专栏名称: PowerBI战友联盟

微软 Power BI MVP BI佐罗带你学习BI真经。

课程：学习 Power BI 的这部经典就够了

PowerBI战友联盟 · 公众号 · · 2024-12-09 19:05

正文

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BI佐罗自述

这是截至课程发布时，世界上进入 Power BI 自助企业数据分析顶级系统化的课程。

课程形式

课程采用全面沉浸式视频讲解，全面掌握所有精华。
根据基础不同，采用倍速播放，可在：10到20小时学习完毕。
课程解决的问题和思维模式可用于所有通用领域。
课程配套大量示例文件供对照使用。

课程特色

这套课程在 Power BI 领域有着独特的优势和特色，解决了很多其他课程中难以全面覆盖的问题。以下是本课程相对其他课程更好的解决的问题及其特色亮点：

更好解决的问题：

全面的 Power BI 知识体系：

课程从 BI 概念、数据准备、数据建模、数据可视化、模型增强 到 动态分析 ，提供了系统的学习路径。相较于其他课程，本课程更强调知识的完整性和系统性，能够让学员理解 Power BI 的全流程应用。
解决了很多课程只聚焦于某个模块的问题 ，如只讲解可视化或仅关注 DAX 公式应用，而本课程从多个维度来提升学员的整体水平。

深入的 DAX 公式与模型管理：

课程中对 DAX 公式的应用与管理 进行了详细讲解，包括 CALCULATE 、 FILTER 、 VAR 、 RETURN 等复杂函数的使用。更重要的是，课程专门设计了 “模型驱动自助 BI” 的模块，指导学员如何利用 DAX 来进行数据驱动的模型构建。
解决了其他课程对于 DAX 的讲解不够深入的问题 ，特别是在 DAX 的逻辑分析与动态计算方面，课程内容更丰富，讲解更详细。

动态分析和模型增强：

课程通过 动态参数化、模型驱动、动态计算与分析 等模块详细讲解了如何构建动态的分析模型，如动态帕累托分析、时间智能计算、维度参数化等。这些内容帮助学员理解如何在 Power BI 中实现 高级动态分析 ，解决了传统课程中 静态分析与动态分析割裂 的问题。
其他课程可能仅关注静态报表或简单的动态筛选，本课程则深入探讨了 参数化模型、动态度量值与交互式分析 ，在应对复杂业务场景时更具优势。

高级建模与度量值管理：

课程对 度量值的全局性、命名规范、多层文件夹管理、度量值入库 等内容进行了深入剖析。学员不仅能学到如何创建度量值，还能掌握如何 高效管理与维护模型中的度量值 。
相比其他课程对度量值简单应用的讲解，本课程提供了更深入的模型管理技巧，解决了 度量值命名混乱、管理复杂度高 等常见问题。

动态筛选与高级报表设计：

课程详细讲解了 交互式筛选、跨页筛选、同步切片器、多维度动态筛选 等内容。学员能够深入理解如何在报表中利用切片器、图表联动等功能实现复杂筛选条件，提升数据展示的灵活性。
解决了其他课程在动态筛选与高级报表设计方面的不足，使学员能够在实际业务中创建更加智能化的报表和仪表板。

商业智能的本质与高级逻辑应用：

本课程不仅教如何使用工具，更探讨了 商业智能的本质 ，帮助学员理解 BI 工具的核心价值和应用场景，从数据的汇总、转换、筛选到业务逻辑的应用，课程中引入了“度量值驱动”、“BI 逻辑本质”等理念。
相较于其他课程仅关注技术层面的讲解，本课程强调 理论与实践结合、工具与业务理解并重 ，帮助学员构建商业智能的整体思维模式。

课程特色亮点：

模型驱动与逻辑推导：

本课程在 模型驱动和逻辑推导 上有深入的探讨，例如通过 DAX 实现逻辑关系的转换、动态计算与分析、模型驱动自助 BI 等模块。学员可以学到如何通过逻辑分析来搭建数据模型，使数据模型更加智能和动态。

