PowerBI数据分析与可视化教学大纲
PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲
PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲引言概述：PowerBI是一款强大的数据分析与数据可视化工具，它能够帮助用户将复杂的数据转化为直观、易于理解的图表和报表。
本文将介绍PowerBI教学大纲的内容，包括数据导入与清洗、数据建模与关系、数据分析与可视化以及报表发布与分享。
一、数据导入与清洗：1.1 数据源选择：PowerBI支持多种数据源，包括Excel、SQL Server、SharePoint等。
根据实际情况选择合适的数据源，并了解如何连接到数据源。
1.2 数据导入：学习如何将数据导入PowerBI，并了解如何处理不同类型的数据，如文本、数字、日期等。
掌握数据导入的基本步骤和常用技巧。
1.3 数据清洗：了解数据清洗的重要性，并学习使用PowerBI的数据清洗功能，如去除重复值、填充空白值、处理异常值等。
掌握数据清洗的常用方法和技巧。
二、数据建模与关系：2.1 数据表设计：学习如何设计合适的数据表结构，包括表的字段、主键、外键等。
了解数据表设计的原则和技巧，以及如何优化数据表结构。
2.2 数据关系建立：学习如何建立不同数据表之间的关系，包括一对一、一对多、多对多等关系。
了解关系建立的方法和技巧，以及如何处理关系的维护和更新。
2.3 数据模型优化：了解数据模型的优化策略，包括使用计算列、创建层次结构、使用聚合表等。
学习如何优化数据模型的性能和可用性。
三、数据分析与可视化：3.1 数据分析技巧：学习如何使用PowerBI进行数据分析，包括排序、筛选、分组、汇总等。
了解数据分析的常用方法和技巧，以及如何根据需求选择合适的分析方法。
3.2 可视化设计原则：了解数据可视化的设计原则，包括选择合适的图表类型、使用颜色和标签等。
学习如何设计清晰、易于理解的可视化图表。
3.3 仪表盘和报表设计：学习如何设计仪表盘和报表，包括选择合适的布局、添加交互功能、设置筛选器等。
了解如何根据用户需求设计个性化的仪表盘和报表。
PowerBI数据分析与可视化教案
Power BI 数据分析与可视化-教案教案内容：一、Power BI 简介1.1 Power BI 的定义1.2 Power BI 的优势1.3 Power BI 的组件1.4 Power BI 的安装与配置二、数据导入与连接2.1 数据源类型2.2 导入数据2.3 连接数据2.4 数据预处理三、数据建模与转换3.1 数据建模概述3.2 数据表操作3.3 数据关系3.4 数据转换四、数据分析与挖掘4.1 数据分析概述4.2 数据分析方法4.3 数据挖掘技术4.4 分析结果展示五、数据可视化与报告5.1 数据可视化概述5.2 常见可视化类型5.3 报告设计5.4 报告分享与部署六、Power BI 数据可视化6.1 数据可视化的原则6.2 Power BI 可视化组件6.3 自定义可视化6.4 交互式报告设计七、Power BI 报表样式与主题7.1 报表样式设置7.2 使用主题7.3 个性化定制7.4 响应式设计八、Power BI 数据处理与聚合8.1 数据处理概述8.2 常用数据处理功能8.3 聚合度量8.4 动态列九、Power BI 高级分析功能9.1 DAX 函数9.2 M 语言9.3 高级分析案例9.4 数据流十、Power BI 报告发布与管理10.1 发布报告10.2 Power BI Service 简介10.3 共享报告10.4 报告管理最佳实践十一、Power BI 仪表板设计11.1 仪表板概述11.2 创建仪表板11.3 仪表板组件11.4 仪表板交互与动态行为十二、Power BI 实时数据分析12.1 实时数据概述12.2 实时数据集成12.3 实时数据可视化12.4 实时数据分析案例十三、Power BI 预测分析13.1 预测分析基础13.2 添加预测模型13.3 评估预测结果13.4 预测分析在实际应用中的案例十四、Power BI 安全与权限管理14.1 安全概述14.2 用户权限设置14.3 数据加密与保护14.4 企业级部署与安全性最佳实践十五、Power BI 项目实战15.1 实战项目流程15.2 数据处理与分析实战15.3 数据可视化与报告实战15.4 项目部署与分享实战重点和难点解析一、Power BI 简介重点：Power BI 的优势、组件及安装配置。
PowerBI商业数据分析教学大纲16
《PowerBI商业数据分析》课程教学大纲一,《PowerBI商业数据分析》课程简介《PowerBI商业数据分析》全面系统地讲解了自助式商业智能分析工具Power BI地相关知识。
