如何系统化学习 Power BI？《Power BI 经典》给你答案

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虽然 Power BI 作为世界排名第一，97%的世界五百强都在用，企业团队可从免费使用，但依然存在困境。 Power BI 是企业中从个人到团队或组织数字化转型一定会涉及的工具技术，但往往出现三大问题：

经过验证，解决这样问题的第一步就是：

系统化学习 Power BI 以能够评估自己所面临的问题并做出正确的选择 。

于是，BI佐罗老师的《Power BI 经典》课程诞生了。

BI & Power BI 概述

从商业智能（BI）和 Power BI 的基础概念开始，介绍 BI 的本质、与大数据和数据分析的关系、以及 Power BI 的独特优势。我们还将讲解 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、数据结构和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。

快速入门

涵盖了从数据准备、建模、可视化到数据分析与报表制作的核心流程，帮助快速掌握 Power BI 基础技能。

数据建模

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。

数据可视化

数据分析

深入探讨了数据分析的核心方法与实践应用，从维度与度量的基础概念，到多层次的分析技术，包括交互筛选、钻取分析、归因分析及群集分析。课程强调通过时间与结构的横纵分析、差异对比、分组和矩阵分析等手段，发现数据趋势与变化，挖掘洞察。同时，切片器与即时分析的结合提升了多维度探索能力，数据分析不仅局限于数据展示，还注重从洞察中转化为实际行动方案，结合心理学与软技能推动问题解决和机会把握。

制作报表

数据准备

探讨了 Power BI 数据准备的标准、工具、原理与流程，重点讲解如何通过 Power Query 进行数据清理、转换和加载。内容涵盖了从建立标准表结构到合并多文件数据的各个环节，指导如何处理数据类型、添加计算列、清洗错误值，并通过多种方式调整数据结构，如透视、逆透视、列拆分等。课程还涉及如何通过参数化路径和查询优化提高数据处理效率，最终帮助学员设计高效的数据架构支持后续分析与报表制作。

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。

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。

BI佐罗：这门课程是进入 Power BI 必须且是唯一需要的课程。

在这里，您学到的不只是工具的使用，更是商业智能思维的培养。

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