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Power BI在經(jīng)營(yíng)分析中的高級(jí)應(yīng)用

【課程編號(hào)】:MKT053446

【課程名稱(chēng)】:

Power BI在經(jīng)營(yíng)分析中的高級(jí)應(yīng)用

【課件下載】:點(diǎn)擊下載課程綱要Word版

【所屬類(lèi)別】:財(cái)務(wù)管理培訓(xùn)

【時(shí)間安排】:2026年10月08日 到 2026年10月09日7200元/人

2025年09月04日 到 2025年09月05日7200元/人

2024年09月19日 到 2024年09月20日7200元/人

【授課城市】:蘇州

【課程說(shuō)明】:如有需求,我們可以提供Power BI在經(jīng)營(yíng)分析中的高級(jí)應(yīng)用相關(guān)內(nèi)訓(xùn)

【其它城市安排】:深圳 廣州 無(wú)錫 北京 上海

【課程關(guān)鍵字】:蘇州Power培訓(xùn),蘇州BI培訓(xùn),蘇州經(jīng)營(yíng)分析培訓(xùn)

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課程背景

隨著信息化、人工智能大潮的來(lái)襲,傳統(tǒng)財(cái)務(wù)工作者面臨著被淘汰的危機(jī),人工智能雖大大減少了財(cái)務(wù)核算的工作量,但越來(lái)越豐富的財(cái)務(wù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)仍需要通過(guò)財(cái)務(wù)人員的洞察與分析,為公司的經(jīng)營(yíng)決策增值。

縱觀當(dāng)前企業(yè)的財(cái)務(wù)部門(mén),盡管通過(guò)ERP的多年建設(shè),已經(jīng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中化并大大改善了數(shù)據(jù)質(zhì)量,但多數(shù)財(cái)務(wù)人員對(duì)數(shù)據(jù)處理的技能還停留在很基本的Excel函數(shù)應(yīng)用,學(xué)習(xí)的方法或是從資深前輩身上傳承,或自主查看書(shū)籍學(xué)習(xí),造成所學(xué)的多是零碎的小技能,和不成體系的數(shù)據(jù)處理思路,不僅未能實(shí)現(xiàn)日常工作的自動(dòng)化,還因數(shù)據(jù)架構(gòu)的混亂造成效率和準(zhǔn)確率的降低。

財(cái)務(wù)人員要在大數(shù)據(jù)浪潮中保持自身的優(yōu)勢(shì),必須拓展對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的商業(yè)洞察能力,以及數(shù)據(jù)分析和可視化方面的專(zhuān)業(yè)技能。

講師是國(guó)內(nèi)最早一批學(xué)習(xí)并將Power Pivot和Power Query應(yīng)用到財(cái)務(wù)領(lǐng)域的實(shí)踐者,在財(cái)務(wù)部門(mén)近10年的工作中,一直致力于協(xié)助財(cái)務(wù)人員建立成熟的數(shù)據(jù)處理思路和技巧,通過(guò)高級(jí)Excel建模、Power BI的應(yīng)用,協(xié)助部門(mén)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)架構(gòu)的重整和優(yōu)化,建立自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理流程,和分析洞察的可視化。

培訓(xùn)對(duì)象

致力于部門(mén)轉(zhuǎn)型的財(cái)務(wù)中高級(jí)管理者,所有以Excel為主要分析工具、苦于效率無(wú)法提升的各級(jí)財(cái)務(wù)人員

課程收益

將對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要性和方向有更深入的理解,掌握可落地的轉(zhuǎn)型推進(jìn)步驟

應(yīng)用Power BI為財(cái)務(wù)價(jià)值賦能

學(xué)習(xí)經(jīng)營(yíng)分析的實(shí)戰(zhàn)思路,應(yīng)用Power BI提升分析效率

課程大綱

第一模塊 、轉(zhuǎn)變思維模式——財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型迫在眉睫

來(lái)自人工智能的威脅

80%的財(cái)務(wù)工作存在自動(dòng)化機(jī)會(huì)

真實(shí)案例:RPA機(jī)器人及實(shí)用案例

來(lái)自非財(cái)務(wù)人員的威脅

時(shí)間與價(jià)值金字塔

復(fù)合型財(cái)務(wù)人才的要求

真實(shí)案例:月度財(cái)務(wù)分析報(bào)告從2天到10分鐘的飛躍

來(lái)自老板價(jià)值提升的要求

財(cái)務(wù)價(jià)值的局限:精準(zhǔn)的不準(zhǔn)確

價(jià)值型財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)的“價(jià)值“是什么?

互動(dòng):什么才是財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)追求的價(jià)值提升?

