Power BI 数据分析与可视化-PowerBI数据分析与可视化-数据分析报表
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。
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例随着大数据时代的到来，数据分析和数据可视化变得越来越重要。
Power BI作为一款功能强大的商业智能工具，能够帮助用户对数据进行可视化和分析，从而更好地理解数据并做出相应的决策。
本文将介绍Power BI的数据可视化与分析技巧，并结合实战案例进行详细讲解。
一、数据可视化技巧1.选择合适的可视化工具在数据可视化过程中，选择合适的可视化工具非常重要。
PowerBI提供了多种可视化工具，如柱状图、折线图、饼图等，用户可以根据数据类型和分析目的选择合适的可视化工具。
比如，对于时间序列数据，可以使用折线图进行展示；对于比例数据，可以使用饼图进行展示。
2.保持数据可视化的简洁和清晰在进行数据可视化时，要保持图表的简洁和清晰。
不要使用过多的颜色和图形，以免影响用户对数据的理解。
同时，要保证图表的标签和标题清晰可见，便于用户快速获取信息。
3.使用交互式可视化工具Power BI提供了多种交互式可视化工具，如筛选器、切片器等，用户可以通过这些工具对数据进行动态交互，从而更好地理解数据。
比如，用户可以通过切片器对数据进行筛选，快速查看不同维度的数据分布情况。
4.选择合适的颜色和字体在进行数据可视化时，要选择合适的颜色和字体，以便用户更好地理解数据。
比如，可以使用明亮的颜色突出重点数据，使用粗体字体突出标题和关键信息。
二、数据分析技巧1.数据清洗和预处理在进行数据分析前，需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和完整性。
Power BI提供了数据清洗和转换工具，用户可以通过这些工具对数据进行清洗和预处理，如去重、缺失值处理、数据格式转换等。
2.数据建模和关联在进行数据分析时，需要对数据进行建模和关联，以建立数据之间的关系，从而更好地理解数据。
Power BI提供了数据建模和关联工具，用户可以通过这些工具对不同数据表进行关联和合并，构建数据模型。
3.制定合适的分析计划在进行数据分析时，需要制定合适的分析计划，明确分析目的和方法。
使用PowerBI进行数据分析和可视化
使用PowerBI进行数据分析和可视化使用Power BI进行数据分析和可视化第一章：Power BI简介Power BI是由Microsoft开发的一款强大的商业智能工具，用于数据分析和可视化。
它提供了一种直观、交互式的方式来探索和分析数据，帮助用户发现数据中隐藏的模式和见解。
1.1 Power BI的组成部分Power BI主要由三个组成部分构成：Power BI Desktop、Power BI服务和Power BI移动应用。
1.1.1 Power BI DesktopPower BI Desktop是一款功能丰富的应用程序，可用于创建、编辑和发布报表和仪表盘。
它提供了强大的数据建模、数据转换、数据可视化和报表设计功能。
1.1.2 Power BI服务Power BI服务是一个在线平台，用户可以将其报表和仪表盘发布到该平台上，并与团队和其他用户共享。
它还提供了数据集和报表的自动刷新、导出和共享功能。
1.1.3 Power BI移动应用Power BI移动应用是一款手机应用程序，用户可以随时随地访问和查看他们的报表和仪表盘。
它提供了在移动设备上进行数据分析和可视化的便利性。
1.2 Power BI的优势Power BI具有许多优势，使其成为一款受欢迎的数据分析和可视化工具。
1.2.1 简单易用Power BI具有直观的用户界面和易于使用的工具，使用户能够快速上手并开始分析数据。
1.2.2 强大的数据建模功能Power BI提供了强大的数据建模功能，可以从多个数据源中提取、转换和加载数据，并建立关系模型，以便在报表中进行分析。
1.2.3 丰富的可视化选项Power BI提供了丰富的可视化选项，用户可以选择不同的图表类型、颜色和样式，以呈现数据并传达见解。
1.2.4 实时数据更新Power BI支持实时数据更新，可以定期或按需刷新数据集和报表，确保用户始终查看到最新的数据。
第二章：数据分析使用Power BI进行数据分析可以帮助用户发现数据中的模式、趋势和关联。
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例数据可视化是指利用图表、图形、地图等可视化手段将数据转化为直观的可视化图像，以便用户更直观地理解数据，并从中发现规律、趋势以及隐藏的信息。
