博学谷 > 优质课 > 【数据分析】Power BI零售数据分析实战

Power BI零售数据分析实战

【数据分析】Power BI零售数据分析实战

全程实战教学,轻松上手可视化图表制作

主讲:Python高级讲师 | 课程时长:8课时 | 学习人数:106人 | 难度: 基础

¥98.00 ¥198.00

立即报名

第 一 章:Power BI零售数据分析实战

1-1 识别商业数据分析工具

1-1-1 0 课程整体介绍
1-1-2 01 零售连锁店数据分析效果演示
1-1-3 02 业务背景介绍
1-1-4 03 微软Power BI是什么
1-1-5 04 Power BI的组成
1-1-6 05 Power BI Desktop的安装和下载
1-1-7 06 账号注册
1-1-8 07 Power BI Desktop操作界面
1-1-9 08 方案整体架构

1-2 商业数据加载、清洗、建模

1-2-1 01 连接数据源
1-2-2 02 商业数据识别
1-2-3 03 Excel数据加载
1-2-4 04 查询编辑器
1-2-5 05 数据清洗
1-2-6 06 合并订单表数据
1-2-7 07 创建日期维度表
1-2-8 08 数据清洗的背后和数据关系模型
1-2-9 09 Dax函数

1-3 整体销售分析

1-3-1 01 报表的标题、Logo、页名
1-3-2 02 度量值和计算列
1-3-3 03 2017年销售总额-01合并查询、自定义列
1-3-4 03 2017年销售总额-02 SUM函数、CALCULATE函数
1-3-5 03 2017年销售总额-03 SUMX函数、FILTER函数
1-3-6 04 商店总数和新店总数01
1-3-7 04 商店总数和新店总数02
1-3-8 05 2017年销售总额供应商占比、饼图
1-3-9 06 2017年月销售额-计算表
1-3-10 07 总销售差额按月份按地区
1-3-11 08 总销售差额按季度按地区-层级结构
1-3-12 09 2017年销售总额在城市的分布情况

1-4 地区销售分析

1-4-1 01 新建报表页
1-4-2 02 2017年销售总额按城市按地区名称 01 堆积柱形图
1-4-3 02 2017年销售总额按城市按地区名称 02 切片器
1-4-4 03 2017年销售总按月份
1-4-5 04 2016年销售总额和2017年销售总额月对比
1-4-6 05 2017年地区总销售差额%和每平米销售额-散点图

1-5 新店分析

1-5-1 01 报告筛选器 01-分类
1-5-2 01 报告筛选器 02 -筛选器数据类型
1-5-3 02 新店分析报表页面级筛选器
1-5-4 03 2017年销售额按城市和供应商
1-5-5 04 今年开店的月份
1-5-6 05 每平米销售额按城市
1-5-7 06 单笔销售金额
1-5-8 07 2017年销售总额按月份

1-6 销售经理分析

1-6-1 01 2017年销售总额按经理名称-环形图
1-6-2 02 导入自定义视觉对象
1-6-3 03 销售经理图像-Image Grid
1-6-4 04 销售经理KPI
1-6-5 05 销售经理绩效滚动条-01 Scroller
1-6-6 05 销售经理绩效滚动条-02 实现思路分析
1-6-7 05 销售经理绩效滚动条-03 创建目标表格
1-6-8 05 销售经理绩效滚动条-04 创建计算列实现效果
1-6-9 06 编辑交互
1-6-10 07 2016年和2017年销售额的增长率-组合图

1-7 产品分析

1-7-1 01 销售数量按分类名称-树状图
1-7-2 02 2017年毛利总计按分类名称和商品名称
1-7-3 03 选择城市-ChicletSlicer
1-7-4 04 2017年销售总额、2017年毛利总计、数量按商品名称、分类名称、月份 - 气泡图
1-7-5 05 书签
1-7-6 06 Power BI常用的可视化图表
1-7-7 07 图表选择的原则
1-7-8 08 图表的美化
1-7-9 09 报表的设计建议

1-8 发布共享报表

1-8-1 01 Power BI在线服务介绍和主界面
1-8-2 02 发布共享报表
1-8-3 03 在线创建报表
1-8-4 04 仪表板
1-8-5 05 零售连锁店仪表板的制作 01 - 仪表板制作
1-8-6 05 零售连锁店仪表板的制作 02 - 常见操作
1-8-7 06 自然语言的问与答
1-8-8 07 报表的公共访问
1-8-9 08 报表和仪表板的共享
1-8-10 09 工作区
1-8-11 10 连接MySQL数据源
提示
该课程已在购物车中了,无需重复加入
去购物车