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    POWER BI 運營(yíng)管理分析

    POWER BI 運營(yíng)管理分析

    課程編號:50092

    課程價(jià)格:¥14000/天

    課程時(shí)長(cháng):2 天

    課程人氣:318

    行業(yè)類(lèi)別:行業(yè)通用     

    專(zhuān)業(yè)類(lèi)別:職業(yè)素養 

    授課講師:劉磐超

    • 課程說(shuō)明
    • 講師介紹
    • 選擇同類(lèi)課
    【培訓對象】
    各辦公室文員、有使用Excel需求的各級中層經(jīng)理、業(yè)務(wù)骨干等。

    【培訓收益】
    • 掌握數據分析的基本原理和步驟 • 會(huì )使用POWER BI進(jìn)行數據整理 • 掌握建模方法 • 掌握幾個(gè)重要的DAX函數 • 掌握如何創(chuàng )建度量值 • 掌握可化化報表的創(chuàng )建過(guò)程 • 掌握基本圖表的運用 • 掌握POWER BI SERVICE,可視化報表的發(fā)布

    一. 數據分析思維
    1. 數據分析概述 – 知識/智慧、信息、數據
    2. 數據分析參與的角色及分工
    3. 業(yè)務(wù)數據分析
    1) 描述性分析
    2) 數據透視
    3) 可視化圖表
    4. 數據分析要解決的問(wèn)題
    1) 了解情況
    2) 發(fā)現規律
    3) 預測未來(lái)

    5. 商業(yè)智能分析框架介紹
    1) 主要指標體系 – 匯總類(lèi)、對比類(lèi)、財務(wù)指標、電商指標、互聯(lián)網(wǎng)運營(yíng)指標、快消行業(yè)指標
    2) 主要分析模型 – RFM模型,4P理論、可視化分析方法,5W1H分析法,銷(xiāo)售漏斗模型、樹(shù)狀指標體系
    3) 數據分析的流程
    a) 業(yè)務(wù)理解 – 5W1H思維模型
    b) 數據收集 – 各種數據源
    c) 數據處理 – 數據的清洗和整理
    d) 數據分析 – 描述性和預測體質(zhì)
    e) 數據展現 – 可視化展現
    f) 成果報告 – 分析報告, POWER BI分析報表


    二. POWER BI介紹
    1. POWER BI 簡(jiǎn)介
    2. POWER BI 的下載和安裝

    三. POWER BI進(jìn)行數據整理
    1. 數據源的導入
    1) 從文本和CSV導入
    2) 從工作簿導入
    3) 從網(wǎng)站導入
    4) 導入表
    5) 導入連接
    6) 案例演示 – 供應商聯(lián)系記錄表

    2. 數據源整理
    1) 列操作
    a) 快速制作標題列
    b) 選擇和篩選列
    c) 移動(dòng)列
    d) 添加自定義列
    e) 添加條件列
    f) 透視列和逆透視列的用途
    g) 創(chuàng )建索引列
    h) 創(chuàng )建重復列
    2) 行操作
    a) 刪除和保留行
    b) 轉置行
    c) 反轉行
    d) 分組依據
    e) 轉換
    • 數據類(lèi)型(日期、數值、文本、時(shí)間等類(lèi)型的轉換)
    • 替換值 – 對不規范數據的修復
    • 格式控制 - (大小寫(xiě)、修整、清除、添加前后綴等)
    • 列的拆分與合并
    • 數值提取 – 從不規范的數據中提取有用的數據

    3) 數據的合并與追加
    a) 表連接 – 替代VLOOKUP
    連接原理 – 左外部、右外部、完全連接、內部連接在不同場(chǎng)景下的應用
    兩表連接
    多表連接
    b) 表追加
    • 兩表追加
    • 多表追加

    四. 度量值與DAX函數
    1. 計算列和度量值
    2. 聚合函數
    3. 邏輯函數
    4. 信息函數
    5. 數學(xué)函數
    6. 文本函數
    7. 轉換函數
    8. 日期和時(shí)間函數
    9. 關(guān)系函數

    五. 數據呈現
    1. 可視化看板的定制步驟
    1) 明需求
    2) 看數據
    3) 定圖表
    4) 定排布
    5) 畫(huà)看板
    2. 明需求 – 5W1H分析法
    1) 看數據
    a) 度量值
    b) 分析維度 (時(shí)間、地點(diǎn)、人物、事件)
    2) 定圖表 – 只做介紹,展開(kāi)在實(shí)戰案例中講
    a) 關(guān)鍵指標 -卡片圖、進(jìn)度圖、儀表圖、水位圖
    b) 結構占比 – 餅圖、樹(shù)狀圖、旭日圖、堆積圖
    c) 時(shí)間趨勢 – 漏斗圖、面積圖、動(dòng)態(tài)條形圖
    d) 比較排序 – 矩陣熱力圖、詞云圖、雷達圖
    e) 地理位置 – 點(diǎn)地圖、熱力地圖、流程地圖、三維地圖
    f) 分布規律 – 散點(diǎn)圖、氣泡圖、箱線(xiàn)圖、小提琴圖