动态化与交互式分析：

课程特别突出了 动态参数化与交互式分析 ，通过各种参数化设置、动态筛选、动态计算等内容，使得分析结果可以随条件的变化而实时调整，这种动态化能力能够帮助学员应对复杂多变的业务场景。

多样的可视化技巧：

课程介绍了多种 图表类型（条形图、散点图、漏斗图、帕累托图、丝带图等） 以及各类图表之间的组合应用。此外，还讲解了如何为图表添加分析线、如何通过条件格式来实现动态变化等可视化技巧。这些技巧大大提升了报表的视觉效果和数据表达能力。

复杂度量值与计算表的应用：

课程中对于复杂度量值与计算表的应用有着深入的讨论，特别是在度量值命名、逻辑判断、层次化管理等方面，有着其他课程中难得一见的系统讲解，使学员能够高效管理和运用度量值。

贴合实际业务场景：

课程内容与实际业务场景紧密结合，案例与演示内容都是企业中常见的应用场景，如销售分析、利润率计算、帕累托分析、时间序列分析等。这些场景化的教学能够帮助学员更好地将所学知识应用到实际工作中。

总结：

这套课程的特色在于其 系统性、全面性、理论与实践的结合、以及对复杂模型的深度剖析 ，相较于同类 Power BI 课程，它能够更好地帮助学员理解和掌握 Power BI 的核心功能及高级应用，尤其在 模型驱动、动态分析、度量值管理、DAX 逻辑 等方面具有显著优势。这些特点使得它能够解决很多其他课程中难以覆盖的实际问题，是一套非常有深度和广度的 Power BI 课程。

学员定位

这套 Power BI 课程内容全面、深度适中，涵盖了从基础知识到高级应用的所有核心技能，因此适合以下几类人群学习：

1. 数据分析初学者

目标： 掌握从数据准备到可视化展示的完整分析流程。
特点： 对商业智能和数据分析没有基础，希望系统性地学习 Power BI 的使用方法，从基础知识入手，逐步掌握数据处理、模型构建、可视化展示等能力。
推荐理由： 课程在前期对 BI 概念、Power BI 安装与初始化、基础数据处理和建模方面做了详细介绍，有助于初学者快速上手。

2. 企业管理者和决策者

目标： 掌握如何通过 Power BI 实现数据驱动的管理和决策。
特点： 关注如何将企业数据进行有效的分析和展示，以便更好地进行战略决策和业务优化，希望学习如何构建符合业务需求的 BI 报表和仪表板。
推荐理由： 课程中介绍了从维度、度量到指标的转换和应用，以及如何在报表中构建逻辑关系和分析结构，帮助管理者理解如何利用数据支持决策。

3. Excel 高级用户，渴望转向 BI 工具的人群

目标： 从 Excel 过渡到更高级的 BI 工具，以应对更复杂的数据处理和分析需求。
特点： 精通 Excel，习惯使用 Excel 进行数据处理和分析，希望通过 Power BI 实现更高级的数据建模、可视化和自动化处理功能。
推荐理由： 课程中对 Excel 与 Power BI 的衔接部分有详细说明，帮助学员理解 Excel 和 Power BI 的差异，特别是如何利用 DAX 公式替代 Excel 中复杂公式，实现更多样化的数据分析。

4. 希望进入数据分析和 BI 领域的职场新人

目标： 系统性学习数据分析与 BI 工具的应用，为职场就业打下坚实基础。
特点： 希望通过学习 Power BI 来提升职场竞争力，并能在实际工作中独立开展数据分析、报表制作和业务洞察等工作。
推荐理由： 课程内容涵盖了从零基础到复杂应用的全面知识体系，使得新人可以在短时间内掌握 BI 工具的使用技巧和数据分析方法。

