掌握数据分析技巧，提升决策效率与业务策略

数据分析：企业转型的关键驱动力

在信息化时代，数据不仅是企业运营的基础，更是推动企业发展的核心动力。随着科技的进步，企业所面临的数据量与日俱增，如何从中挖掘出有价值的信息，成为影响企业生存与发展的关键因素之一。特别是在财务转型的背景下，数据分析的价值愈发凸显。

王小伟：数智财务：Power BI数据分析技术与实践应用

在信息化时代，数据是企业的生命线。财务转型不仅限于事后管理，更需要在事前参与，通过数据洞察助力业务决策。本课程旨在帮助财务人员掌握商业智能工具，提升数据分析能力和业务洞察力。从Excel到Power BI，课程涵盖数据加工、建模

王小伟 培训咨询

数据分析的重要性

数据分析的核心在于将海量的数据转化为可操作的信息，为企业管理层提供决策依据。在财务管理中，数据分析不仅能够帮助企业了解当前的财务状况，还能够通过对历史数据的分析，预测未来的财务趋势。这种从事后管理转为事前参与的转型，要求财务人员具备更强的数据分析能力和业务洞察力。

财务转型的挑战与机遇

在许多企业中，财务部门仍然处于传统的核算和报表阶段。这种状况不仅限制了财务人员的职业发展，也制约了企业的整体运营效率。因此，财务转型成为当务之急。通过培训课程，财务人员能够学习如何利用商业智能工具，将数据转化为决策支持，提高工作效率，推动企业的转型升级。

课程背景与目标

本课程基于企业实际情况，旨在帮助财务人员解决在数据分析过程中所遇到的障碍与痛点。通过聚焦数字化能力的提升，课程将帮助学员掌握BI（商业智能）工具，尤其是利用Excel进行数据处理的技巧。此外，学员还将学习如何使用Power BI Desktop工具，将企业中的数据进行有效整合，制作智能可视化分析报表。

课程收益

• 转型：为财务人员提供一个完整的商业智能数据技能框架。
• 升级：基于最熟悉的Excel工具，从理念和技术上全面升级为BI。
• 融合：轻松获取企业财务端及业务端数据，整合为自已的数据中台。
• 破局：利用数据建模思维解决复杂的企业经营问题。
• 应用：学会利用Power BI工具快速制作智能化财务分析报告。

课程大纲解析

第一讲 数据加工

数据加工是数据分析的基础，涉及到从不同信息化系统中获取经营数据，以及对数据进行清洗与转换。本节将深入探讨如何使用Power Query工具进行数据处理，确保数据的准确性与可用性。

• 了解查询编辑器Power Query的操作步骤与方法。
• 掌握从不同信息化系统中获取数据的技巧。
• 学习表的标准范式，进行一维表与二维表的互换。
• 了解财报数据的标准，进行报表数据的行列管理与转换。
• 解决Vlookup难题，实现企业经营数据的合并与追加。
• 轻松汇总多个工作簿的财务合并报表。

通过案例解析与实操练习，学员将能够掌握从财务系统导出的数据报表的清洗思路与方法，为后续的数据分析打下坚实基础。

第二讲 数据建模

数据建模是数据分析中的重要环节，涉及到事实表与维度表的构建和管理。本节将帮助学员理解数据模型的框架，及其在经营分析中的应用。

• 确认经营过程中的事实与维度表。
• 了解事实与维度的模型框架类型。
• 学习创建通用的业务数据分析模型。
• 掌握数据模型中的关系管理与数据流向。
• 学习DAX数据分析表达式，进行指标计算。
• 创建多表透视分析报表，实现自由式经营分析。

通过实战案例，学员将能够从单表收入分析提升至多表的经营洞察，从而实现数据驱动的决策支持。

第三讲 数据可视化

数据可视化是数据分析的最终呈现方式，通过创建可视化报表，企业能够更直观地理解数据背后的含义。本节课程将帮助学员掌握Power BI的操作，以及如何利用可视化对象创建图表并优化格式。

• 介绍Power BI Desktop软件的操作及相关设置。
• 学习创建图表并优化格式，提高数据可视化效果。
• 了解关键性指标的展示方法，包括卡片图与KPI图。
• 利用柱形图、折线图、饼图等进行运营数据的分析。
• 掌握散点图与地图的使用，实现数据的地域与相关性分析。
• 学习如何设置切片器，实现报表的交互性。

通过案例分析，学员将能够创建多维度的利润可视化分析报表，有效支持企业的财务决策与管理。

结语

在当今信息化迅速发展的时代，数据分析不仅是财务转型的必然选择，更是企业提高竞争力的重要手段。通过本课程的学习，财务人员将能够掌握从数据获取、处理，到建模与可视化的全流程技能，提升个人的职业素养与企业的决策效率。

无论是通过Excel进行数据处理，还是利用Power BI进行可视化分析，数据分析的能力都将为企业的长远发展提供强有力的支持。随着企业对数据依赖程度的加深，数据分析的专业人才将愈发受到重视，成为推动企业创新与发展的核心力量。

在未来，数据分析的应用将不仅限于财务领域，它将渗透到企业的各个层面，成为每一个企业管理者和决策者不可或缺的技能。通过不断学习与实践，企业将能够在数据驱动的时代中，抓住机遇，实现持续的成长与发展。