全书共9 章,从最基础地PowerBI架构与操作界面开始,先通过一个小示例体验PowerBI地强大与便捷,然后按照数据处理地流程与难易程度,分别介绍数据准备模块PowerQuery,数据建模以和PowerBI数据分析语言DAX,可视化图表制作,丰富地交互方式与报表设计,最后用一个完整地分析示例带你全面认识PowerBI数据处理流程。
本书以数据分析地基本流程为主要线索,通过PowerBI各模块地知识讲解,帮助读者快速掌握数据准备,数据分析,数据可视化到报告协作分享地整个数据处理流程,轻松上手PowerBI数据分析。
在教学方法方面本门课程除课堂讲授地同时,尽量使用电脑动手练习,让学生在实际操作中学习与理解PowerBI地各项功能,从而提高课程教学地效果。
适用教材胡永胜,PowerBI商业数据分析二,课程性质与教学任务1.课程性质《PowerBI商业数据分析》课程是数据分析,管理,财务相关专业选修课。
2.教学任务《PowerBI商业数据分析》作为数据分析,管理,财务专业地专业拓展课,其课程地设置,旨在通过课程学习,熟练使用PowerBI进行数据整理与数据分析。
要求学生通过该门课程地学习,掌握PowerBI各模块地功能,并可以利用PowerBI完成数据分析,为数据分析思维地真正落地提供技术支持。
三,课程教学内容第1章认识PowerBI1.教学目地与要求：（1）了解PowerBI是做什么地;（2）理解PowerBI地主要架构;（3）认识PowerBI地操作界面;（4）通过一个示例简单了解怎么使用PowerBI。
2.教学重点与难点：（1）重点：对PowerBI有一个整体认识。
（2）难点：无。
3.主要教学内容:1.1 让数据技能成为你地竞争力认识到数据地价值,但是无法充分利用数据之间地矛盾,数据分析能力将成为每个人地一项基本素能,早日拥有将更具竞争优势。
PowerBI数据分析与可视化教学大纲
2. 了解 DAX 语言的语法
1. 了解 Power Pivot
3. 了解 DAX 语言的函数
和 DAX 语言的概念
4. 了解 DAX 语言的上下文
2. 熟悉 DAX 语言语
5. 新建表与计算列
法、函数、和上下文
6. 新建表间关系
的概念
DAX 语言数据 7. 新建度量值
4
3. 掌握新建数据表 2
建模
二、 课程的任务
通过本课程的学习，使学生学会使用 Power BI 进行数据获取、数据处理与建模、数据 分析与可视化、数据分析报表、数据部署，并详细学习自助售货机综合案例，将理论与实践 相结合，为将来从事数据分析研究、工作奠定基础。
三、 课程学时分配
序号
教学内容
1 第 1 章 数据分析与可视化概述
2 第 2 章 数据获取
1 动版的数据发布 3. 掌握 Power BI 移
动版的仪表板
1. 了解自动售货机
市场现状
2. 认识自动售货机
案例分析的步骤与
1. 分析某公司自动售货机现状
流程
2. 认识自动售货机案例分析的步骤与
3. 使用 Power BI 获
流程
取自动售货机数据
3. 清洗数据
4. 使用 Power Query
19. 绘制表
20. 绘制箱线图
21. 认识 KPI 分析
22. 绘制仪表
23. 绘制 KPI Indicator
24. 绘制子弹图
1. 掌握 Power BI 中 图表的选择和导入， 以及图表元素和色 彩的调整 2. 了解对比分析的 概念，掌握各类条形 图和柱形图的绘制 3. 了解结构分析的 概念，掌握饼图、环 形图、瀑布图和树状 图的绘制 4. 了解相关分析的 4 概念，掌握散点图和 折线图的绘制 5. 了解描述性分析 的概念，掌握表和箱 线图的绘制 6. 了解 KPI 分析的 概念，掌握仪表、KPI Indicator 和子弹图的 绘制 7. 掌握雷达图和漏 斗图的绘制
PowerBI数据分析与数据可视化-教案
PowerBI数据分析与数据可视化-教案PowerBI 数据分析与数据可视化教案一、教学目标1、让学生了解 PowerBI 的基本概念和功能。
2、使学生掌握如何使用 PowerBI 进行数据导入和整理。
3、教会学生运用 PowerBI 进行数据分析的基本方法和技巧。
4、培养学生利用 PowerBI 实现数据可视化的能力，能够制作出清晰、有效的可视化报表。
二、教学重难点1、重点（1）PowerBI 的数据连接和数据清洗操作。
（2）使用各种可视化图表展示数据。
2、难点（1）复杂数据的分析思路和方法。
（2）根据业务需求选择合适的可视化图表。
三、教学方法1、讲授法：讲解 PowerBI 的基本概念和操作流程。
2、演示法：通过实际案例演示数据分析和可视化的过程。
