先判断：这门课值不值得学

如果你日常工作中要处理月度销售报表、库存周转监控或是门店业绩对比，且经常困在 Excel 里反复拉数据、做透视表，那这套体系课就是冲着解决这个痛点来的。它不是泛泛讲软件操作的说明书，而是围绕一家零售连锁超市的完整业务数据，演示怎么把散落的订单记录变成能动态交互的仪表盘。对于想转行做数据分析，或者想从业务岗转岗到运营分析岗的人来说，与其背一堆工具概念，不如跟着真实的零售场景走一遍。它解决的核心问题是：拿到杂乱的业务源数据后，怎么按规范清洗、建立表间关联，最终输出给管理层看一眼就能懂的可视化结论。

适合什么基础，建议先看哪几块

这套资料门槛不高，只要你用过 Excel 且理解基本的行列表格概念，跟上操作不成问题。拿到资料后，建议先跳到课程开篇的业务背景介绍和效果演示，看懂最终要交付的零售分析看板长什么样，再回头看工具下载与界面介绍。这样学不至于在刚接触软件界面时觉得枯燥。接着直接进入数据加载与清洗章节，重点看查询编辑器的操作和合并订单表的逻辑。零售业务最麻烦的就是多表合并和日期维度的对齐，把这两块吃透，后续的建模和可视化就是顺水推舟。不要一上来就追求花哨的图表样式，数据的清洗和关系模型搭建才是这门课真正值钱的地方。

资料怎么配合练习，学完能做什么

看视频时务必同步打开资料包里的原始 Excel 数据源，跟着每一步在 Power BI Desktop 里实操。视频里演示一次数据清洗或合并操作，你就暂停画面，在自己的软件里复现一遍。如果做出来的结果对不上，就倒回去找原因，切忌只看不练。学完这套流程后，你应当能独立完成一项具体任务：把企业里多张结构不一的销售流水表、商品明细表和门店信息表，通过 Power Query 清洗合并，搭建好星型数据模型，再配上时间维度表，做出能按月份、按区域、按品类下钻的动态报表。这就意味着你具备了独立承担中小型企业日常数据报表自动化的能力。


本课程采用实战教学，利用Power BI对一家零售连锁超市集团的各项数据进行分析处理，向用户形象的展现数据分析的结果。通过本课程的学习，学员能够掌握Power

课程目录

*   第一章 Power BI零售数据分析实战/

  *   识别商业数据分析工具/

    *   0 课程整体介绍

    *   01 零售连锁店数据分析效果演示

    *   02 业务背景介绍

    *   03 微软Power BI是什么

    *   04 Power BI的组成

    *   05 Power BI Desktop的安装和下载

    *   06 账号注册

    *   07 Power BI Desktop操作界面

    *   08 方案整体架构

  *   商业数据加载、清洗、建模/

    *   01 连接数据源

    *   02 商业数据识别

    *   03 Excel数据加载

    *   04 查询编辑器

    *   05 数据清洗

    *   06 合并订单表数据

    *   07 创建日期维度表

    *   08 数据清洗的背后和数据关系模型

    *   09 Dax函数

  *   整体销售分析/

    *   01 报表的标题、Logo、页名

    *   02 度量值和计算列

    *   03 2017年销售总额-01合并查询、自定义列

    *   03 2017年销售总额-02 SUM函数、CALCULATE函数

    *   03 2017年销售总额-03 SUMX函数、FILTER函数

    *   04 商店总数和新店总数01

    *   04 商店总数和新店总数02

    *   05 2017年销售总额供应商占比、饼图

    *   06 2017年月销售额-计算表

    *   07 总销售差额按月份按地区

    *   08 总销售差额按季度按地区-层级结构

    *   09 2017年销售总额在城市的分布情况

  *   地区销售分析/

    *   01 新建报表页

    *   02 2017年销售总额按城市按地区名称 01 堆积柱形图

    *   02 2017年销售总额按城市按地区名称 02 切片器

    *   03 2017年销售总按月份

    *   04 2016年销售总额和2017年销售总额月对比

    *   05 2017年地区总销售差额%和每平米销售额-散点图

  *   新店分析/

    *   01 报告筛选器 01-分类

    *   01 报告筛选器 02 -筛选器数据类型

    *   02 新店分析报表页面级筛选器

    *   03 2017年销售额按城市和供应商

    *   04 今年开店的月份

    *   05 每平米销售额按城市

    *   06 单笔销售金额

    *   07 2017年销售总额按月份

  *   销售经理分析/

    *   01 2017年销售总额按经理名称-环形图

    *   02 导入自定义视觉对象

    *   03 销售经理图像-Image Grid

    *   04 销售经理KPI

    *   05 销售经理绩效滚动条-01 Scroller

    *   05 销售经理绩效滚动条-02 实现思路分析

    *   05 销售经理绩效滚动条-03 创建目标表格

    *   05 销售经理绩效滚动条-04 创建计算列实现效果

    *   06 编辑交互

    *   07 2016年和2017年销售额的增长率-组合图

  *   产品分析/

    *   01 销售数量按分类名称-树状图

    *   02 2017年毛利总计按分类名称和商品名称

    *   03 选择城市-ChicletSlicer

    *   04 2017年销售总额、2017年毛利总计、数量按商品名称、分类名称、月份 - 气泡图

    *   05 书签

    *   06 Power BI常用的可视化图表

    *   07 图表选择的原则

    *   08 图表的美化

    *   09 报表的设计建议

  *   发布共享报表/

    *   01 Power BI在线服务介绍和主界面

    *   02 发布共享报表

    *   03 在线创建报表

    *   04 仪表板

    *   05 零售连锁店仪表板的制作 01 - 仪表板制作

    *   05 零售连锁店仪表板的制作 02 - 常见操作

    *   06 自然语言的问与答

    *   07 报表的公共访问

    *   08 报表和仪表板的共享

    *   09 工作区

    *   10 连接MySQL数据源