如果你现在的日常工作里，有相当一部分时间花在「把几张表拼起来、核对数字、做成周报」上，那这门 PowerBI 课值得先看一眼。它解决的不是「怎么画一个好看的图」，而是更前置的问题：数据源一堆、口径不统一、每次汇报都要重做一遍——这些事能不能用一套可复用的流程固定下来。
它对应的是哪些具体工作场景
最典型的几类：每月要从 ERP 或业务系统导出明细，和手工维护的表格合并后出经营看板；销售、运营、财务各有一套口径，开会时先花二十分钟对数；同一个分析结论，这次做完了，下个月数据一更新就得从头再来一遍。这类工作的共同点不是「不会做图」，而是数据准备和口径管理占了七成时间。
课程从 PowerBI 的定位讲起，会先把 PowerBI 和 Excel 的分工讲清楚——哪些事继续留在 Excel 里更省事，哪些事必须挪到 PowerBI 才做得动。这个判断本身对上班族挺实用，能避免为了学工具而学工具。
学完能独立做到什么程度
按课程的组织方式，走完之后你应该能独立完成一条完整链路：接入常见数据源、在 Power Query 里做清洗和合并、建基本的数据模型和关系、写出可用的度量值、再搭出一页能随数据刷新自动更新的报表。重点在于「可复用」——下次数据换一批，不用重做。
需要说清楚边界：这门课偏向工具能力和分析思路，不是行业分析课。它不会告诉你零售该看哪些指标、运营该盯哪些漏斗，这些仍然要靠你自己的业务理解。如果你的目标是转行做专职数据分析师，它是有用的基础，但不足以单独支撑求职。
资料适合什么基础的人
- 适合：经常用 Excel 做报表、透视表用得比较熟，但每次都要重复劳动的人。有 Excel 基础会明显更顺，因为两者在函数和思维上有不少相通处。
- 适合：需要给团队或上级定期出数据看板，希望把流程标准化的人。
- 不太适合：完全没接触过表格和基础函数的人，前期会卡在数据准备环节。
- 不太适合：已经能熟练写 DAX、搭模型的人，内容对他们偏基础。
怎么用这份资料效率更高
建议不要顺着看完再动手。比较有效的做法是：先跳到数据准备和建模部分，用自己手上真实的一份数据跟着做一遍，哪怕做得慢、做错了也没关系。图表和可视化部分可以快看，因为那部分更多是审美和习惯问题，用几次就熟了。
另外，遇到卡壳时优先回看数据清洗和关系建立这两块，实际工作中八成的报错和结果对不上，根子都在这里，而不是在公式写得对不对。至于讲师背景，课程由微软 MVP 讲授，在 PowerBI 这个方向上算是比较有分量的背书，但最终还是要看你练不练。
一句话判断
如果你每周都要重复做同类报表，想把它变成「数据一更新、报表自动跟着变」的流程，这门课值得投入时间；如果你只是想学个新工具但手上没有真实数据可练，先放一放，等有场景了再回来学，效果会好得多。
课程目录
第1章 走进PowerBI 1-1 徐老师PBI课程介绍 1-2 PowerBI第一节小榄 1-3 我是谁 1-4 PowerBI的课程主题 1-5 PowerBI系列课程体系 第2章 认知PowerBI Prep准备 2-1 PowerBI组件章节概览 2-2 PowerBIVSExcel 2-3 PowerBI的组件 2-4 PowerBI的产品与发展 2-5 PowerBI有什么组件 2-6 PowerBI Pro免费吗 第3章 PowerBI界面 3-1 PowerBI界面 3-2 PowerBI Desktop界面 3-3 PowerBI PRO界面 3-4 PowerBI Mobile版本 3-5 PowerBI Report Server 第4章 PowerBI Desktop加载数据 4-1 PowerBI导入数据库 4-2 PowerBI导入CSV文件 4-3 PowerBI导入Excel文件 4-4 PowerBI导入XML数据 4-5 获取和刷新SQL Server数据 4-6 PowerBI 查询WEB 4-7 PowerBI 导出JSON语句 4-8 PowerBI 获取API数据 4-9 PowerBI获取文件夹数据 第5章 PowerBI数据清洗与重构 5-1 PowerBI的清洗和重构 5-2 PowerBI清洗数据 5-3 PowerBI数据类型转换 5-4 PowerBI的排序与筛选 5-5 PowerBI添加列 5-6 PowerBI删除保留行 5-7 PowerBI数据的分列与分行 5-8 PowerBI的数据合并 5-9 我们需要合并所有数据么 5-10 PowerBI数据集成与清洗-案例（1） 5-11 PowerBI数据清洗与集成-案例（2） 第6章 PowerBI建模-PowerPivot 6-1 PowerPivot数据建模概览 6-2 什么是PowerPivot 6-3 什么是DAX函数 6-4 PowerPivot界面 6-5 PowerBI 数据格式的设置 6-6 PowerPivot的表间关系(一) 6-7 