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課程背景

財(cái)務(wù)是衡量所有企業(yè)經(jīng)營(yíng)成果的重要方面，財(cái)務(wù)數(shù)字化一直被認(rèn)為是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要突破口。因此，財(cái)務(wù)不再局限于會(huì)計(jì)科目+復(fù)式記賬法這樣簡(jiǎn)單的算法，而是基于企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理和社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，挖掘、匯聚、分析經(jīng)營(yíng)相關(guān)的數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)洞察、預(yù)測(cè)，并基于數(shù)據(jù)+算法構(gòu)建一套新的決策機(jī)制，實(shí)現(xiàn)更高效、科學(xué)、精準(zhǔn)、及時(shí)的決策。因而，數(shù)字財(cái)務(wù)是數(shù)據(jù)、規(guī)則、可視化、算法和算力的融合，是財(cái)務(wù)的未來。智能財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)可視化分析以報(bào)表數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以Power BI工具為突破，跳出傳統(tǒng)的以IT為導(dǎo)向的商業(yè)智能分析，變?yōu)橐詷I(yè)務(wù)為導(dǎo)向的自助式商業(yè)智能分析，打造工具賦能，讓數(shù)據(jù)真正成為自已的力量。

《Power Bl必備——Power Bl在經(jīng)營(yíng)分析中的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用》課程將帶著您掌握一套章法，駕馭工具而不是陷入工具，將企業(yè)中現(xiàn)有的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的整合，并快速準(zhǔn)確的制作出可視化管理駕駛艙，給管理者、決策者提供相應(yīng)的決策依據(jù)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策。

培訓(xùn)對(duì)象

企業(yè)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員、財(cái)務(wù)部負(fù)責(zé)人

從事業(yè)務(wù)分析、需要提升數(shù)據(jù)分析技能及效率的企業(yè)人員和決策者

課程收益

掌握智能化數(shù)據(jù)分析思維和BI自助工具

掌握數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)分析結(jié)果呈現(xiàn)的方法與技巧

掌握數(shù)據(jù)清洗、加工、挖掘及鉆取的思路及方法

利用Power BI工具快速制作可視化分析儀表板

利用工具賦能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)字化轉(zhuǎn)型，提升個(gè)人價(jià)值

課程大綱

第一模塊 、初識(shí)Power BI

數(shù)字化轉(zhuǎn)型：沒有釋放就沒有創(chuàng)新

選擇適合財(cái)務(wù)人的數(shù)字工具

Power BI的設(shè)計(jì)邏輯

財(cái)務(wù)人員的三大惡習(xí)

隨意切斷數(shù)據(jù)的連接

過分依賴基于位置的計(jì)算

無商業(yè)規(guī)則的可視化

培養(yǎng)高效數(shù)據(jù)的四個(gè)思維

第二模塊、“兩張表”思維

什么是表

【實(shí)操】什么才是真正的表

存數(shù)表 vs 看數(shù)表

表名稱、列名稱

最簡(jiǎn)單的交互式數(shù)據(jù)檢索：切片器+表

更復(fù)雜的交互式數(shù)據(jù)檢索：FILTER, FIND

從死表到活表

【實(shí)操】對(duì)比“一張表”與“兩張表”

表的還原

第三模塊、“始終保持?jǐn)?shù)據(jù)的連接”思維

【案例】在Power BI完成案例的全流程連接，并在Excel中復(fù)刻Power BI三大模塊

從數(shù)據(jù)源到報(bào)表的全流程視圖

數(shù)據(jù)源連接

模型表連接

可視化連接

數(shù)據(jù)源連接技巧

最佳數(shù)據(jù)清洗工具Power Query

文件層級(jí)的清洗功能

字段層級(jí)的清洗功能

通用清洗套路

模型連接

什么是數(shù)據(jù)模型

維度表與事實(shí)表

一對(duì)多關(guān)系

查詢方向與擴(kuò)展表

可視化連接

Power BI中拖拉拽構(gòu)建可視化

Excel中利用Cube函數(shù)實(shí)現(xiàn)單元格與模型的連接

【案例】進(jìn)階案例增加多數(shù)據(jù)表合并和智能日期功能

進(jìn)階數(shù)據(jù)清洗

通過文件命名為表數(shù)據(jù)補(bǔ)充信息

添加列的清洗功能

多文件合并的限制和解決對(duì)策

第四模塊、“擺脫位置的計(jì)算”思維

DAX基礎(chǔ)

從智能表公式到DAX

計(jì)算表、計(jì)算列和度量值

行上下文和篩選上下文

CALCUALTE函數(shù)

FILTER, REMOVEFILTERS等篩選調(diào)節(jié)器

上下文轉(zhuǎn)換

時(shí)間智能函數(shù)

環(huán)比、同比

年度累計(jì)、去年同期

財(cái)務(wù)差異分析的有效表達(dá)

【案例】多事實(shí)表模型增加多維度可視化

第五模塊、“商業(yè)可視化”思維

可視化儀表盤搭建四步驟：確定度量值-分類/對(duì)比-引導(dǎo)聚焦-故事與美感

可視化的基本規(guī)范

表也是一種可視化

X軸圖表

Y軸圖表

XY 特殊圖表

【贈(zèng)送】IBCS國(guó)際商業(yè)交流標(biāo)準(zhǔn)

財(cái)務(wù)可視化工具推薦： TusimpleBI、Zebra BI

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)智能部門經(jīng)理，負(fù)責(zé)阿里數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)、數(shù)據(jù)倉庫建設(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)或咨詢過的部分客戶

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、

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