3、实践法：让学生自己动手操作，完成相关任务，加深对知识的理解和掌握。
四、教学过程1、课程导入（约 15 分钟）（1）通过展示一些实际的数据报表和分析案例，引发学生对数据分析和可视化的兴趣。
（2）提问学生在日常生活和学习中遇到的数据处理问题，引导学生思考如何更有效地分析和呈现数据。
2、知识讲解（约 30 分钟）（1）介绍PowerBI 的基本概念和功能，包括数据连接、数据转换、数据分析和数据可视化等。
（2）讲解如何获取数据，如从 Excel、数据库、网页等数据源导入数据到 PowerBI 中。
（3）详细介绍数据清洗的方法，如删除重复值、处理缺失值、数据类型转换等。
3、操作演示（约 45 分钟）（1）打开 PowerBI 软件，现场演示如何连接到一个 Excel 数据源，并将数据导入到 PowerBI 中。
（2）对导入的数据进行清洗和整理，展示如何删除重复行、填充缺失值等操作。
（3）使用 PowerBI 的数据分析工具，如计算列、度量值等，进行简单的数据计算和分析。
（4）根据分析结果，选择合适的可视化图表，如柱状图、折线图、饼图等，并进行图表的创建和配置。
PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲
PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲引言概述：PowerBI是一种强大的数据分析和数据可视化工具，它能够帮助用户从大量的数据中提取有用的信息，并以直观的方式呈现出来。
教学大纲是指导学生学习的重要文件，本文将详细阐述PowerBI数据分析与数据可视化的教学大纲。
正文内容：1. 数据分析基础1.1 数据分析的概念和意义：介绍数据分析的定义和重要性，以及在决策制定和业务优化中的应用。
1.2 数据分析的方法和流程：介绍数据分析的常用方法和流程，包括数据收集、数据清洗、数据转换和数据建模等环节。
2. PowerBI入门2.1 PowerBI的概述：介绍PowerBI的基本概念和功能，包括数据导入、数据建模、数据可视化和数据共享等方面。
2.2 PowerBI的安装与配置：详细介绍PowerBI的安装和配置步骤，包括下载安装文件、注册账号和连接数据源等操作。
2.3 PowerBI的界面和功能：介绍PowerBI的用户界面和常用功能，包括数据导入、数据建模、数据可视化和数据共享等操作。
3. 数据导入与清洗3.1 数据导入：详细介绍PowerBI中导入数据的方法和步骤，包括从Excel、CSV、数据库和云端数据源导入等方式。
3.2 数据清洗：介绍PowerBI中数据清洗的常用操作，包括数据去重、数据过滤、数据合并和数据转换等功能。
4. 数据建模与分析4.1 数据建模：详细介绍PowerBI中数据建模的方法和步骤，包括创建表格、定义关系和计算列等操作。
4.2 数据分析：介绍PowerBI中数据分析的常用功能，包括数据切片、数据筛选、数据排序和数据计算等操作。
4.3 数据可视化：详细介绍PowerBI中数据可视化的方法和步骤，包括创建图表、设计仪表盘和生成报告等功能。
5. 数据共享与协作5.1 数据共享：介绍PowerBI中数据共享的方法和步骤，包括发布报告、生成链接和嵌入网页等方式。
5.2 数据协作：详细介绍PowerBI中数据协作的功能，包括共享和协同编辑报告、创建数据门户和设置权限等操作。
PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲
PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲标题：PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲引言概述：PowerBI作为一款强大的数据分析和可视化工具，已经被广泛应用于各个行业和领域。
为了更好地帮助学习者掌握PowerBI的基本原理和操作技巧，本教学大纲将详细介绍PowerBI的数据分析和数据可视化内容，帮助学习者快速入门并掌握相关技能。
一、PowerBI基础知识1.1 PowerBI概述：介绍PowerBI的基本概念、功能和应用范围。
1.2 PowerBI界面：详细介绍PowerBI的界面结构和各个功能区域的作用。
1.3 数据源连接：讲解如何连接各种数据源，包括Excel、SQL Server、Web数据等。
二、数据处理与转换2.1 数据导入：介绍如何导入数据并进行数据清洗和筛选。
2.2 数据转换：讲解如何对数据进行转换、合并和拆分操作。
2.3 数据建模：介绍如何建立数据模型，包括关系建立、字段定义等。
