Power BI 数据分析与可视化-PowerBI数据分析与可视化-数据分析报表

Power BI 数据分析与可视化-教案教案内容：一、Power BI 简介1.1 Power BI 的定义1.2 Power BI 的优势1.3 Power BI 的组件1.4 Power BI 的安装与配置二、数据导入与连接2.1 数据源类型2.2 导入数据2.3 连接数据2.4 数据预处理三、数据建模与转换3.1 数据建模概述3.2 数据表操作3.3 数据关系3.4 数据转换四、数据分析与挖掘4.1 数据分析概述4.2 数据分析方法4.3 数据挖掘技术4.4 分析结果展示五、数据可视化与报告5.1 数据可视化概述5.2 常见可视化类型5.3 报告设计5.4 报告分享与部署六、Power BI 数据可视化6.1 数据可视化的原则6.2 Power BI 可视化组件6.3 自定义可视化6.4 交互式报告设计七、Power BI 报表样式与主题7.1 报表样式设置7.2 使用主题7.3 个性化定制7.4 响应式设计八、Power BI 数据处理与聚合8.1 数据处理概述8.2 常用数据处理功能8.3 聚合度量8.4 动态列九、Power BI 高级分析功能9.1 DAX 函数9.2 M 语言9.3 高级分析案例9.4 数据流十、Power BI 报告发布与管理10.1 发布报告10.2 Power BI Service 简介10.3 共享报告10.4 报告管理最佳实践十一、Power BI 仪表板设计11.1 仪表板概述11.2 创建仪表板11.3 仪表板组件11.4 仪表板交互与动态行为十二、Power BI 实时数据分析12.1 实时数据概述12.2 实时数据集成12.3 实时数据可视化12.4 实时数据分析案例十三、Power BI 预测分析13.1 预测分析基础13.2 添加预测模型13.3 评估预测结果13.4 预测分析在实际应用中的案例十四、Power BI 安全与权限管理14.1 安全概述14.2 用户权限设置14.3 数据加密与保护14.4 企业级部署与安全性最佳实践十五、Power BI 项目实战15.1 实战项目流程15.2 数据处理与分析实战15.3 数据可视化与报告实战15.4 项目部署与分享实战重点和难点解析一、Power BI 简介重点：Power BI 的优势、组件及安装配置。

PowerBI数据分析与数据可视化-教案PowerBI 数据分析与数据可视化教案一、教学目标1、让学生了解 PowerBI 的基本概念和功能。

2、使学生掌握如何使用 PowerBI 进行数据导入和整理。

3、教会学生运用 PowerBI 进行数据分析的基本方法和技巧。

4、培养学生利用 PowerBI 实现数据可视化的能力，能够制作出清晰、有效的可视化报表。

二、教学重难点1、重点（1）PowerBI 的数据连接和数据清洗操作。

（2）使用各种可视化图表展示数据。

2、难点（1）复杂数据的分析思路和方法。

（2）根据业务需求选择合适的可视化图表。

三、教学方法1、讲授法：讲解 PowerBI 的基本概念和操作流程。

2、演示法：通过实际案例演示数据分析和可视化的过程。

3、实践法：让学生自己动手操作，完成相关任务，加深对知识的理解和掌握。

四、教学过程1、课程导入（约 15 分钟）（1）通过展示一些实际的数据报表和分析案例，引发学生对数据分析和可视化的兴趣。

（2）提问学生在日常生活和学习中遇到的数据处理问题，引导学生思考如何更有效地分析和呈现数据。

2、知识讲解（约 30 分钟）（1）介绍PowerBI 的基本概念和功能，包括数据连接、数据转换、数据分析和数据可视化等。

（2）讲解如何获取数据，如从 Excel、数据库、网页等数据源导入数据到 PowerBI 中。

（3）详细介绍数据清洗的方法，如删除重复值、处理缺失值、数据类型转换等。

3、操作演示（约 45 分钟）（1）打开 PowerBI 软件，现场演示如何连接到一个 Excel 数据源，并将数据导入到 PowerBI 中。

（2）对导入的数据进行清洗和整理，展示如何删除重复行、填充缺失值等操作。

（3）使用 PowerBI 的数据分析工具，如计算列、度量值等，进行简单的数据计算和分析。

（4）根据分析结果，选择合适的可视化图表，如柱状图、折线图、饼图等，并进行图表的创建和配置。

PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲引言概述：PowerBI是一种强大的数据分析和数据可视化工具，它能够帮助用户从大量的数据中提取有用的信息，并以直观的方式呈现出来。