第二模塊、學(xué)習(xí)數(shù)字化工具——站在巨人肩膀上

盤(pán)點(diǎn)“表哥表姐”做表中的各種“坑”

低級(jí)坑:從數(shù)據(jù)到報(bào)表無(wú)法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,數(shù)據(jù)更新后,整份報(bào)表要重做一遍

中級(jí)坑

跨表公式,無(wú)法聯(lián)動(dòng),不能發(fā)送給他人使用

公式嵌套復(fù)雜,不易理解,無(wú)法交接他人

偏好大寬表,數(shù)據(jù)量一大,加載速度變慢,經(jīng)常死機(jī)

高級(jí)坑

IT做好的工具,財(cái)務(wù)不懂維護(hù);

只會(huì)使用Excel,遇到其他數(shù)據(jù)源(數(shù)據(jù)庫(kù)、txt等)就只能靠IT

你學(xué)了個(gè)假Excel

什么才是Excel中的表?

你打開(kāi)過(guò)Power Query編輯器嗎?

公式越長(zhǎng)表示Excel水平越高?

徹底消滅VLOOKUP

財(cái)務(wù)人員也能建立數(shù)據(jù)模型

從Excel到Power BI

互動(dòng):Power BI 還是Python?

財(cái)務(wù)人員應(yīng)該掌握的基本技能

正確的表結(jié)構(gòu)

高效的表清洗能力

多個(gè)表的快速合并

跨表格的數(shù)據(jù)對(duì)比

實(shí)操演練:以上每個(gè)技能點(diǎn)的實(shí)戰(zhàn)操作

財(cái)務(wù)人員的數(shù)據(jù)建模

構(gòu)建表與關(guān)系

理解維度與事實(shí)

構(gòu)建星型模型

從數(shù)據(jù)演化數(shù)據(jù)

案例:構(gòu)建智能化的、可交互的財(cái)務(wù)指標(biāo)多維時(shí)間對(duì)比分析

構(gòu)建日期表

同環(huán)比

YTD/QTD/MTD

滾動(dòng)區(qū)間計(jì)算

不同金額單位下的動(dòng)態(tài)展示

數(shù)據(jù)可視化五步走

理解場(chǎng)景

選擇圖表:常用的四種圖形和商業(yè)圖表的三種類(lèi)型

消除雜亂:圖表展示的基本規(guī)范

引導(dǎo)聚焦

案例:常見(jiàn)的劣質(zhì)圖表

案例:時(shí)間縮寫(xiě)、坐標(biāo)軸、度量值、對(duì)比、時(shí)間跨度、數(shù)據(jù)口徑等6大方面的可視化標(biāo)準(zhǔn)

案例:7種應(yīng)避免的裝飾性元素

案例:6種簡(jiǎn)潔圖表的tips

案例:顏色在引導(dǎo)聚焦中的應(yīng)用

第三模塊、企業(yè)實(shí)踐——敏捷型預(yù)算管理模型案例分享

預(yù)算管理如何實(shí)現(xiàn)全流程自動(dòng)化?

Excel與Power BI的完美融合

實(shí)操演練:展示基于Excel和Power BI的預(yù)算管理模型,全自動(dòng)實(shí)現(xiàn)預(yù)算的全流程:預(yù)算模板設(shè)計(jì)、多預(yù)算版本合并、預(yù)算下放、實(shí)際數(shù)據(jù)自動(dòng)上傳、實(shí)際與預(yù)算動(dòng)態(tài)分析對(duì)比、可視化的預(yù)算分析結(jié)果。

尹老師

?工作經(jīng)驗(yàn)

曾就職于阿里等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),IBM、華為等知名大型企業(yè),現(xiàn)任某大型知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)首席架構(gòu)師,

負(fù)責(zé)PaaS平臺(tái)、大數(shù)據(jù)、人工智能研發(fā)。

華為任職:

2010年5月至2013年5月在華為任大數(shù)據(jù)項(xiàng)目經(jīng)理,負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的前期調(diào)研、方案設(shè)計(jì)、架構(gòu)設(shè)計(jì)、項(xiàng)目實(shí)施與落地、內(nèi)訓(xùn)師、企業(yè)培訓(xùn)講師。阿里任職:

2007年9月至2010年5月在阿里任數(shù)據(jù)智能部門(mén)經(jīng)理,負(fù)責(zé)阿里數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)、數(shù)據(jù)挖掘與分析、數(shù)據(jù)人才培訓(xùn)、內(nèi)部培訓(xùn)、人工智能AI技術(shù)實(shí)施與落地。

?曾經(jīng)培訓(xùn)或咨詢(xún)過(guò)的部分客戶(hù)

阿里巴巴、華為、百度、中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)聯(lián)通、中國(guó)電信、中國(guó)人民銀行、中國(guó)工商銀行、中國(guó)銀聯(lián)、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、浦發(fā)銀行、花旗銀行、招商銀行、中國(guó)平安、民生銀行、中國(guó)航天、中國(guó)石油、中國(guó)石化、中國(guó)電力、西安電信十所、RedHat(中國(guó))、中電28所、北京中電普華、中國(guó)石油東方地球物理公司、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)、北航、貴州大學(xué)、對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)、桂林電子科技大學(xué)、阿爾卡特-朗訊、廣發(fā)銀行廣、中航國(guó)際、北京民生銀行、北京立達(dá)資本、

我要報(bào)名

在線報(bào)名:Power BI在經(jīng)營(yíng)分析中的高級(jí)應(yīng)用(蘇州)

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