三、数据分析与计算3.1 数据可视化：详细介绍PowerBI的可视化功能，包括图表、地图、仪表盘等。
3.2 数据分析：讲解如何进行数据分析，包括排序、筛选、计算等操作。
3.3 数据报表：介绍如何创建数据报表，并分享到PowerBI服务或导出为其他格式。
四、高级功能与扩展4.1 DAX函数：详细介绍PowerBI中的DAX函数，包括常用函数和高级函数。
4.2 Power Query：讲解如何使用Power Query进行数据处理和转换。
4.3 PowerBI服务：介绍如何将报表发布到PowerBI服务，并进行数据共享和协作。
五、实战案例与应用5.1 行业案例：通过实际案例演示如何应用PowerBI进行数据分析和可视化。
5.2 自定义报表：讲解如何根据需求定制报表，并实现个性化的数据展示。
5.3 数据驱动决策：强调数据分析和可视化对于决策的重要性，以及如何利用PowerBI进行数据驱动决策。
结语：通过本教学大纲的学习，学习者将掌握PowerBI的基本原理和操作技巧，能够熟练进行数据分析和数据可视化工作。
PowerBI数据分析与数据可视化 第1章 初识Power BI
1.2 安装POWER BI DESKTOP
• 1.2.1 安装需求 • Power BI Desktop可用于32位（x86）和64位（x64）平台，最低的系统需求如下：
• 操作系统：支持Windows 10、Windows 7、Windows 8、Windows 8.1、Windows Server 2008 R2、Windows Server 2012、Windows Server 2012 R2等。
• 浏览器：Internet Explorer 10 或更高版本。 • 内存：至少1GB。 • 显示：建议分辨率至少为1440 900或1600 900。 • CPU：建议1GHz或更快的32或64位处理器
• 1.2.2 下载安装程序
• 在浏览器中打开https:///zh-cn/desktop/，进入Power BI Desktop 中文主页，
Power BI 数据分析与数据可视化
讲授：XXXXX
第1章初识POWER BI
• 本章主要内容：
Power BI简介 Power BI家族 安装Power BI Desktop 了解Power BI Desktop界面 使用Power BI文档
1.1 POWER BI简介
• Power BI整合了Power Query、Power Pivot、Power View和Power Map等一系列 工具。
• 浏览器演示
• 1.2.3 安装Power BI Desktop
• 演示
1.3 了解POWER BI DESKTOP界面
• 1.3.1 开始屏幕
• 演示
• 1.3.2 主界面
• 演示
1.4 使用POWER BI文档
• Microsoft在https:///zh-cn/power-bi/提供了丰富的文档帮助用 户学习使用Power BI
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《Power BI数据分析与可视化》教学大
纲
课程名称：Power BI数据分析与可视化
课程类别：必修
适用专业：大数据技术类相关专业
总学时：64学时（其中理论16学时，实验48学时）
总学分：4.0学分
一、课程的性质
随着云时代的到来，商业生态环境发生了剧烈的变化，商务数据的规模飞速膨胀，数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理数据，为企业经营决策提供积极的帮助。
金融业、零售业、医疗业、互联网业、交通物流业、制造业等行业领域对数据分析的岗位需求巨大，特别是有实践经验的数据分析人才更是各企业争夺的热门。
为了满足日益增长的数据分析人才需求，特开设Power BI数据分析与可视化课程。
二、课程的任务
通过本课程的学习，使学生学会使用Power BI进行数据获取、数据处理与建模、数据分析与可视化、数据分析报表、数据部署，并详细学习自助售货机综合案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析研究、工作奠定基础。
三、课程学时分配
四、教学内容及学时安排
1.理论教学
2.实验教学
五、考核方式
突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、数据获取、数据集成、数据清洗、数据变换、数据归约、数据模型、数据分析与可视化、数据部署等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。
六、教材
3.教材
Power BI数据分析与可视化．。