺数量【任务实现】123汪刚制作数据可视化任务三汪刚制作任务三 数据可视化数据可视化就是报表瑟吉视图插入各种图表等可视化元素来展示数据；Power BI自带的图表元素有条形图、柱形图、散点图、折线图、卡片图、地图、切片器等；也可以从相关网站下载个性化的图表元素，进行更加炫酷的可视化展示；汪刚制作子任务一 插入图像、文本框、形状【任务分析】页面左上角通常为公司LOGO；本案例 ： “烘焙工坊”的Logo图像

　　35、、文字、横线汪刚制作子任务二 插入卡片图【任务分析】突出显示可视化分析的关键数据；本案例：销售金额、销售数量、营业店铺数量、单店平均销售额；【任务实现】12汪刚制作子任务三 插入环形图【任务分析】环形图就是中间挖空的饼图，它是依靠环形的长度来表达比例的大小；本案例：在环形图中显示不同产品的销售金额占比情况；【任务实现】12汪刚制作子任务四 插入条形图【任务分析】条形图可利用条状的长度反映数据的差异，适用于多个项目的分类排名比较；本案例：条形图中显示不同产品分类下销售额，并按销售额大小进行排序；【任务实现】12汪刚制作子任务五 插入折线和簇状柱形图【任务分析】折线、间变化的连续数据，非常适用于显示在相同时间间隔下的数据变化趋势;柱形图可以利用柱形的高度反映数据差异;本案例：折线和簇状柱形图中显示不同月份的销售金额和销售数量【任务实现】1234汪刚制作子任务六 插入气泡图【任务分析】气泡图是一种特殊的散点图，主要通过横纵坐标值和气泡大小来展现数据的分布情况；气泡图表现数据的维度多、图形美观、欣赏性强；本案例：在气泡图中显示不同月份的销售金额和销售数量的动态变化情况。【任务实现】12汪刚制作子任务七 插入切片器【任务分析】切片器是画布中的视觉筛选器，是报表中的一种可视化图形元素；切片器本身不为了展示数据，而是作为展示数据时的各种维度选择本案例：设置“年度”和

　　37、“店铺名称”切片器；【任务实现】123汪刚制作子任务八 报表美化【任务分析】排版布局；设置格式；主题风格；【任务实现】12汪刚制作谢谢观看！项目一汪刚制作数据获取与整理项目四添加标题在此PART 01添加相关标题文字添加相关标题文字相关标题文字学习目标汪刚制作添加相关标题文字添加相关标题文字相关标题文字项目导图汪刚制作情境案例本项目案例数据比较分散；本项目案例数据的类型包括：EXCEL文件格式、文本文件格式、数据库（mdb）文件格式、文件夹格式。本项目案例数据原型：某连锁店销售数据；空气质量检测数据；某市年度财政收入数据；某公司ERP系统中的财务数据；NBA中国官方网站常规赛球员数据；淘宝某店

　　38、铺的日访问量和日销售数据；某健身会所的会员信息；某电子公司产品销售数据；某公司会议邀请信息和参会信息数据；汪刚制作1区分一维表和二维表2数据获取3数据整理主目录汪刚制作区分一维表和二维表任务一汪刚制作任务一 区分一维表和二维表清单型表格，是按照一定的顺序，清晰明了地保存最原始数据的表格；分为：一维表和二维表；一维表就是简单的字段、记录的罗列；二维表，则从个维度来描述记录属性，并且两个字段属性存在一定关系；在数据分析过程中，请尽量使用一维表；将二维表处理成一维表的方式：第一种方式：在 Power BI中利用“逆透视列”功能将二维表迅速转换为一维表；第二种方式，在EXCEL中利用数据透视表中多重数

　　39、据透视功能进行处理；汪刚制作数据获取任务二汪刚制作子任务一 从文件导入Excel文件：该种文件格式最为常见；文本文件：是指以ASCII码方式(也称文本方式)存储的文件。比如英文字母、数字等字符。CSV文件：用逗号作为分隔符（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号）的文件，其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。XML（eXtensible Markup Language）：可扩展标记语言，它非常适合万维网传输，提供统一的方法来描述和交换独立于应用程序或供应商的结构化数据。JSON(JavaScript Object Nota

