课程简介
Python作为一种功能强大的编程语言,以其简洁的语法、丰富的库支持和高效的数据处理能力,在大数据领域占据了重要地位。而PowerBI作为一款商业智能工具,以其直观的操作界面、强大的数据可视化功能和便捷的数据连接能力,受到了广大数据分析师和企业管理者的青睐。
然而,在实际应用中,单纯依靠Python或PowerBI往往难以满足复杂多变的数据分析需求。Python在处理数据和构建模型方面具有优势,但在数据可视化方面相对繁琐;而PowerBI虽然可视化效果出色,但在数据处理和高级分析功能上有所局限。因此,将Python与PowerBI相结合,实现优势互补,成为了大数据可视化领域的一大趋势。
本课程全面介绍PowerBI基础操作、数据透视表进阶应用、财务数据大数据看板制作,以及Python爬虫、机器学习与PowerBI的结合展示。通过实例讲解,帮助学员掌握数据导入、清洗、建模及计算,学会图表制作与报表布局技巧,了解财务数据获取与校验方法,并能运用Python技术增强数据分析与展示能力,实现数据可视化与决策支持。
课程收益
1、帮助学员熟练掌握PowerBI应用技能;
2、帮助学员掌握数据透视表与大数据看板制作能力;
3、帮助学员掌握Python爬虫、机器学习与PowerBI结合的展示技巧
受众人群
大数据工程师、大数据分析师、技术人员和对大数据可视化感兴趣的人员
课程周期
1天(6H)
课程大纲
标题 | 授课内容 |
一、PowerBI基础 | 1. PowerBI的下载与安装 2. PowerBI的注册 3. PowerBI的使用 (1) 数据导入 (2) 数据清洗 (3) 数据丰富 (4) 数据建模 (5) 数据计算 |
二、数据透视表进阶PowerBI版 | 1. 图表制作 (1) 图表选择 (2) 三台阶选图表 2. 图表怎么用 (1) 四种基本图表 (2) 两种字段 (3) 图表美化 3. 报表怎么布局 (1) 数据层 (2) 筛选层 (3) 导航层 4. 案例实战 (1) 销售 (2) 人员结构分析报告 ① 人员结构分析 ② 处理人员结构模型 1) 新建日期表 2) 去除日期表和员工表之间的关系 3) 计算在职人数 4) 计算新入职人数 5) 计算年龄与工龄 6) 计算30岁以下的员工占比 ③ 制作可视化报告 1) 切片器 2) 卡片图 3) 饼图 4) 折线和簇状图 5) 条形图 ④ 总结 |
三、财务数据大数据看板 | 1. 获取财务数据 (1) 巨潮资讯单表下载 (2) 导入数据 2. 制作科目分类表 (1) 为什么要制作账务科目分类表? (2) 如何制作分类表 (3) 如何使用分类表 3. 制作检查表 (1) 为什么下载回来的数据有可能出错? (2) 检查错误的方法 (3) PowerBI检查错误的操作 4. 制作图画报表 (1) 资产表 ① 切片器 ② 恒等式 ③ 资产分类表 ④ 通俗分类表 (2) 负债表和权益表 (3) 利润表 (4) 现金流量表 ① 历年现金余额 ② 现金变动拆解 ③ 常规现金流量表 (5) 报表的最终优化 ① 筛选关系 ② 导航按钮 |
四、Python爬虫与PowerBI展示 | 1. Python爬虫与PowerBI展示 |
五、Python机器学习与PowerBI展示 | 1. Python机器学习与PowerBI展示 |
六、企业大数据看板展示 | 1. 在看板中添加视频 2. 调整看板大小 3. Power BI制作看板实例 (1) 效果 (2) index页 ① 堆积柱形图 ② 饼图 ③ 地图 ④ 堆积条形图 ⑤ 视频 ⑥ 基本信息 ⑦ 最后完善 (3) 后台考核打分页 (4) 部门内部考核阶段 (5) 三年汇总榜单 (6) 创收风云榜 |
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百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员
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