PowerPivot的表间关系(二) 6-8 PowerPivot计算列 6-9 PowerPivot的度量值 6- 10 PowerBI快速度量值的建立 6- 11 PowerPivot自定义度量值的建立 6- 12 PowerBI中的事实表维度表和度量指标 第7章 PowerBI常用DAX函数与使用 7-1 PowerBI中的DAX函数 7-2 本章使用案例 7-3 日期表的构建 7-4 PowerBI DAX聚合函数 7-5 PowerBI 进行非数值统计 7-6 PowerBI 数值运算度量值 7-7 PowerBI DAX文本函数（1） 7-8 PowerBI DAX文本函数（2） 7-9 PowerBI DAX 逻辑函数 7- 10 PowerBI DAX 转换函数 7- 11 PowerBI 常规日期函数应用 7- 12 DAX 函数中的关系函数 7- 13 DAX的Calculate函数 7- 14 DAX 筛选函数（1） 7- 15 DAX 筛选函数（2） 7-16 DAX筛选函数（3） 7-17 DAX筛选函数（4） 7-18 DAX时间智能函数（1） 7-19 DAX时间智能函数（2） 7- 20 DAX 时间智能函数（3） 7- 21 DAX 时间智能函数（4） 7- 22 PowerBI 迭代器函数 第8章 PowerBI Desktop报表组件 8-1 视觉组件章节预览 8-2 我们为什么要可视化报表 8-3 PowerBI中的视觉对象 8-4 构建第一页PowerBI报表 8-5 插入PowerBI视觉对象 8-6 PowerBI工具提示 8-7 PowerBI的条件格式 8-8 PowerBI常规视觉对象 8-9 PowerBI的码表 8- 10 PowerBI中的饼图 8- 11 PowerBI 柱状图 8- 12 PowerBI的树形图 8- 13 PowerBI的折线图 8- 14 PowerBI组合折线图 8- 15 PowerBI的筛选面板 8-16 PowerBI切片器（1） 8-17 PowerBI切片器（2） 8- 18 PowerBI的数据钻取功能 8- 19 PowerBI的参数 8- 20 PowerBI的What-if参数 8- 21 PowerBI的模板参数的使用 8- 22 PowerBI的参数-数据库增量刷新 8- 23 PowerBI的选择面板 8- 24 PowerBI的书签功能 第9章 了解PowerBI 常用图形化报表 9-1 PowerBI的常规视觉对象 9-2 PowerBI卡片图 9-3 PowerBI 气泡图 9-4 PowerBI条形图的案例 9-5 PowerBI的KPI图 9-6 PowerBI的漏斗图 9-7 PowerBI面积图的制作 9-8 PowerBI的地图和着色地图 9-9 PowerBI视觉对象之Python视觉对象 9- 10 PowerBI的瀑布图的制作 9- 11 PowerBI 视觉对象之分解树图 第10章 了解PowerBI的第三方视觉对象 10-1 PowerBI第三方组件 10-2 PowerBI导入第三方视觉对象 10-3 PowerBI跑马灯效果 10-4 PowerBI子弹图视觉对象 10-5 PowerBI脉动图的制作 10-6 PowerBI旭日图 10-7 PowerBI 热力图 10-8 PowerBI雷达图 10-9 PowerBI文字云 10- 10 PowerBI的桑基图的构建 10- 11 PowerBI的盒须图 10- 12 PowerBI甘特图的使用 10- 13 PowerBI 网络关系图 10- 14 PowerBI力导向图 10- 15 PowerBI的弦图 10- 16 PowerBI流地图 10- 17 PowerBI的Image Grid 10- 18 PowerBI的倒计时功能 10-19 使用Visio插件实现数字孪生（1） 10-20 使用Visio插件实现数字孪生（2） 10- 21 PowerBI 社交网络关系图（1） 10- 22 PowerBI 社交网络关系图（2） 10- 23 PowerBI BarRaceChart（1） 10- 24 PowerBI BarRaceChart（2） 第11章 PowerBI Online 服务 11-1 PowerBI Online服务章节概览 11-2 PRO Desktop 11-3 登录到PowerBI PRO账户 11-4 PowerBI界面及设定 11-5 PowerBI 工作区概念与操作 11-6 PowerBI Pro中的数据集 11-7 PowerBI Pro的数据导入 11-8 PowerBI PRO的报表构建 11-9 PowerBI DataFlow数据流功能 11- 10 PowerBI 的仪表板 11- 11 PowerBI