　　40、tion, JS 对象简谱) ：是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ECMAScript (欧洲计算机协会制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。PDF（Portable Document Format的简称，意为“便携式文档格式”）：是由Adobe Systems用于与应用程序、操作系统、硬件无关的方式进行文件交换所发展出的文件格式。汪刚制作汪刚制作子任务一 从文件导入32156子任务二 从文件夹导入需要汇总一些业务或经营数据，采用文件夹导入然后汇总；本案例：文件夹下共有北京市、天津市、上海市、重庆市4个直辖市的年度财政收入数据，分别存放在4个Excel

　　41、工作簿中；123456汪刚制作子任务三 从数据库导入关系型数据库：Access、SQL Server、 MySQL、Oracle、 SAP HANA、 SAP BW本案例：Access数据库文件，为从某公司ERP系统中获取的财务数据；123456汪刚制作子任务四 从网站查询导入从网页直接提取数据；本案例：NBA中国官方网站的当年常规赛球员数据；12345汪刚制作子任务五 从其他数据源导入从Spark、Hadoop文件（HDFS）、R脚本、Python脚本等更多数据源获取数据；汪刚制作子任务六 重新设定数据源当把已经设定数据源的文件移动时（如发送给其他人员查询、编辑，购书用户下载演示文件后打开等

　　42、情形），因设定数据源文件绝对路径发生变化，就需要重新设定数据源；命令：主页转换数据数据源设置汪刚制作数据整理任务三汪刚制作任务三 数据整理数据整理也叫数据处理、数据清洗；通过查询编辑器Power Query对数据进行整理和清洗;包括：类型转换、拆分、提取、归并等操作；汪刚制作子任务一 查询编辑器和M语言1. 查询编辑器查询编辑器Power Query：当需要对数据进行整理和清洗时，系统就会打开它；命令：主页转换数据转换数据；汪刚制作子任务一 查询编辑器和M语言2. M语言在查询编辑器窗口，通过鼠标进行的每一步操作，后台都会记录下来并生成M语言代码；执行“主页高级编辑器”命令，可查看自动生成的M

　　43、语言代码；对于初学用户来说，不建议使用M语言代码；汪刚制作子任务二 数据的行、列操作和筛选1、数据的行操作汪刚制作子任务二 数据的行、列操作和筛选（1）删除行、首行升为列标题【任务要求】删除表中不需要的行，并将删除行后的表格首行提升为列标题【任务数据】案例数据项目46-数据整理.xlsx，此案例数据原型为2006-2015国家财政收入年度数据。12345汪刚制作子任务二 数据的行、列操作和筛选（2）删除错误行 【任务要求】删除表中的错误行【任务数据】案例数据项目47-数据整理.xlsx，此案例数据原型为淘宝某店铺的日访问量和日销售数据。123汪刚制作子任务二 数据的行、列操作和筛选（3）删除重

　　44、复值 【任务要求】删除表中的重复项【任务数据】案例数据项目48-数据整理.xlsx，此案例数据原型为某连锁店的销售数据，需要将客户的最大订单销售额保留在查询表中。123汪刚制作子任务二 数据的行、列操作和筛选2、数据的列操作选择列可以通过选择的方式将需要的列保留在查询编辑器中；删除列可以删除选中的列或删除选中列以外的列；【任务要求】删除表中20062010年年度数据【任务数据】案例数据项目49-数据整理.xlsx，此案例为2006-2015国家财政收入年度数据1汪刚制作子任务二 数据的行、列操作和筛选3、数据的筛选操作实质上是行操作；【任务要求】删除表中不需要的数据行【任务数据】案例数据项目4

　　45、10-数据整理.xlsx，此案例数据原型为2006-2015国家财政收入年度数据。123汪刚制作子任务三 数据类型的转换数据类型：数值类型、日期时间类型、文本类型、其他类型等；导入查询编辑器中的数据类型与源表相比经常会发生变化；【任务要求】将年度、月份字段数据恢复成源表中的文本型数据。【任务数据】案例数据项目411-数据整理.xlsx，此案例数据原型为2017年1月份的日期表数据。1234汪刚制作子任务四 数据格式的转换汪刚制作子任务四 数据格式的转换【任务要求】删除表中不正确的格式【任务数据】案例数据项目412-数据整理.xlsx，此案例数据原型为某健身会所会员信息。表中黄色标出的为不正确的