Power BI作为一款强大的商业智能工具，为用户提供了丰富的数据可视化和分析功能。
本文将从Power BI的数据可视化与分析技巧入手，结合实际案例，详细介绍Power BI中的数据可视化与分析技巧，并以实战案例进行演示，以帮助读者更好地掌握Power BI的数据可视化与分析能力。
1.数据导入与预处理在进行数据可视化与分析之前，首先需要将数据导入Power BI，并进行必要的预处理工作。
Power BI支持从多种数据源导入数据，如Excel、SQL Server、Azure、Web数据等。
在导入数据后，可以进行数据清洗、数据转换、数据建模等预处理工作，以确保数据的质量和可用性。
实战案例：假设我们需要分析某公司的销售数据，首先我们需要将销售数据导入Power BI，对数据进行清洗和转换，如处理缺失值、异常值，进行数据类型转换等，确保数据的准确性和一致性。
2.图表设计与布局Power BI提供了丰富的图表类型和布局方式，用户可以根据数据的特点和分析需求选择合适的图表类型，并对图表进行布局和格式设置，以呈现清晰、直观的数据可视化效果。
实战案例：在销售数据分析中，我们可以使用柱状图、折线图、饼图等图表来展现销售额、销售量、销售额占比等信息。
同时，可以通过设置图表的颜色、标签、图例等属性，使图表更加直观和易于理解。
3.数据关联与联机分析Power BI支持多个数据表之间的关联，用户可以通过关联不同数据表的字段，进行数据的联机分析。
同时，Power BI也支持多个数据表的联机处理，以实现对不同数据表的联机分析和可视化。
实战案例：在销售数据分析中，我们可以将销售数据与客户数据、产品数据进行关联，分析客户购买行为、产品销售情况等，从而更全面地了解销售业绩和市场趋势。
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例数据可视化与分析技巧是Power BI中的重要部分，它可以帮助用户更好地理解数据，并从中发现有价值的信息。
在本文中，我们将首先介绍数据可视化与分析的基本概念，然后结合实际案例，深入了解Power BI中的数据可视化与分析技巧。
一、数据可视化与分析基本概念1.1数据可视化概念数据可视化是通过图表、图形等可视化手段将数据呈现出来，使得数据更加直观和易于理解。
通过数据可视化，用户可以更容易地发现数据之间的关联性和趋势，从而做出更加准确的决策。
1.2数据分析概念数据分析是对数据进行深入研究和分析，以发现数据中的规律和价值信息。
通过数据分析，用户可以更好地了解数据背后的含义，并找出数据中的规律和趋势，为企业决策提供支持。
二、数据可视化与分析技巧2.1数据可视化技巧在Power BI中，有许多数据可视化技巧可以帮助用户更好地呈现数据。
例如，可以使用不同类型的图表来呈现不同类别的数据，比如柱状图可以用来显示数据的分布，折线图可以用来显示趋势变化，饼图可以用来显示数据的占比等等。
在选择图表类型时，要根据数据的性质和所要表达的信息来选择最合适的图表类型。
另外，还可以通过设置图表的颜色、标签、图例等来使得图表更加清晰明了。
在使用颜色时，要注意保持色彩的统一和协调，避免出现混乱和不清晰的情况。
图表的标签和图例也要简洁明了，以便用户快速理解图表所表达的信息。
2.2数据分析技巧数据分析是数据可视化的重要组成部分，利用Power BI中的数据分析技巧可以更好地发现数据中的规律和趋势。
例如，可以通过设置筛选器来筛选出特定的数据，对数据进行分组和汇总，计算数据的统计指标等等。
在进行数据分析时，要根据具体的业务需求和分析目的来选择合适的分析方法和工具。
此外，还可以利用Power BI中的数据建模功能进行数据模型的设计和构建，利用关联、过滤器、计算列等功能对数据进行更深入的分析和挖掘。
Power BI 数据分析与可视化-PowerBI数据分析与可视化-M语言数据建模与处理(2)
M语言数据预处理2021/2/241归约数据目录转换数据21. 规范化Ø将字段按比例绽放，使之落入一个特定的区间，如[-1,1]或[0,1]之间。
常用的规范化有最小-最大值规范化。
假定某字段的最小值为min，最大值为max，最小-最大值规范化区域为[new_min, new_max]。
那么最小-最大值规范化下 的规范化值 如（式 3-1）所示。
（式 3-1）Ø例如，某字段规范化前取值区间为[-100,100]，规范化后取值区间为[0,1]，假设该字段某字段值为58，那么规范化后取值为0.79，如（式 3-2）所示。
（式 3-2）2. 逆透视列Ø逆透视列是Excel和Power Query中处理数据行列变换的一种特有操作。