教学大纲是指导学生学习的重要文件，本文将详细阐述PowerBI数据分析与数据可视化的教学大纲。

正文内容：1. 数据分析基础1.1 数据分析的概念和意义：介绍数据分析的定义和重要性，以及在决策制定和业务优化中的应用。

1.2 数据分析的方法和流程：介绍数据分析的常用方法和流程，包括数据收集、数据清洗、数据转换和数据建模等环节。

2. PowerBI入门2.1 PowerBI的概述：介绍PowerBI的基本概念和功能，包括数据导入、数据建模、数据可视化和数据共享等方面。

2.2 PowerBI的安装与配置：详细介绍PowerBI的安装和配置步骤，包括下载安装文件、注册账号和连接数据源等操作。

2.3 PowerBI的界面和功能：介绍PowerBI的用户界面和常用功能，包括数据导入、数据建模、数据可视化和数据共享等操作。

3. 数据导入与清洗3.1 数据导入：详细介绍PowerBI中导入数据的方法和步骤，包括从Excel、CSV、数据库和云端数据源导入等方式。

3.2 数据清洗：介绍PowerBI中数据清洗的常用操作，包括数据去重、数据过滤、数据合并和数据转换等功能。

4. 数据建模与分析4.1 数据建模：详细介绍PowerBI中数据建模的方法和步骤，包括创建表格、定义关系和计算列等操作。

4.2 数据分析：介绍PowerBI中数据分析的常用功能，包括数据切片、数据筛选、数据排序和数据计算等操作。

4.3 数据可视化：详细介绍PowerBI中数据可视化的方法和步骤，包括创建图表、设计仪表盘和生成报告等功能。

5. 数据共享与协作5.1 数据共享：介绍PowerBI中数据共享的方法和步骤，包括发布报告、生成链接和嵌入网页等方式。

5.2 数据协作：详细介绍PowerBI中数据协作的功能，包括共享和协同编辑报告、创建数据门户和设置权限等操作。

《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例随着大数据时代的到来，数据分析和数据可视化变得越来越重要。

Power BI作为一款功能强大的商业智能工具，能够帮助用户对数据进行可视化和分析，从而更好地理解数据并做出相应的决策。

本文将介绍Power BI的数据可视化与分析技巧，并结合实战案例进行详细讲解。

一、数据可视化技巧1.选择合适的可视化工具在数据可视化过程中，选择合适的可视化工具非常重要。

PowerBI提供了多种可视化工具，如柱状图、折线图、饼图等，用户可以根据数据类型和分析目的选择合适的可视化工具。

比如，对于时间序列数据，可以使用折线图进行展示；对于比例数据，可以使用饼图进行展示。

2.保持数据可视化的简洁和清晰在进行数据可视化时，要保持图表的简洁和清晰。

不要使用过多的颜色和图形，以免影响用户对数据的理解。

同时，要保证图表的标签和标题清晰可见，便于用户快速获取信息。

3.使用交互式可视化工具Power BI提供了多种交互式可视化工具，如筛选器、切片器等，用户可以通过这些工具对数据进行动态交互，从而更好地理解数据。

比如，用户可以通过切片器对数据进行筛选，快速查看不同维度的数据分布情况。

4.选择合适的颜色和字体在进行数据可视化时，要选择合适的颜色和字体，以便用户更好地理解数据。

比如，可以使用明亮的颜色突出重点数据，使用粗体字体突出标题和关键信息。

二、数据分析技巧1.数据清洗和预处理在进行数据分析前，需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和完整性。

Power BI提供了数据清洗和转换工具，用户可以通过这些工具对数据进行清洗和预处理，如去重、缺失值处理、数据格式转换等。

2.数据建模和关联在进行数据分析时，需要对数据进行建模和关联，以建立数据之间的关系，从而更好地理解数据。

Power BI提供了数据建模和关联工具，用户可以通过这些工具对不同数据表进行关联和合并，构建数据模型。

3.制定合适的分析计划在进行数据分析时，需要制定合适的分析计划，明确分析目的和方法。

使用PowerBI进行数据分析和可视化使用Power BI进行数据分析和可视化第一章：Power BI简介Power BI是由Microsoft开发的一款强大的商业智能工具，用于数据分析和可视化。

