【课程信息】
课程时间&地点：2026年04月25-26日 【上海】
课程对象：从事业务分析、Excel用户、需要提升数据分析技能及效率的企业人员和决策者
课程费用：¥4800元/人（包含：培训费、培训教材、增值税发票、茶歇）
【课程介绍】

大数据时代，企业管理者越来越多地使用数据分析和各种报表，使问题分析得更深入和更容易被理解，微软的POWER BI就是一款这样的工具软件，今天它已经成为大中企业总结汇报与制定决策的必备工具。它为关键决策制定者提供了所需的指标，借助Power BI,决策者可以创建高效的工作流以及做出数据驱动型决策。有人把它比作十年前的WORD和PPT，不会使用POWER BI的管理者将无法科学地汇报与决策。
但是POWER BI的使用中牵涉到数据库、建模分析等较为专业的IT内容，不容易上手。本课程站在管理者的角度，以零IT基础为前提，日常管理沟通为场景，满足日常管理沟通为目的，设计课程内容，使广大管理者迅速学会使用POWER BI 。

本课程旨在为非IT背景的学员提供一套系统化的Power BI学习晋升路径，使其能够掌握Power BI的基础操作，理解数据分析的基本概念，并能应用Power BI进行数据可视化，为企业管理提供决策支持。

1.掌握Power BI的基础操作。
2.理解数据分析的基本概念。
3.能够使用Power BI进行数据获取、清洗、建模和可视化。
4.能够制作和管理交互式数据报表。

参训学员请自备笔记本电脑，提前安装好Power BI Desktop软件

【课程纲要】

第一讲：认识Power BI，开启你的技能之旅
1.Power BI简介
oPower BI Desktop的下载与安装
2.Power BI Desktop界面介绍
o查询视图：获取数据与查询编辑
o关系视图：创建业务事实表间的数据关系（建模）
o数据视图：新建列、调整类型格式
o报表视图：用可视化对象创建图表并优化格式
o可视化对象：Power BI中的原生可视化控件
3.Power BI工作主流程：设计与发布
第二讲：BI智能化数据分析必备的数据思维
1.表的结构化思维
o非结构化数据表与结构化数据表
o数据标准化思维
o数据模型思维
2.数据分析思维
o分析6步法
o分析方法：对比、拆分、排序、分组、交叉、降维、增维、预测
o数据可视化呈现步骤
o数据分析报告框架
第三讲：Power BI数据的获取及加工整理
1.Power Query数据准备——理解Power Query查询流程
2.Power Query数据准备——数据获取
o从Excel或其它文件获取
o从数据库获取
o从Web获取
3.Power Query数据准备——数据转换
o数据的行列管理及筛选
o数据格式的转换
o数据的拆分、合并、提取
o删除重复项与错误值
o转置和反转
o透视和逆透视
o分组依据
o列的添加
o日期与时间的整理
4.Power Query数据准备——数据组合
o追加查询
o合并查询
o合并查询里的联接种类
5.Power Query数据准备——多文件汇总
o从工作薄中汇总大量工作表
o从文件夹中汇总多个工作薄
第四讲：数据建模分析——在Power BI中设计数据模型
1.Power BI数据分析的业务思维模式
2.Power BI数据分析的建模思维模式
o星型架构设计
o如何管理数据关系
o使用关系和基数
3.Power BI数据模型中的三种计算元素
o计算列：增加观察的角度
o度量值：计算复杂的业务指标
o计算表：不是关注的结果，但是得到结果的前提
4.Power BI数据模型中的计算环境（计算上下文）
o筛选上下文
o计算行上下文
o行上下文转换
第五讲：在Power BI数据模型中使用DAX数据分析表达式
1.DAX分析表达式的基础操作
o理解PBI DAX中的数据类型
o理解PBI DAX中的基本运算规则
2.常见的DAX数据分析表达式应用
o利用聚合函数对Power BI模型中的数据进行聚合
o利用逻辑函数对Power BI模型中的数据进行逻辑判断
o利用文本函数对Power BI模型中的数据颗粒进一步细化
o在Power BI模型中使用迭代器函数
o利用关系函数获取Power BI模型中关联表的数据
3.数据模型中返回表的应用
oFILTER函数：筛选Power BI模型中的表
oALL函数：返回表和移除Power BI模型中的筛选器
oVALUES函数：返回参数在当前筛选上下文中的所有可见值
4.在Power BI模型计算部分与整体（不同占比的公式创建）
5.Power BI模型中计算随时间变化的业务指标
o日期表的创建
o在Power BI Desktop模型中使用DAX时间智能函数
o年累计（YTD）、季度累计（QTD）和月度累计（MTD）
o上年同期（PY）、上季同期（PQ）和上月同期（PM）
o上年全部（PYT）、上季全部（PQT）和上月全部（PMT）
o月度环比（MOM%）、年度同比（YOY%）
o去年年度至今（PYTD）
o年度至今同比差异增长率（YTD YOY%）
o用移动平均做预测
第六讲：Power BI数据可视化对象操作及应用
1.表与矩阵可视化对象的操作及格式设置
2.关键性指标：卡片图与KPI图的操作方法
3.利用柱形图与条形图做对比分析的操作方法
4.利用折线图与面积图做趋势分析的操作方法
5.利用饼图与圆环图做占比分析的操作方法
6.利用散点图做相关性分析的操作方法
7.利用地图做地域分析的操作方法
8.利用瀑布图做影响因素分析的操作方法
9.个性化分析的可视化对象操作方法
第七讲：经营数据的可视化分析及呈现
1.案例：整体收入分析
2.案例：变化趋势分析
3.案例：产品维度分析
4.案例：客户维度分析
5.案例：区域分布分析
6.案例：月度执行分析
7.案例：经营预测与预警
第八讲：智能化经营分析报告的制作及布局
1.报告主题的设置
2.报告结构的规划
3.数据可视化元素的组合与布局
4.报告的分享与发布
八、课程总结
1.回顾Power BI的核心功能与优势
2.分享Power BI在实际工作中的应用案例
3.解答学员在课程中遇到的问题
结束