    3) 定排布 – 注意力優(yōu)先區域
    a) 畫(huà)看板 – 顏色的搭配

    六. POWER BI報表的發(fā)布
    1. 工作區
    2. 內容分享 – 發(fā)布到MS TEAMS
    3. 報表的更新
    4. POWER BI報表與儀表板操作

    七.實(shí)戰案例 – 運營(yíng)管理
    1. 總覽頁(yè)
    1) 銷(xiāo)售額年度達成趨勢:趨勢折線(xiàn)圖
    2) TOPN 客戶(hù):條形圖
    3) TOPN銷(xiāo)售:柱形圖
    4) TOPN支付方式:條件格式表格
    5) 平臺安全風(fēng)險:TOPN,對比柱狀圖反饋各分類(lèi)項的年度總體得分
    6) 小結:智能敘述

    2. 產(chǎn)品分析
    1) 排名占比分析
    a) 分析維度:按年度、分析指標、銷(xiāo)售人員、客戶(hù)類(lèi)別的維度
    b) 分析指標:
     產(chǎn)品類(lèi)別與KPI及排名的關(guān)聯(lián)
     按月度的銷(xiāo)售金額、訂單數量及銷(xiāo)售利潤
    c) 數據可視化:條件格式圖表和柱狀圖
    3. 帕累托ABC分析:
    1) 分析維度:銷(xiāo)售代表、產(chǎn)品分類(lèi)、客戶(hù)省份
    2) 分析指標:銷(xiāo)售金額、銷(xiāo)售數量、銷(xiāo)售利潤的累計占比
    3) 數據可視化:帕累托圖
    4. 購物藍關(guān)聯(lián)分析
    1) 分析維度:銷(xiāo)售關(guān)聯(lián)數、客戶(hù)關(guān)聯(lián)數
    2) 分析指標:當客戶(hù)購買(mǎi)產(chǎn)品A時(shí),同時(shí)購買(mǎi)B的關(guān)聯(lián)度分析
    3) 數據可視化:散點(diǎn)圖及條件格式圖表
    5. 分解樹(shù)維度分析:
    1) 維度:產(chǎn)品、客戶(hù)、銷(xiāo)售、地區四個(gè)維度
    2) 指標:類(lèi)別、子類(lèi)別、銷(xiāo)售經(jīng)理、銷(xiāo)售人員

    6. 客戶(hù)分析
    1) RFM客戶(hù)價(jià)值分析
    a) 分析維度:最近消費、頻率、金額
    b) 分析指標:對客戶(hù)進(jìn)行價(jià)值分類(lèi),并統計數量
    c) 數據可視化:散點(diǎn)圖
    2) 日期對比分析
    a) 分析維度:銷(xiāo)售代表、客戶(hù)地區、產(chǎn)品類(lèi)別
    b) 分析指標:銷(xiāo)售金額、銷(xiāo)售數量、客戶(hù)數量、訂單數量
    c) 數據可視化:旋風(fēng)圖
    3) NPS客戶(hù)評分分布圖
    a) 分析維度:客戶(hù)NPS大類(lèi)、客戶(hù)NPS小類(lèi)
    b) 分析指標:銷(xiāo)售利潤率
    c) 數據可視化:股價(jià)圖
    4) 支付渠道分析
    a) 分析維度:客戶(hù)地區、支付方式
    b) 分析指標:使用量、交易額,使用習慣分類(lèi)
    c) 數據可視化:
     使用量與交易額的對比柱形圖
     支付方式與使用習慣的散點(diǎn)圖分布

    7. 銷(xiāo)售分析
    1) 指標達成TOPN
    a) 分析維度:銷(xiāo)售年份、產(chǎn)品類(lèi)別、銷(xiāo)售地區
    b) 分析指標:個(gè)人排名銷(xiāo)售TOP N的銷(xiāo)售金額
    c) 數據可視化:條形圖
    8. 銷(xiāo)售地圖分析
    1) 分析維度:省份、年度
    2) 分析指標:銷(xiāo)售金額
    3) 數據可視化:氣泡地圖

    9. 平臺安全風(fēng)險分析
    1) 分析維度:數據安全維護、信息防泄漏、用戶(hù)隱私保護
    2) 分析指標:評分
    3) 數據可視化:ABC分析圖

     

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