它提供了一种直观、交互式的方式来探索和分析数据，帮助用户发现数据中隐藏的模式和见解。

1.1 Power BI的组成部分Power BI主要由三个组成部分构成：Power BI Desktop、Power BI服务和Power BI移动应用。

1.1.1 Power BI DesktopPower BI Desktop是一款功能丰富的应用程序，可用于创建、编辑和发布报表和仪表盘。

它提供了强大的数据建模、数据转换、数据可视化和报表设计功能。

1.1.2 Power BI服务Power BI服务是一个在线平台，用户可以将其报表和仪表盘发布到该平台上，并与团队和其他用户共享。

它还提供了数据集和报表的自动刷新、导出和共享功能。

1.1.3 Power BI移动应用Power BI移动应用是一款手机应用程序，用户可以随时随地访问和查看他们的报表和仪表盘。

它提供了在移动设备上进行数据分析和可视化的便利性。

1.2 Power BI的优势Power BI具有许多优势，使其成为一款受欢迎的数据分析和可视化工具。

1.2.1 简单易用Power BI具有直观的用户界面和易于使用的工具，使用户能够快速上手并开始分析数据。

1.2.2 强大的数据建模功能Power BI提供了强大的数据建模功能，可以从多个数据源中提取、转换和加载数据，并建立关系模型，以便在报表中进行分析。

1.2.3 丰富的可视化选项Power BI提供了丰富的可视化选项，用户可以选择不同的图表类型、颜色和样式，以呈现数据并传达见解。

1.2.4 实时数据更新Power BI支持实时数据更新，可以定期或按需刷新数据集和报表，确保用户始终查看到最新的数据。

第二章：数据分析使用Power BI进行数据分析可以帮助用户发现数据中的模式、趋势和关联。

《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例数据可视化是指利用图表、图形、地图等可视化手段将数据转化为直观的可视化图像，以便用户更直观地理解数据，并从中发现规律、趋势以及隐藏的信息。

Power BI作为一款强大的商业智能工具，为用户提供了丰富的数据可视化和分析功能。

本文将从Power BI的数据可视化与分析技巧入手，结合实际案例，详细介绍Power BI中的数据可视化与分析技巧，并以实战案例进行演示，以帮助读者更好地掌握Power BI的数据可视化与分析能力。

1.数据导入与预处理在进行数据可视化与分析之前，首先需要将数据导入Power BI，并进行必要的预处理工作。

Power BI支持从多种数据源导入数据，如Excel、SQL Server、Azure、Web数据等。

在导入数据后，可以进行数据清洗、数据转换、数据建模等预处理工作，以确保数据的质量和可用性。

实战案例：假设我们需要分析某公司的销售数据，首先我们需要将销售数据导入Power BI，对数据进行清洗和转换，如处理缺失值、异常值，进行数据类型转换等，确保数据的准确性和一致性。

2.图表设计与布局Power BI提供了丰富的图表类型和布局方式，用户可以根据数据的特点和分析需求选择合适的图表类型，并对图表进行布局和格式设置，以呈现清晰、直观的数据可视化效果。

实战案例：在销售数据分析中，我们可以使用柱状图、折线图、饼图等图表来展现销售额、销售量、销售额占比等信息。

同时，可以通过设置图表的颜色、标签、图例等属性，使图表更加直观和易于理解。

3.数据关联与联机分析Power BI支持多个数据表之间的关联，用户可以通过关联不同数据表的字段，进行数据的联机分析。

同时，Power BI也支持多个数据表的联机处理，以实现对不同数据表的联机分析和可视化。

实战案例：在销售数据分析中，我们可以将销售数据与客户数据、产品数据进行关联，分析客户购买行为、产品销售情况等，从而更全面地了解销售业绩和市场趋势。

《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例数据可视化与分析技巧是Power BI中的重要部分，它可以帮助用户更好地理解数据，并从中发现有价值的信息。