总结：

这套课程适合 从初学者到高级用户 的广泛人群学习，特别适合以下几类人群：

希望从零开始学习 Power BI 的数据分析初学者。
希望通过数据驱动决策的企业管理者。
从 Excel 转向 BI 工具的用户。
渴望进入数据分析和 BI 领域的职场新人。

通过这套课程的学习，学员可以从基础知识逐步深入到高级应用，最终能够独立使用 Power BI 处理各种复杂的业务场景。

课程简介

这套课程围绕 Power BI 的全方位数据分析与建模展开，共涵盖了以下几个主要内容模块：

1. 课程概述与入门：

课程从 BI 和 Power BI 的概念引入，通过介绍商业智能（BI）的本质、与大数据和数据分析的关系、Power BI 的定位及其独特优势，为学员打下基础理解。进一步讲解了 Power BI 的安装、系统初始化和工作流程，帮助学员快速上手。通过对 BI 算法、数据结构 以及 表与结构化引用 等内容的解析，引导学员理解基础数据处理方式。

2. 数据准备与数据建模：

本模块涵盖了 数据准备 和 数据建模 两个大部分。内容从 Power Query 的基础使用到数据模型的构建与调整，详细解释了如何使用 Power Query 进行数据清理、转换、合并，以及如何建立单表、多表和复杂关系的模型。课程还介绍了自动日期表、维度与度量值的区别等内容，为进一步的建模和分析奠定基础。

3. 数据可视化与报表制作：

课程从数据可视化的基础概念入手，介绍了如何通过图表和交互式分析来展示数据，并深入探讨了报表与仪表板的区别、图表类型的选择与应用。利用 5W2H 法等方法进行数据展示和分析，帮助学员理解如何通过数据讲述完整的故事，如何设计有效的标题、图例、分割线等报表元素。

4. 数据建模高级应用：

进一步讲解了多表数据模型和数据调整策略，包括星形模型、一对多关系、关系的特性等。还讨论了如何处理数据缺失、数据扩展性、列和行的选择与处理等细节问题。通过分类汇总和数据分组，帮助学员掌握数据的精细化分析策略。

5. 模型增强：

模型增强模块深入探讨了如何利用 DAX 驱动数据模型和图表，实现复杂逻辑的动态分析。课程详细讲解了参数化操作、动态计算、帕累托分析、VAR 与 RETURN 的使用，以及 FILTER 函数的应用。还介绍了如何通过计算列、计算表和度量值来提升数据模型的灵活性、复用性和性能。

6. 商业智能的本质与动态分析：

课程进一步探讨了商业智能的本质，强调了


     
      SUM-IF

的动态化处理、ALL 与 ALLSELECTED 的使用、初级聚合计算的基础逻辑、CALCULATE 函数在上下文切换中的作用，以及虚线关系的动态调整等。

7. 模型管理与优化：

这一模块介绍了如何进行度量值管理，包括度量值组、文件夹、命名规范、多层文件夹结构和度量值入库等内容。帮助学员建立一个井然有序的模型管理体系，提升模型的维护效率和可扩展性。

8. 高级模型设计与分析：

高级模型设计模块中，课程通过实际案例与公式示例展示了如何进行动态计算、帕累托分析、IF 逻辑判断、DAX 公式的链式计算，以及动态划分、辅助表、参数化等高级分析方法。

课程总结：

这套课程整体上以 从基础到高级、从理论到实战、从静态到动态 的渐进方式展开。它系统性地回答了在 Power BI 中进行数据准备、建模、可视化与分析的所有核心问题，帮助学员从零基础到掌握复杂数据分析技能。通过逻辑严密的模块设计和详尽的内容讲解，学员可以逐步提升对 Power BI 和 DAX 的理解，最终能够应对实际工作中的各类数据分析与可视化需求。