　　46、格式：（1）中文名字前后有空格；（2）中文名字中有多行回车符；（3）英文姓氏都为大写（4）出生年份字段中存在多余的“年”字21345678汪刚制作子任务五 数据的拆分、提取和合并1、数据的拆分汪刚制作子任务五 数据的拆分、提取和合并1、数据的拆分【任务要求】将表中的中文名字字段拆分成姓和名两个字段。【任务数据】案例数据项目413-数据整理.xlsx，此案例数据原型为某健身会所的会员信息。213456汪刚制作子任务五 数据的拆分、提取和合并2、数据的提取汪刚制作子任务五 数据的拆分、提取和合并2、数据的提取【任务要求】从表中的身份证号码字段中提取出生年份信息。【任务数据】案例数据项目414-数据

　　47、整理.xlsx，此案例数据原型为某健身会所的会员信息。123456汪刚制作子任务五 数据的拆分、提取和合并3、数据的合并数据的合并是将选中的多列数据合并到一列中；“转换”菜单的合并列后，原列删除；“添加列”菜单的合并列后，原列保留； 【任务要求】将表中的英文姓名合并成一列，并把原列删除。【任务数据】案例数据项目415-数据整理.xlsx，此案例数据原型为某健身会所的会员信息。123汪刚制作子任务六 数据的转置和反转1、数据的转置数据的转置实现数据的行列互换；【任务要求】将表中的数据进行列互换。【任务数据】案例数据项目416-数据整理.xlsx，此案例数据原型为某公司各月的销售数据。123汪刚制

　　48、作子任务六 数据的转置和反转2、数据的反转反转行，将行的顺序颠倒；【任务要求】从数据表进行反转行操作。【任务数据】案例数据项目417-数据整理.xlsx，此案例数据原型为某公司各月的销售数据。123汪刚制作子任务七 数据的透视和逆透视1、数据的透视透视列可以将一维表转换成二维表；【任务要求】将一维表透视成二维表。【任务数据】案例数据项目418-数据整理.xlsx，此案例数据原型为某公司四种产品各月的销售数据。1234汪刚制作子任务七 数据的透视和逆透视2、数据的逆透视逆透视可以将二维表转换成一维表；【任务要求】将二维表透视成一维表。【任务数据】案例数据项目419-数据整理.xlsx，此案例数据

　　49、原型为某公司四种产品各月的销售数据231汪刚制作子任务八 数据的分组依据分组依据类似于Excel中分类汇总功能；分组依据不仅有数据清洗，也具备了一定的数据分析功能；【任务要求】按客户名称统计各客户的而销售总额。【任务数据】案例数据项目420-数据整理.xlsx，此案例数据原型为某公司的产品销售数据。1234汪刚制作子任务九 添加列汪刚制作子任务九 添加列【任务要求】对月份字段创建索引列，对月份字段排序时按照索引序号作为排序依据。【任务数据】案例数据项目421-数据整理.xlsx此案例数据原型为常用维度表日期表数据。月份默认的排序依据为：10月、11月、12月、1月、2月、3月、4月、5月、6月

　　50、、7月、8月、9月；通过设置索引列，可将其按正常顺序排序：1月、2月、3月、4月、5月、6月、7月、8月、9月、10月、11月、12月。123汪刚制作子任务十 日期和时间的整理汪刚制作子任务十 日期和时间的整理【任务要求】提取日期字段中的年、月、季度和星期几信息，并添加到新建列中。【任务数据】案例数据项目422-数据整理.xlsx 此案例数据原型为某日期表数据，根据日期表中的日期构建年、月、日、星期几等字段列。123123汪刚制作子任务十一 数据的基本运算汪刚制作子任务十一 数据的基本运算【任务要求】数据的基本数学运算。【任务数据】案例数据项目423-数据整理.xlsx，此案例数据原型为某公司