在本文中，我们将首先介绍数据可视化与分析的基本概念，然后结合实际案例，深入了解Power BI中的数据可视化与分析技巧。

一、数据可视化与分析基本概念1.1数据可视化概念数据可视化是通过图表、图形等可视化手段将数据呈现出来，使得数据更加直观和易于理解。

通过数据可视化，用户可以更容易地发现数据之间的关联性和趋势，从而做出更加准确的决策。

1.2数据分析概念数据分析是对数据进行深入研究和分析，以发现数据中的规律和价值信息。

通过数据分析，用户可以更好地了解数据背后的含义，并找出数据中的规律和趋势，为企业决策提供支持。

二、数据可视化与分析技巧2.1数据可视化技巧在Power BI中，有许多数据可视化技巧可以帮助用户更好地呈现数据。

例如，可以使用不同类型的图表来呈现不同类别的数据，比如柱状图可以用来显示数据的分布，折线图可以用来显示趋势变化，饼图可以用来显示数据的占比等等。

在选择图表类型时，要根据数据的性质和所要表达的信息来选择最合适的图表类型。

另外，还可以通过设置图表的颜色、标签、图例等来使得图表更加清晰明了。

在使用颜色时，要注意保持色彩的统一和协调，避免出现混乱和不清晰的情况。

图表的标签和图例也要简洁明了，以便用户快速理解图表所表达的信息。

2.2数据分析技巧数据分析是数据可视化的重要组成部分，利用Power BI中的数据分析技巧可以更好地发现数据中的规律和趋势。

例如，可以通过设置筛选器来筛选出特定的数据，对数据进行分组和汇总，计算数据的统计指标等等。

在进行数据分析时，要根据具体的业务需求和分析目的来选择合适的分析方法和工具。

此外，还可以利用Power BI中的数据建模功能进行数据模型的设计和构建，利用关联、过滤器、计算列等功能对数据进行更深入的分析和挖掘。

M语言数据预处理2021/2/241归约数据目录转换数据21. 规范化Ø将字段按比例绽放，使之落入一个特定的区间，如[-1,1]或[0,1]之间。

常用的规范化有最小-最大值规范化。

假定某字段的最小值为min，最大值为max，最小-最大值规范化区域为[new_min, new_max]。

那么最小-最大值规范化下 的规范化值 如（式 3-1）所示。

（式 3-1）Ø例如，某字段规范化前取值区间为[-100,100]，规范化后取值区间为[0,1]，假设该字段某字段值为58，那么规范化后取值为0.79，如（式 3-2）所示。

（式 3-2）2. 逆透视列Ø逆透视列是Excel和Power Query中处理数据行列变换的一种特有操作。

它将来自单行（单个记录）中多个列的值扩展为单个列中具有同样值的多个记录，使得数据能够在合适数据存储与合适数据分析的形式之间自由变换。

例如为了方便显示数据，可能会出现如下表所示的按销量区域排列的产品销量表，这个表的第1列的列名是抽象概念的产品名称，第2~4列的列名是具体的区域名称，表中第2行第2列的数值型数据3654196指的是在广东省坚果的销量，其它数值型数据如此类推。

产品名称广东省北京市上海市坚果365419625433233221557肉干162654012543861123456鸭脖139324411875541098774花茶216816919676441899907Ø现在使用逆透视列功能，将合适数据分析的数据表变换成如下表5所示的合适数据存储的产品销量表。

2. 逆透视列产品名称区域名称销售额坚果广东省3654196坚果北京市2543323坚果上海市3221557肉干广东省1626540肉干北京市1254386肉干上海市1123456鸭脖广东省1393244鸭脖北京市1187554鸭脖上海市1098774花茶广东省2168169花茶北京市1967644ØPower Query中，按数据类型进行数据提取可以使用Text.Remove函数，该函数的表达式如下。

PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲标题：PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲引言概述：PowerBI作为一款强大的数据分析和可视化工具，已经被广泛应用于各个行业和领域。