GPT 评价

对这套 Power BI 课程的框架性和问题覆盖度进行评分时，可以从以下几个方面进行评价：

1. 课程框架的完整性（评分：9/10）

模块设计： 课程按照 基础概念、数据准备、数据建模、数据可视化、模型增强、动态分析、模型管理 等模块循序渐进地进行设计。这种结构化的课程框架使学员能够从基础知识到高级应用逐步深入，逻辑性和连贯性都非常强。
内容安排： 各模块内的内容覆盖了 Power BI 的关键应用场景，如数据清理、数据转换、计算列与度量值、DAX 驱动模型、数据可视化设计、动态参数化和模型优化等。每个主题内的章节都有明确的学习目标，层次分明。
实际应用： 课程将理论知识与实际应用相结合，尤其在模型增强部分，通过 DAX 公式的深度讲解，帮助学员理解和掌握复杂场景下的模型搭建和分析逻辑。

2. 解决问题的覆盖度（评分：9.5/10）

全面性： 课程几乎涵盖了 Power BI 中所有可能遇到的核心问题。从初级用户可能面临的安装、初始化、数据导入等问题，到高级用户可能遇到的度量值管理、参数化计算、复杂模型构建和优化，都进行了深入讲解。
细节把控： 课程在很多细节问题上也给予了充分解答，例如对维度与度量的深入探讨、数据类型的处理、切片器的同步、以及动态筛选和数据分析的技巧。细化的讲解能够有效避免学习中的“盲点”。
理论与实践结合： 各章节中的内容设计了大量的实践应用场景，如帕累托分析、增长率计算、YTD 分析、筛选器联动等，这些都是在实际项目中常见的问题，解决了学员从理论学习到实战应用的落地难题。

3. 创新性与差异化（评分：8.5/10）

创新性： 课程中引入了许多创新性的主题，如 “模型驱动自助 BI”、“动态帕累托值分析”、“度量值入库”等，能够为学员提供全新的视角理解 Power BI 的使用方法。
差异化： 相较于一般课程，该课程的差异化在于对 DAX 公式的系统化讲解 和 高级数据建模 的探讨。尤其是复杂 DAX 函数的应用、动态逻辑的实现、以及数据间逻辑关系的处理等，填补了同类课程中较少提及的内容。

4. 用户体验与实用性（评分：9/10）

用户体验： 课程内容丰富、条理清晰、章节安排合理，使学员能够系统性地理解和应用 Power BI 的功能。同时，课程内容与实际操作紧密结合，有效提升了学习的实用性。
实用性： 课程提供了许多实用的技巧和操作步骤，如如何处理大数据表、如何设计自动化的报告流程、如何利用动态筛选优化分析等，这些技巧对于日常工作中的数据分析和可视化设计非常有帮助。

综合评分：

框架性：9/10
问题覆盖度：9.5/10
创新性与差异化：8.5/10
用户体验与实用性：9/10

总体评分：9/10

结论：

这套课程在同类 Power BI 课程中具备非常出色的框架性和问题覆盖度。它不仅能够帮助学员系统性地掌握 Power BI 的核心知识和技能，还能够为高级用户提供解决复杂问题的思路和方法。该课程适合从入门到高级的学习者，特别是希望深入理解 DAX 和模型优化的用户。这套课程在 Power BI 培训领域处于领先地位，是一套非常值得推荐的经典课程。

知识图谱

课程中解答 600 ~ 1000 个知识点，在潜移默化中展开，无需记忆。

掌握 1000 个知识点是很困难的，更何况是自助企业数据分析领域的干货。我们通过一个框架层层深入，一套脉络，一个大的故事，让大家可以层层递进，从操作和案例领会所有内容进而内化成自己的能力。

课程框架

学习 Power BI 需要一套经典课程。

第一篇 - BI & Power BI 概述

概述 - 商业智能概述

什么是 BI（商业智能）？
“大数据”与 BI 有什么关系？
数据分析与 BI 有什么区别与联系？
为什么要选择 Power BI 来做 BI？
Power BI 带来了哪些商业机遇？
Power BI 与其他数据分析工具有什么不同？
AI 与 BI 的结合带来了什么变革？

