让一部分企业先学到真知识！
让一部分企业先学到真知识！
随着大数据概念的推广与普及，数据正在像石油、钢铁一样成为重要的原材料，以数据为重要驱动力的数据革命正在到来。企业成长依赖于在竞争环境中不断做出最优的决策，而决策来自于充分的建立假设并高效地验证，数据分析是连接数据资产与价值决策的纽带， BI商业智能分析已经是大势所趋、不可抵挡。而自助BI商业智能数据分析可以提高自身对数据的利用效率和企业的决策效率。
为此，我们特推出“智能化经营数据可视化分析”训练营，以经营数据为基础，以Power BI 自助商业智能工具为突破，跳出传统的以IT为导向的商业智能分析，变为以业务为导向的自助式商业智能分析，打造工具赋能，让数据真正成为自已的力量，从而实现自身价值以及数据价值，帮助企业效益最大化。
本训练营分为2个主题，每个主题线下培训2天，一共4天，全程采用“企业案例实操教学、课中练习老师辅导、课后作业巩固指导”的全方位跟踪服务的创新培训模式，保证每位学员学得会、用得上、为其提升职场核心竟争力，为个人发展加分，为成功创造机会。
第一期2天课程收益：
转变传统的数据处理思维观念，提高数据素养，掌握最前沿的商业智能分析工具的应用，成为数字化先锋。
企业的经营发展都离不开数据分析的支持，根据数据分析结果，即时掌握业务管理状态，规划未来发展。以Excel作为桌面端应用，数据库作为后台业务平台传统的技术，已经不能满足对大数据、自助式、可视化、快速调整和交互分析的需求。所以我们要寻求突破，让数据成为我们的力量，让工具给我们赋能，把握好企业财务、业务及人力资源等相关职能部门的数据，推动决策分析；做到既可以独立，又能密切联系的把各种数据清晰、直观、形象地展现给不同的管理人员面前。
第1天：重新梳理数据处理思路，具备智能化数据分析思维，了解和掌握全球顶尖商业智能分析工具Power BI的应用流程，桌面应用端Power BI Desktop的操作方法以及原生态可视化对象的应用。在这1天中我们将以实战出发，给大家讲解各种分析场景下的可视化对象应用，让大家可以根据相关的数据报表DIY出自已的可视化仪表板来，同时能根据需求进行交互分析。
第2天：掌握数据清洗与数据建模的应用，能够利用Power Query获取不同数据源的数据并进行加工、整理及加载，同时可以根据业务行为利用Power BI搭建数据模型。这1天我们将带领您掌握最新的数据整理与分析技术，让你在大数据时代竞争中先人一步，能够高效的做出经营收入分析仪表板，并从中洞察经营风险和商业机会。
主题1：《Power BI自助智能可视化数据分析应用》
课程大纲：
第一讲 自助BI：Power BI商业智能分析工具介绍
第二讲 升级思维：智能化数据分析必备的数据思维
1、表的结构化思维
2、数据标准化思维
3、数据模型思维
4、数据分析思维
第三讲 BI可视化：Power BI数据可视化对象的操作方法
第四讲 动态交互：智能可视化分析报表的呈现与交互方法
第五讲 数据治理：用Power Query自动整理分析数据
第六讲 建模分析：让业财数据融合分析更智能
第七讲 实战应用：搭建企业经营收入洞察分析仪表板
成果输出：
第二期2天课程收益：
搭建基于商业智能的企业经营数据信息平台，赋能企业不同的决策场景，为业务部门与经营管理决策提供服务。
在第一期的基础上，深化Power BI商业智能工具的使用，真正做到用工具赋能，将特定业务工作场景数据化；将数据智能与业务工作场景融合实现智能化数据分析应用的平台化。
财务部门掌握着企业最核心也是最大量的数据资料（从采购、生产到销售，从实物流到资金流），如何从公司绩效完成情况到销售分析、财务分析、经营预测，各部门数据中发现数据趋势、结构和比较差异，进而发现企业经营过程中可能存在问题 ？这是我们财务人员必须要做的事。
第1天：深化Power BI工具的使用，掌握如何利用Powe BI工具构建企业经营分析系统，并了解如何用利用DAX数据分析表达式创建财务分析指标，让学员能够根据企业经营数据搭建智能化经营分析模型，并轻松写出关键性业务指标的公式，获取到分析中的KPI度量值。
第2天：掌握创建智能化数据分析报表的方法及实现步骤，并将报表进行发布到云端的相关操作，并结合前面所学的所有知识，进行整合，打造一个完美的财务智能分析仪表板。
主题2：《利用Power BI打造智能化经营分析报表助力经营决策》
课程大纲：
第一讲：经营分析指标体系规划和管理驾驶舱设计
第二讲：智能财务分析数据建模计算
1、常规业务分析指标的计算
2、随时间变化的财务指标计算
3、报表指标参数化呈现及维度属性分组计算
第三讲：经营收入与费用洞察可视化分析场景应用
1、创建多维收入分析报表
2、全年费用数据的动态汇总方法
第四讲：基于三大财务报表的智能财务可视化分析
第五讲：在Power BI中发布与共享报表
第六讲：答疑辅导
成果输出：
王小伟