　　51、产品定价数据。12346758汪刚制作子任务十二 数据的组合1、数据的追加查询追加查询是表与表之间的纵向组合；【任务要求】将两张表做追加查询。【任务数据】案例数据项目424-数据整理.xlsx此案例数据原型为某电子公司产品销售数据。表sheet1包含订单编号、金额、客户名称3个字段，6条记录；表sheet2包含订单编号、客户名称、客户省份、金额4个字段,5条记录。12345汪刚制作子任务十二 数据的组合2、数据的合并查询合并查询是表与表之间的横向组合；【任务要求】将两张表做合并查询（左外部链接）。【任务数据】案例数据项目425-数据整理.xlsx此案例数据原型为某公司会议邀请信息和参会信息数据

　　52、。邀请表（1表）包含姓名和邀请时间2个字段，5条记录，邀请人分别是A/B/C/D/E；参会表（2表）包含参会人和参会时间2个字段,4条记录，参会人分别是D/E/F/G。两张表的各种链接方式合并后结果及表达的含义。汪刚制作子任务十二 数据的组合12345678汪刚制作谢谢观看！项目一数据建模项目五添加相关标题文字添加相关标题文字相关标题文字学习目标汪刚制作添加相关标题文字添加相关标题文字相关标题文字项目导图汪刚制作情境案例维度表产品表：包括产品分类ID、产品分类名称、产品ID、产品名称和单价共5个字段。产品表包含7条数据（记录）；日期表：包括日期、年、月和季度共4个字段。日期表共包含731条数据

　　53、；门店表：包括店铺ID、店铺名称和省份名称共3个字段（说明：店铺名称简化为城市名，方便进行地图可视化）。门店表包含22条数据；会员表：共包含会员ID、性别两个字段。会员表包含了3111条数据；事实表销售表：包括订单号、订单日期、店铺ID、产品ID、会员ID和数量共6个字段。销售表包含24812条数据。汪刚制作1管理关系2新建列和新建度量值3DAX公式主目录汪刚制作管理关系任务一汪刚制作子任务一 认识表汪刚制作子任务一 认识表【任务要求】认识维度表和事实表。【任务数据】案例数据项目51-数据建模.xlsx维度表事实表汪刚制作子任务二 认识关系和关系模型(1) 一对多（1:*）: 一对多是指一个表

　　54、（通常是维度表）中的列具有一个值的一个实例，而与其关联的另一张表（通常是事实表）的列具有一个值的多个实例。 比如门店表中的门店ID具有唯一值，而销售表中对于相同的门店ID具有多个值。门店表通过门店ID和销售表建立关系，即是一对多（1:*）的关系。(2)多对一（*:1）: 与一对多正好相反。指的是一个表（通常为事实表）中的列可具有一个值的多个实例，而与之相关的另一张表(通常为维度表)仅具有一个值的一个实例。 比如销售表通过门店ID和门店表建立关系，即是多对一（*:1）的关系。(3)一对一（1:1）: 指一个表（事实表）对应另一张表（维度表）的记录有一一对应的关系。 比如如产品表中的产品ID对应产

　　55、品分类表中的产品ID即是一对一（1:1）的关系。1. 认识关系汪刚制作子任务二 认识关系和关系模型关系模型的布局是指建立了关联的维度表与事实表的摆放样式。两种：星型布局模式星型布局模式的特点是在事实表外侧只有一层维度表，所有维度表都直接与事实表关联，呈现的形状就像星星。雪花型布局模式雪花型布局模式的特点是在事实表外侧有多层维度表，每个维度可能串起多个维度表，就像雪花一样由中心向外延伸。两种模式的应用选择星型布局模式较为简单，且更容易掌控，所以一般建议采用星型布局模式2. 关系模型的布局汪刚制作子任务二 认识关系和关系模型【任务要求】认识关系模型的星型布局模式（星型分布、上下分布）。【任务数据】

　　56、案例数据项目52-数据建模.pbix 本案例的四个维度表（产品表、日期表、门店表和会员表）和一个事实表（销售表）呈星型布局模式（星型分布）。汪刚制作子任务二 认识关系和关系模型【任务要求】认识关系模型的雪花型布局模式。【任务数据】案例数据项目54-数据建模.pbix 本案例的六个维度表（产品表、产品分类表、日期表、门店表、门店省份表和会员表）和一个事实表（销售表）呈雪花型布局模式。汪刚制作子任务三 创建关系单表是最简单的模型，不需要创建关系；若是多表，则需要创建关系；所谓创建关系就是建立表和表之间的关联，也叫数据建模，数据建模建立的是数据模型而非算法模型；创建方式：自动创建关系手动创建关系汪刚