概述 - 产品与定位

什么是 Power BI 的产品体系？
个人如何使用 Power BI 进行数据分析？
企业如何利用 Power BI 实现高效的数据管理和决策支持？
学习 Power BI 有哪些模式可供选择？
IT 人员与业务人员在使用 Power BI 时有何不同？

概述 - 系统初始化

个人电脑的硬件配置需要满足哪些条件才能流畅运行 Power BI？
如何下载安装 Power BI Desktop？
Power BI Desktop 的初始设置应该如何进行？
如何查看和使用 Power BI Desktop 的最新版本？

概述 - 工作流程与初步体验

自助商业智能的五大环节是什么？
Power BI 桌面端具备哪些功能和特点？
如何体验 Power BI 的数字仪表板？
在 Power BI 中如何获取数据，体验其便捷性？
为什么可视化分析是商业智能发展的必然趋势？

概述 - BI 算法与数据结构

算法与数据结构之间有什么关系？
如何利用透视表作为核心方法进行数据分析？
如何理解数据结构在数据分析中的作用？
什么是表与结构化引用？
哪些表结构最适合用于透视表分析？
哪些常用表结构无法直接用于分析，原因是什么？

第二篇 - 快速入门

数据准备 - 理解数据准备

Power Query 与 Power BI 之间有什么关系？
如何初步体验和了解 Power Query 编辑器的功能？
如何使用 Power Query 转换数据并更改数据类型？
如何将数据加载到 Power BI 的数据模型中？

数据建模 - 理解数据建模

什么是单表数据模型？
如何在 Power BI 中使用模型视图？
表格视图的作用是什么？
如何创建用于分类的列？
如何设置用于汇总的列？
透视表（分组汇总表）是如何生成的？
如何将数据透视表转换为图表？
什么是自动日期表，如何使用？
如何刷新 Power BI 的数据模型？

数据可视化 - 理解数据可视化

如何理解数据可视化的重要性？
从表格和图表中如何看出数据信息的区别？
如何通过散点图体会数据可视化分析的优势？
交互式分析结合散点图能带来哪些独特的优势？
BI 的核心特性是什么，如何理解？

数据分析 - 理解维度指标分析法

如何从不同角度汇总数据？
哪些列适合作为维度使用？
哪些列适合作为度量使用？
为什么文本字段可以作为维度？
时间如何作为维度来分析数据？
数值字段如何作为度量来进行数据分析？
度量与指标之间有什么关系？
如何通过维度来分析和解读指标？

制作报表 - 理解制作报表

报表与仪表板之间有什么区别与联系？
如何为报表和仪表板设计一个有效的标题？
如何在报表中使用时间维度进行分析？
如何利用 5W2H 法进行数据分析和报告编写？
如何选择和使用合适的图表来呈现数据？
如何通过数据讲述一个完整的故事？

第三篇 - 数据建模

数据建模 - 多表数据模型

什么是表的关系？
什么是一对多关系，如何理解它在数据模型中的应用？
关系的特性有哪些？
什么是星形模型，它在数据建模中有什么作用？
如何对表进行筛选以获取所需数据？
什么是主数据与指标体系，它们如何在数据分析中发挥作用？

数据建模 - 调整数据

数据缺失会带来哪些问题，如何应对？
应该在什么位置准备和整理数据？
如何保持数据的自动扩展性？
更改数据类型时需要注意什么？
数据处理的最佳实践是什么？
如何高效地刷新数据？

数据建模 - 分类汇总

数据分析的第一步为什么是分组汇总？
哪些列适合作为分组使用，即作为维度？
哪些列适合作为汇总使用，即作为度量？
六种基本的汇总方式是什么？
如何设置列的默认汇总方式？
什么是维度与度量的相对性原理？