【专家介绍】

宫同昌老师
清华、北大、上海交大、浙江大学特邀服务营销、ＣＲＭ与数据分析讲师
京东大学、北汽教育集团、上汽集团培训中心特聘讲师
中国机械工业企业管理协会特聘客户关系管理讲师
新华报业传媒集团旗下《培训》杂志理事会成员
教育背景：清华大学经济管理学院工商管理硕士
主要工作经历及业绩：
清华、北大、上海交大等高校总裁研修班特聘讲师。
曾任美国著名CRM软件产品咨询顾问；香港上市公司总裁助理；清华大学EMBA项目主管；
擅长客户关系管理(CRM)、客服技巧与服务营销、数据分析、企业数字化转型、企业电子商务、企业信息化、物流管理等领域的培训与咨询。具有扎实的理论功底，丰富的行业知识及企业管理经验，能将复杂深奥的理论用浅显的企业实践案例加以阐述，讲课擅长启发、互动。
主讲课程有：
1．数据分析：《销售数据分析》、《大数据与客户关系管理》、《管理者如何熟练使用Power BI》、
《B2B销售数据分析方法与工具》
2．客户管理系列（CRM）：
1）标准课程：《360°客户关系管理》、《客户关系管理与大数据》、《客户关系管理与营销创新》
《企业营销战略与客户关系管理》、《数字化时代CRM在企业中的应用》；
2）细分课程：《客户分类与管理》、《To B企业的客情管理》、《客户生命周期与价值评估》、
《会员管理与运营》、《客户关系管理与需求挖掘》、《客户关系管理维护与提升》、《客户体验管理》
《用户思维与客户关系管理》、《项目销售中的客户关系管理》、《项目销售中的客户关系管理》
3）行业应用：《数字化时代CRM在企业中的应用》、《医药行业的客户关系管理》等；
6.客服技巧与服务营销：
1）客服技巧：《卓越的客户服务技巧》、《客户服务意识和沟通技巧》、《客户投诉处理与网络危机公关》；
2）客服体系：（管理类课程）: 《以客户为中心的客户服务体系》、《构建卓越的客服体系》;
3）服务营销：《服务营销》、《服务营销与利润价值链管理》、《服务营销–大数据时代的制造业向服务业转型》、《数字化时代的服务营销》、《B2B服务营销与创新》《互联网+时代的服务利润链管理》
7.数字化营销：《数字化时代的市场营销》、《数字化时代的电子商务与网络营销》、《AI时代的多媒体运营》、《新媒体+短视频运营》等；
主要著作：中国科学文化音像出版社出版的商学院EMBA课程《开车学管理-电子商务与网络营销》CD光盘。
曾服务过的企业：
高校总裁班：北京大学继教学院、清华大学继教学院、浙江大学继教学院、上海交大、南京大学研修班等
企业大学：京东大学、上汽集团培训中心、北汽集团教育中心、金风大学、苏宁大学等
房地产、建筑行业：中粮地产、中建集团、北京天鸿地产、万通集团、万科地产、中天集团…
大型国企：人民银行、上汽集团、中信集团、中粮集团、中石油、首都机场、中国烟草公司、国家电网、中国国航…
医疗、医药行业：GE医疗、西门子医疗、拜耳药业、上海国药集团、辉瑞制药…
汽车行业：戴姆勒-奔驰、长安汽车、北汽集团、福田汽车、宇通集团、长安标致、中车集团…
农业行业：国家农业部、中国农大、中牧集团、中粮、山东金正大…
金融行业：中国人民银行清算总中心、南方基金、中国银行、上海交通银行、中国建设银行、期货…
制物流运输业：京东物流、顺丰、EMS、大顺发物流、国药物流、UPS、德邦物流…
制造业：三一重工、康明斯、岛津集团、ABB、GE、爱普生（中国）有限公司、中车、重庆长安…
零售行业：优衣库、资生堂、贝亲、王府井百货、天虹百货、劲牌酒业、金六福酒、蒙牛乳业…
外资企业：罗格朗、通用医疗设备、金佰利集团、东芝中国、爱普生、柯尼卡美能达、奔驰克莱斯勒等。