　　57、制作子任务三 创建关系【任务要求】创建关系：自动创建、手动创建-拖动【任务数据】案例数据项目55-数据建模.xlsx 本案例导入表格数据为四个维度表（产品表、日期表、门店表和会员表）和一个事实表（销售表），查看并创建维度表和事实表之间的关系。汪刚制作子任务三 创建关系【任务要求】创建关系：手动创建-设置属性12435汪刚制作新建列和新建度量值任务二汪刚制作子任务一 新建列新建列也叫创建计算列，新建列中通常会用到DAX公式；【任务要求】新建列【任务数据】案例数据项目56-数据建模.pbix 本案例导入表格数据为四个维度表（产品表、日期表、门店表和会员表）和一个事实表（销售表），在销售表中引入产品

　　58、表中的单价字段列，并生成金额字段列。 单价=RELATED(产品表单价) 金额=销售表数量*销售表单价1234汪刚制作子任务二 新建度量值度量值是Power BI数据建模的灵魂；度量值是用 DAX 公式创建一个虚拟字段的数据值，通常理解为要分析的数据指标。它不改变源数据，也不改变数据模型；度量值可以随着不同维度的选择而变化，一般在报表交互时使用，以便进行快速和动态的数据浏览；可以在“报表视图”或“数据视图”中创建和使用度量值，创建的度量值将显示在带有计算器图标的字段列表中；汪刚制作子任务二 新建度量值【任务要求】新建度量值【任务数据】案例数据项目57-数据建模.pbix 本案例导入表格数据为四

　　59、个维度表（产品表、日期表、门店表和会员表）和一个事实表（销售表），在销售表创建如下四个度量值。 销售金额=SUM(销售表金额) 销售数量=SUM(销售表数量) 营业店铺数量= DISTINCTCOUNT(销售表店铺ID) 单店平均销售额=销售金额/营业店铺数量123汪刚制作DAX-数据分析表达式任务三汪刚制作子任务一 认识DAX公式DAX是Data Analysis Expressions的缩写，可翻译为“数据分析表达式”；DAX是公式或表达式中可用于计算并返回一个或多个值的函数、运算符或常量的集合；微软在开发 DAX 的时候，参考了EXCEL中的很多函数，它们名称相同，参数用法也类似；本教材

　　60、只介绍DAX初级用法，若想构建非常复杂的DAX公式，可参考DAX权威指南；PowerBI极客网站/汪刚制作子任务一 认识DAX公式DAX公式特点如下：类似Excel函数基于列或表的计算引用“表”、“列”或度量值通过“”或“”启动智能感知1. DAX语法【举例】销售金额=SUM(销售表金额)含义：对销售表的金额字段求和，并生成“销售金额”度量值。销售金额：表示度量值名称。：表示公式的开头。完成计算后将会返回结果。SUM：DAX函数名。对销售表中的金额列中的所有数据求和。（）：括住包含一个或多个参数的表达式。所有函数都至少需要一个参数，一个参数会传递一个值给函数。 ：用来引用表名。 ：用来引用列名

　　61、或度量值名。销售表：引用的表名。金额：引用的字段列。汪刚制作子任务一 认识DAX公式2. DAX运算符汪刚制作子任务一 认识DAX公式3-1. DAX函数-聚合函数汪刚制作子任务一 认识DAX公式3-2. DAX函数-逻辑函数汪刚制作子任务一 认识DAX公式3-3. DAX函数-信息函数汪刚制作子任务一 认识DAX公式3-4. DAX函数-数学函数汪刚制作子任务一 认识DAX公式3-5. DAX函数-文本函数汪刚制作子任务一 认识DAX公式3-6. DAX函数-转换函数汪刚制作子任务一 认识DAX公式3-7. DAX函数-日期函数汪刚制作子任务一 认识DAX公式3-8. DAX函数-关系函数汪