它将来自单行（单个记录）中多个列的值扩展为单个列中具有同样值的多个记录，使得数据能够在合适数据存储与合适数据分析的形式之间自由变换。
例如为了方便显示数据，可能会出现如下表所示的按销量区域排列的产品销量表，这个表的第1列的列名是抽象概念的产品名称，第2~4列的列名是具体的区域名称，表中第2行第2列的数值型数据3654196指的是在广东省坚果的销量，其它数值型数据如此类推。
产品名称广东省北京市上海市坚果365419625433233221557肉干162654012543861123456鸭脖139324411875541098774花茶216816919676441899907Ø现在使用逆透视列功能，将合适数据分析的数据表变换成如下表5所示的合适数据存储的产品销量表。
2. 逆透视列产品名称区域名称销售额坚果广东省3654196坚果北京市2543323坚果上海市3221557肉干广东省1626540肉干北京市1254386肉干上海市1123456鸭脖广东省1393244鸭脖北京市1187554鸭脖上海市1098774花茶广东省2168169花茶北京市1967644ØPower Query中，按数据类型进行数据提取可以使用Text.Remove函数，该函数的表达式如下。
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Power BI数据分析报表
2021/2/24
1完成一份Power BI数据分析报表
目录认识Power BI数据分析报表
2
1. 专题分析报表
Ø专题分析报表是对社会经济现象的某一方面或某一个问题进行专门研究的一种数据分析报表，它的主要作用是为决策者制定政策、解决问题提供决策参考和依据。
比如家庭金融市场专题分析报表、图书阅读市场专题分析报表等。
专题分析报表拥有两个特点。
•（1） 单一性。
专题分析不要求反映事物全貌，主要针对某一方面或者某一问题进行分析，如用户流失分析、提升用户转化率分析等。
•（2） 深入性。
由于内容单一，重点突出，因此要集中精力解决主要的问题，包括对问题的具体描述，原因分析和提出可行的解决方案。
2. 综合分析报表
Ø综合分析报表是全面评价一个地区、单位、部门业务或其他方面发展情况的一种数据分析报表。
比如世界人口发展报表、某企业运营分析报表等。
综合分析报表拥有两个特点。
•（1） 全面性。
综合分析反映的对象，以地区、部门或单位为分析总体，站在全局高度反映总体特征，做出总体评价。
例如在分析一个公司的整体运营时，可以从产品、价格、渠道和促销这4个角度进行分析。
•（2） 联系性。
综合分析报表要对互相关联的现象与问题进行综合分析，在系统地分析指标体系的基础上，考察现象之间的内部联系和外部联系。
这种联系的重点是比例和平衡关系，分析比例是否合理，发展是否协调。
3. 日常数据通报报表
Ø日常数据通报报表是分析定期数据，反映计划执行情况，并分析其影响因素的一种分析报表。
它一般是按日、周、月、季等时间阶段定期进行的，因此也叫定期分析报表。
比如线路巡查情况日常通报、各类日常监控情况报表等。
3. 日常数据通报报表
Ø日常数据通报报表拥有3个特点。
•（1） 进度性。
由于日常数据通报报表主要反映计划的执行情况，因此必须把执行情况和时间进展结合分析，比较两者是否一致，从而判断计划完成的好坏。
•（2） 规范性。
日常数据通报报表是定时向决策者提供的例行报表，所以形成了比较规范的结构形式，它一般包括计划执行的基本情况，计划执行中的成绩和经验，存在的问题和措施与建议几个基本部分。
•（3） 时效性。
日常数据通报报表的性质和任务决定了它是时效性最强的一种分析报表。
只有及时提供业务发展过程中的各种信息，才能帮助决策者掌握最新动态，否则将延误工作。
Ø（1） 规范性原则。
数据分析报表中所使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致。
Ø（2） 重要性原则。
数据分析报表一定要体现项目分析的重点，在项目各项数据分析中，就应该重点选取真实性、合法性指标，科学专业地进行分析，并且反映在分析结果中对同一类问题的描述，也要按照问题的重要性来排序。
Ø（3） 谨慎性原则。
数据分析报表的整理过程一定要谨慎，体现在基础数据真实、完整，分析过程科学、合理、全面，分析结果可靠，建议内容应当实事求是。
Ø（4） 鼓励创新原则。
社会是不断发展进步的，不断有创新的方法或模型从实践中摸索并总结出来，数据分析报表要将这些创新的思维与方法记录并运用。
1. 标题
Ø标题需要能够高度概括该分析的主旨，要求精简干练，点明该分析报表的主题或者观点。