Pro的实时报表 11- 12 PowerBI 数据网关服务 11- 13 PowerBI 数据刷新服务 11- 14 PowerBI问与答功能 11- 15 PowerBI RLS 权限设定 第12章 PowerBI本地版Report Server 12-1 PowerBI Report Server本地版概览 12-2 PowerBI VS PowerBI RS 12-3 PowerBI 后台数据库部署 12-4 Report Server的部署 12-5 Report Desktop安装 12-6 PowerBI的界面与功能 12-7 Report Server权限设定 12-8 Report 建立SQL 数据源 12-9 DesktopRS发布及数据更新 12- 10 Report Server移动报表构建 第13章 PowerBI Mobile手机视图 13-1 PowerBI Mobile章节概览 13-2 我们为什么要PowerbI Mobile 13-3 安装PowerBI Mobile 13-4 PowerBI登录 13-5 Desktop的Mobile界面设置 13-6 Pro Mobile设计界面 13-7 RS Mobile报表定制 第14章 定制完美报表 14-1 定制报表12步法 14-2 报表定制的不好看，究竟是什么原因 14-3 定制报表十二步概览 14-4 Profile你的听众 14-5 定制报表的显示格局 14-6 报表定制第三步，谢谢你的业绩问题 14-7 洞察商业问题 14-8 定义问题情绪类别 14-9 对模块进行排名 14- 10 确定报表展现的目标 14- 11 确定模块顺序 14- 12 绘制你的视觉对象 14- 13 增加报表中的Highlight 14- 14 添加一些情绪色 第15章 PowerBI简单案例 15-1 数据分析八步法分析企业库存数据（一） 15-2 数据分析八步法分析企业库存数据（二） 15-3 PowerBI库存分析（一） 15-4 PowerBI库存分析（二） 15-5 新冠肺炎数据分析(一) 15-6 新冠肺炎数据分析(二) 15-7 新冠肺炎数据分析(三) 15-8 新冠肺炎数据分析(四) 15-9 数据分析八步法分析（一） 15- 10 数据分析八步法分析（二） 15- 11 数据分析八步法分析（三） 15- 12 PowerBI爬取笑话网站(一) 15- 13 PowerBI爬取笑话网站(二) 15- 14 按照切片器进行数据计算和统计 15- 15 按照切片器实现数据排序（一） 15- 16 按照切片器实现数据排序（二） 15- 17 按照切片器实现数据排序（三） 15- 18 英国长期失业人口数据分析（一） 15- 19 英国长期失业人口数据分析（二） 15- 20 英国长期失业人口数据分析（三） 15- 21 企业运费状况分析（一） 15- 22 企业运费状况分析（二） 15- 23 企业运费状况分析（三） 15- 24 企业运费状况分析（四） 15- 25 企业运费状况分析（五） 15- 26 销售业绩与目标（一） 15- 27 销售业绩与目标（二） 15- 28 销售业绩与目标（三） 15- 29 销售业绩与目标（四） 15- 30 PowerBI分析投诉报表（一） 15- 31 PowerBI分析投诉报表（二） 15- 32 PowerBI分析投诉报表（三） 第16章 PowerBI复杂案例 16-1 数字孪生实施的前提条件 16-2 会员数据分析(一) 16-3 会员数据分析(二) 16-4 数据完整清洗与重构(一) 16-5 数据完整清洗与重构(二) 16-6 数据完整清洗与重构(三) 16-7 数据完整清洗与重构(四) 16-8 数据清洗(一) 16-9 数据清洗(二) 16- 10 数据清洗（三） 16- 11 数据清洗（四） 16- 12 数据清洗（五） 16- 13 数据建模与展现 16- 14 商超数据的导入（一） 16- 15 商超数据的导入（二） 16- 16 数据关系的建立与模型构建（一） 16- 17 数据关系的建立与模型构建（二） 16-18 2020年基本数据分析（一） 16-19 2020年基本数据分析（二） 16- 20 构造区域业绩表和城市业绩表（一） 16- 21 构造区域业绩表和城市业绩表（二） 16- 22 构造区域业绩表和城市业绩表（三） 16- 23 区域和城市排名状况（一） 16- 24 区域和城市排名状况（二） 16- 25 基于产品维度分析（一） 16- 26 基于产品维度分析（二） 16- 27 基于销售的工具提示功能 16- 28 构建Excel的矩阵分析图 适合人群 数据分析爱好者 PowerBI用户 企业数据分析师 学习收获 掌握PowerBI操作 提升数据分析能力 构建可视化报表 祝您学习愉快！ 学有所成，前程似锦！