　　62、刚制作子任务一 认识DAX公式3-9. DAX函数-高级聚合函数汪刚制作子任务一 认识DAX公式3-10. DAX函数-时间智能函数汪刚制作子任务一 认识DAX公式3-11. DAX函数-常用筛选器函数汪刚制作子任务一 认识DAX公式3-11. DAX函数-常用筛选器函数ALL函数筛选函数，不能单独使用，一般与Calculate函数一起使用；一般格式：ALL(表或列)。ALL函数的功能是返回表或列的所有值；ALL函数的作用是清除一切外部筛选，并能扩大筛选范围；FILTER函数高级筛选器函数，不能单独使用，一般与Calculate函数一起使用；其作用是按指定筛选条件返回一张表；FILTER函数的

　　63、一般格式：FILTER (表，筛选条件） 第一个参数是要筛选的表第二个参数是筛选条件返回的是一张表，不能单独使用，需要与其他函数（通常是Calculate函数）结合使用汪刚制作子任务一 认识DAX公式DAX总结（高飞老师） DAX 是一门强大的语言，它让没有任何 IT 背景的普通人借助 Excel 这样的平民工具就可以处理几百万、上千万行的数据；完备的函数体系允许你将复杂的业务逻辑抽象成一个个公式，根据外部筛选条件的变化，这些公式可以瞬间完成计算并返回结果。在过去，这种分析可能需要依赖 IT 长达几小时或数天的反馈才能完成。借助 DAX，普通业务人员对数据的分析能力将可以实现质的飞跃。转载自：

　　64、/what-is-dax/汪刚制作子任务二 认识CALCULATE函数CALCULATE函数被称作DAX中最强大的计算器函数；CALCULATE函数的一般格式：CALCULATE(表达式,条件1,条件2)第一个参数是计算表达式，可以执行各种聚合运算从第二个参数开始，是一系列筛选条件，可以为空；如果多个筛选条件，用逗号分隔所有筛选条件的交集形成最终的筛选数据集合根据筛选出的数据集合执行第一个参数的聚合运算并返回运算结果强调：CALCULATE函数内部的筛选条件若与外部筛选条件冲突时，会强制删除外部筛选条件，按内部筛选条件执行。汪刚制作子任务二 认识CALCULATE函数 【任务要求】生成门店为长

　　65、春市的不同产品分类、不同年度的销售金额数据表【任务数据】案例数据项目58-数据建模.pbix 本案例导入表格数据为四个维度表（产品表、日期表、门店表和会员表）和一个事实表（销售表），在销售表下创建“长春市门店销售金额”度量值。长春市门店销售金额 = CALCULATE(销售表销售金额,FILTER(门店表,门店表店铺名称=长春市)123456汪刚制作子任务三 认识DIVIDE函数【任务要求】计算销售金额环比增长率【任务数据】案例数据项目59-数据建模.pbix上月销售额 = CALCULATE(销售表销售金额,PREVIOUSMONTH(日期表日期)销售金额环比 = DIVIDE(销售表销售金

　　66、额-销售表上月销售额,销售表上月销售额)12346汪刚制作谢谢观看！项目一汪刚制作数据可视化项目六添加相关标题文字添加相关标题文字相关标题文字学习目标汪刚制作添加相关标题文字添加相关标题文字相关标题文字项目导图汪刚制作情境案例维度表和事实表维度表：产品表：产品分类ID、产品分类名称、产品ID、产品名称和单价共5个字段。产品表包含7条数据（记录）；日期表：日期、年、月和季度共4个字段。日期表共包含730条数据；门店表：店铺ID、店铺名称和省份名称共3个字段（说明：店铺名称简化为城市名，方便进行地图可视化）。门店表包含22条数据；会员表：会员ID、性别两个字段。会员表包含了3111条数据；事实表：销售表：订单号、订单日期、店铺ID、产品ID、会员ID和数量共6个字段。销售表包含24812条数据。任务表：店铺名称、年度、任务和日期四个字段。任务表包含了33条数据。汪刚制作情境案例2. 关系模型汪刚制作情境案例3. 度量值本案例共新建10个度量值。分别是：销售金额 = SUM(销售表金额)销售数量 = SUM(销售表数量)营业店铺数量 = DISTINCTCOUNT(销售表店铺ID)单店平均销

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