数据建模 - 无数据的项目

如何显示无数据的项目？
如何按日期查看销售额？
如何按订单日期查看销售额？
什么是稀疏矩阵，如何处理？
当维度多于明细时，无数据项目如何对应显示？
当维度少于明细时，切片器为什么会显示为空？

数据建模 - 数据属性

数据有哪些结构类型？
如何设置数据的显示格式？
什么是数据的内在属性？
如何区分数据类型、数据格式和数据属性？
如何隐藏和显示列？
什么是连接字段，如何使用连接字段？

数据建模 - 理解日期表

什么是日期表，如何理解它的作用？
为什么需要创建自定义日期表？
系统自动创建的日期表有哪些局限性？
日期表应该满足哪些条件？
应该使用一个日期表还是多个日期表？
如何禁用系统自动生成的日期表？
如何手动准备一个日期表？
如何使用 DAX 补充和完善一个日期表？

数据建模 - 按列排序

数据结构中的排序可能存在哪些问题？
如何通过按列排序来自定义排序方式？
如何正确设置按月份名称的排序？
如何在业务中按逻辑关系（如科目）进行排序？
数据排序时如何按序号排序？
透视表中的排序方式是如何依据值来进行的？

数据建模 - 理解层次结构

什么是层次结构关系？
如何通过层次结构理解向下和向上钻取？
如何创建整体性的层次结构？
如何通过层次结构实现从宏观到微观的可视化分析？
如何创建层次结构？
什么是临时层次结构，如何使用？
什么是包含关系的层次结构？
什么是分析关系的层次结构？如何应用？

数据建模 - 图表转换

如何将分组汇总结果转换为图表？
图表依赖的表格数据是如何生成的？
图表依赖的表格数据为什么是查询结果？
图表如何展示数据的核心信息？
什么是一一对应法报表模式，它如何应用于数据展示？

数据建模 - 模型与计算

如何计算数据的占比？
如何计算和分析利润率？
什么是度量值，它在数据分析中如何使用？
如何使用“显示为”选项自定义数据呈现形式？
什么是视图层计算，它如何在数据展示中应用？

第四篇 - 数据可视化

数据可视化 - 视觉对象 - 构造

什么是主维度，它在类别中如何使用？
图例中次维度的作用是什么？
如何将值设为主指标？
色彩饱和度如何表达次指标的变化？
什么是小多图，它如何通过第三维度进行数据展示？
如何在工具提示中添加更多维度和指标信息？

数据可视化 - 视觉对象 - 图例

哪些维度适合用于图例显示？
多指标展示时如何自动添加维度？
指标图例与维度之间为什么存在互斥关系？
色彩饱和度与维度之间为什么会产生互斥关系？

数据可视化 - 视觉对象 - 设置

如何设计标题以提升报告的表达效果？
副标题如何补充和强化主标题的内容？
如何设置格式以确保数据的清晰呈现？
如何使用标签来引导读者理解数据？
其他细节如何影响整体报告的视觉效果和可读性？

数据可视化 - 视觉对象 - 分析

如何在条形图中添加分析线？
如何在散点图中添加分析线？
如何在图表中加入分析线以增强数据解读？
如何使用 DAX 实现分析线的效果？
如何通过 DAX 度量值增强图表分析能力？

数据可视化 - 图表 - 水平类

柱形图有哪些类型（堆积、簇状、百分比），它们如何应用？
折线图、分区图和堆积面积图如何表现数据趋势？
什么是丝带图，它如何用于展示数据变化？
瀑布图如何呈现数据的增减变化？
组合图如何结合多种图表类型进行数据可视化？