好的标题不仅可以表现数据分析报表的主题，而且能够引起读者的阅读兴趣。
几种常用的标题类型如下。
•（1） 解释基本观点。
这类标题往往用观点句来表示，点明数据分析报表的基本观点，如《某电视剧近3个月收视率飘红》。
•（2） 概括主要内容。
这类标题用中心词说话，让读者捉住中心，如《某国国内生产总值第三季度上涨2%》。
•（3） 交代分析主题。
这类标题反映分析的时间、范围对象和内容等情况，并不点明分析师的看法和主张，如《某公司自动售货机商业数据分析》。
2. 可视化模块
Ø可视化模块是报表的主体部分，报表主要是由一个个可视化模块组成的。
可视化模块的分析方向可以概括为3个方面。
•（1） 进行总体分析。
从项目需求出发，对项目的财务、业务数据进行总量分析，把握全局，形成对被分析的项目财务、业务状况的总体印象。
•（2） 确定项目分析的重点。
在对被分析的项目总体掌握的基础上，根据被分析项目特点，通过具体的趋势分析、对比分析等手段，合理的确定分析的重点，协助分析人员做出正确的项目分析决策，调整人力物力等资源达到最佳状态。
•（3） 总结经验，建立分析模型。
通过选取指标，针对不同的分析事项建立具体的分析模型，将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后项目实践中的数据分析。
1完成一份Power BI数据分析报表
目录认识Power BI数据分析报表2
分析背景与目的
Ø从2016年，门店开业即采用会员入会制度以来，经过两年多的发展，门店的会员总数已经达到2431人，其中，普通会员有1318人，VIP会员已经达到1113人，销售业绩在鲜花零售行业中领先。
但随着门店规模的扩大，业务量增加的同时，也面临行业竞争加剧，销售业绩增长变缓的挑战。
Ø对门店而言，对会员进行分析，了解会员群体的特征，可以为营销策略提供参考和指导，从而提高营销效率和盈利水平。
Ø本报表依据门店会员信息进行数据汇总，主要数据包括会员的基本情况、消费金额和消费次数，通过这些数据分析会员的基本情况和消费特征。
1. 会员群体基本信息——新增会员数量
Ø2016年至2018年，门店各年新增会员总数及VIP会员人数的变化情况如下图所示。
总的来说，新增会员数量呈现明显的下降趋势，在门店后期的发展中应制定能吸引更多会员入会的营销政策。
2. 会员群体基本信息——年龄分布
Ø普通会员与VIP会员年龄段分布基本一致，但会员群体主要集中在20~29岁和30~39岁年龄段内，如下图所示。
在进行营销策划时，应着重考虑20~39岁人群的需求，增加吸引该年龄段人群的相关策略。
3. 会员群体基本信息——城市分布
Ø会员群体中，大部分会员集中在广州，其次为佛山、东莞和深圳，如下图所示。
会员所在城市的分布状况与门店地址的所在区域吻合，可作为后期开设分店的选址依据之一。
4. 会员群体基本信息——入会方式
Ø会员入会方式中通过微信推广入会的会员占比最多，占37.64%；其次是自愿入会，占30.15%；而通过团购促销和节日活动入会的会员分别只占20.81%和11.39%，如下图所示。
入会方式的分布情况充分说明了微信推广的效果，此后更应充分利用微信公众号的宣传效果，加大宣传力度，加强公众号建设。
此外，团购促销和节日活动也能增加会员入会意愿，应该完善和丰富各类团购促销和节日活动。
ØVIP会员的平均购买金额为730.42元，普通会员的平均购买金额为367.99元，如下图所示。
说明VIP会员
的购买力远大于普通会员的购买力，通过调整VIP入会制度，如在活动日适当降低VIP入户门槛或优化VIP 会员权益，可增加VIP会员人数，从而带来销售额的增长。
5. 会员群体消费价值——会员平均购买金额对比
6. 会员群体消费价值——不同年龄段会员购买力
Ø不同年龄段的VIP会员和普通会员购买力如下图所示，年龄段为30~39岁的会员的购买力最强，其次是20~29岁和40~49年龄段的会员，0~19岁和60~69岁年龄段会员的购买力最弱。
在进行营销策划时，应着重考虑20~39岁人群需求，比如把该年龄段人群作为重点调研和回访对象，根据该年龄段会员的建议优化产品和服务等。
Ø把分析好的每个可视化模块整合到一起，并添加文本框输入标题，最终整合成一份会员信息分析报表，如下图所示。
Ø通过会员信息分析报表可以看到VIP会员的购买力远大于普通会员，购买力最强的年龄段为20~29岁和30~39岁。
今后在会员政策制定和营销策划时，需要特别关注如何有效地增加会员，尤其是VIP会员，进而更好地锁定消费群体。
根据此报表中会员群体的特征来制定相应的策略，有助于提高入会方式的有效性，以及增强会员的购买力。
Thank you!。