数据可视化 - 图表 - 垂直类

条形图有哪些类型（堆积、簇状、百分比），它们分别适用于哪些场景？
漏斗图如何帮助展示数据的层级和流程转化？

数据可视化 - 图表 - 垂直类的等效简化

树状图如何用于展示数据的层级结构与分布情况？
饼图如何用于展示各部分占整体的比例关系？
环形图如何在视觉上更直观地表达比例关系？

数据可视化 - 图表 - 指标类

仪表图如何用于展示关键指标的当前状态？
卡片图如何用于显示单个数值或指标？
多行卡如何在一个视图中展示多个指标？
KPI 图如何帮助跟踪关键绩效指标的达成情况？

数据可视化 - 图表 - 表格与矩阵

表格如何用于展示数据的明细信息？
矩阵图如何通过分组和汇总展示数据的层次结构？

数据可视化 - 图表 - 矩阵的高级设置

如何设置矩阵的显示格式？
如何在矩阵中显示小计？
如何在矩阵中显示总计？
如何在矩阵中显示链接以便于导航？
如何在矩阵中显示图片？
如何在矩阵的行上进行数据展示？
如何使用条件格式来突出矩阵中的特定数据？
迷你图如何在矩阵中增强数据的可视化效果？

数据可视化 - 图表 - 特定类 - 散点图

散点图如何用于展示数据的分布和关系？
如何使用 1 个维度和 1 个指标创建散点图？
如何在散点图中用 1 个维度展示 2 个指标的关系？
如何使用 1 个维度和 3 个指标来构建多维度散点图？
图例在散点图中如何用于区分不同数据类别？
如何在散点图中使用时间维度展示数据变化？
轨迹线如何在散点图中展示数据点的移动路径？
播放按钮如何动态演示散点图中数据随时间变化的过程？

数据可视化 - 图表 - 特定类 - 地图

地图图表如何用于展示地理位置数据？
着色地图如何通过颜色来区分不同区域的数据分布？
形状地图如何使用区域形状展示数据？
热力地图如何表现数据的密度和热点区域？
如何使用经纬度在地图上精确定位数据点？

数据可视化 - 控制类

切片器如何用于筛选和过滤数据？
如何使用日期切片器来筛选特定时间段的数据？
“介于”切片器如何用于设置数值或日期范围的过滤条件？
什么是新切片器，它带来了哪些新增功能？

数据可视化 - 第三方视觉对象

如何根据评分选择合适的 Power BI 可视化组件？
为什么要根据 Power BI 认证选择可视化工具？
什么是独立庞大的可视化体系？
Power BI 与 Tableau 在可视化上有哪些不同之处？
桑基图如何用于展示数据流向和比例？
词云图如何帮助我们直观地展示文本数据的频率和重要性？
什么是 Zebra BI，它如何提升数据可视化效果？

第五篇 - 数据分析

数据分析 - 分析方法与元素分类

维度与度量之间有什么区别和联系？
维度包含哪三种元素，它们如何影响数据分析？
数据分析的本质思维是什么？
如何通过展示、探索、挖掘来发现数据中的洞察？
如何抓住数据分析中的重点并有效呈现？
图表之间的关系是什么，如何在分析中互相配合？
图表内部的元素如何相互作用，影响数据解读？

数据分析 - 可视化分析

为什么在数据分析中优先强调时间要进行横向分析？
为什么在数据分析中优先强调结构要进行纵向分析？
哪些情况需要使用特定的特别分析？
如何通过差异对比分析发现数据中的变化和趋势？
什么是标准化可视化分析，它如何提升数据展示效果？

数据分析 - 交互筛选

什么是交互式分析，它如何增强数据解读能力？
如何查看图表背后的数据以获得更深入的洞察？
交互控制如何在报表中实现数据的多维度探索？

数据分析 - 图表钻取

什么是向下钻取，如何在数据分析中使用？
什么是向上钻取，它如何帮助查看上一级别的数据？
如何通过“显示下一级别”功能深入分析数据？
“扩展至下一级别”如何展示更详细的数据层级？
如何使用钻取功能筛选其他视觉对象的内容？

数据分析 - 跨页钻取

什么是跨页钻取，它如何在不同页面间传递数据？
如何设定目标页以实现跨页钻取？
如何按维度进行钻取以查看不同维度的数据？
如何按指标进行钻取以查看不同指标的详细信息？