为了更好地帮助学习者掌握PowerBI的基本原理和操作技巧，本教学大纲将详细介绍PowerBI的数据分析和数据可视化内容，帮助学习者快速入门并掌握相关技能。

一、PowerBI基础知识1.1 PowerBI概述：介绍PowerBI的基本概念、功能和应用范围。

1.2 PowerBI界面：详细介绍PowerBI的界面结构和各个功能区域的作用。

1.3 数据源连接：讲解如何连接各种数据源，包括Excel、SQL Server、Web数据等。

二、数据处理与转换2.1 数据导入：介绍如何导入数据并进行数据清洗和筛选。

2.2 数据转换：讲解如何对数据进行转换、合并和拆分操作。

2.3 数据建模：介绍如何建立数据模型，包括关系建立、字段定义等。

三、数据分析与计算3.1 数据可视化：详细介绍PowerBI的可视化功能，包括图表、地图、仪表盘等。

3.2 数据分析：讲解如何进行数据分析，包括排序、筛选、计算等操作。

3.3 数据报表：介绍如何创建数据报表，并分享到PowerBI服务或导出为其他格式。

四、高级功能与扩展4.1 DAX函数：详细介绍PowerBI中的DAX函数，包括常用函数和高级函数。

4.2 Power Query：讲解如何使用Power Query进行数据处理和转换。

4.3 PowerBI服务：介绍如何将报表发布到PowerBI服务，并进行数据共享和协作。

五、实战案例与应用5.1 行业案例：通过实际案例演示如何应用PowerBI进行数据分析和可视化。

5.2 自定义报表：讲解如何根据需求定制报表，并实现个性化的数据展示。

5.3 数据驱动决策：强调数据分析和可视化对于决策的重要性，以及如何利用PowerBI进行数据驱动决策。

结语：通过本教学大纲的学习，学习者将掌握PowerBI的基本原理和操作技巧，能够熟练进行数据分析和数据可视化工作。

PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲引言概述：PowerBI是一种强大的数据分析和数据可视化工具，它能够帮助用户从海量的数据中提取有价值的信息，并以直观的方式展示出来。

本文将介绍PowerBI数据分析与数据可视化的教学大纲，以帮助读者了解PowerBI的基本概念和使用方法。

一、PowerBI的基本概念1.1 PowerBI的定义和特点- PowerBI是由微软开发的一款商业智能工具，用于数据分析和数据可视化。

- PowerBI具有直观的界面和丰富的功能，可帮助用户快速创建交互式的报表和仪表盘。

- PowerBI支持多种数据源的连接，包括Excel、SQL Server、SharePoint等。

1.2 PowerBI的组成部分- PowerBI Desktop：用于创建和编辑报表的桌面应用程序。

- PowerBI Service：用于发布和共享报表的在线平台。

- PowerBI Mobile：用于在移动设备上查看和交互报表的应用程序。

1.3 PowerBI的基本功能- 数据导入和清洗：PowerBI可以从多种数据源中导入数据，并提供数据清洗和转换的功能。

- 数据建模：PowerBI支持创建数据模型，包括定义关系、创建计算字段等。

- 数据可视化：PowerBI提供多种图表和可视化方式，如柱状图、折线图、地图等。

二、PowerBI的数据分析功能2.1 数据导入和清洗- 连接数据源：PowerBI支持从Excel、CSV、数据库等多种数据源中导入数据。

- 数据清洗：PowerBI提供数据清洗功能，如删除重复行、填充空值等。

- 数据转换：PowerBI支持对数据进行转换操作，如拆分列、合并表等。

2.2 数据建模- 创建数据模型：PowerBI可以根据数据之间的关系创建数据模型，以支持更复杂的分析。

- 定义关系：PowerBI允许用户定义表之间的关系，以便进行联动分析和过滤。

- 创建计算字段：PowerBI支持创建计算字段，以进行更高级的数据分析和计算。

《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例数据分析和可视化是现代企业决策中不可或缺的一部分。

而Power BI作为一款强大的数据分析工具，对于数据的可视化和分析提供了很多方便和高效的解决方案。

本文将围绕Power BI的数据可视化与分析技巧展开讨论，并结合实战案例，让读者更好地了解和掌握Power BI的应用。

一、Power BI简介与基本操作Power BI是微软推出的一款商业智能工具，可以通过连接多种数据源、数据建模、数据可视化和共享报表的方式，帮助企业更好地理解数据、进行数据分析和信息共享。

在使用Power BI之前，需要首先安装Power BI Desktop，并且具有相关的数据源，比如Excel、SQL Server、Azure以及第三方数据源等。

首先，我们需要打开Power BI Desktop，有了数据源后，可以选择“获取数据”并连接到数据源。

Power BI支持从Excel、文本文件、数据库等多种数据源中获取数据，用户可以根据自己的需求选择相应的数据源。

数据获取完成后，Power BI会将数据模型化，用户可以根据需要进行数据清洗、建模等操作。

接下来，我们可以将数据进行可视化展示，Power BI提供了多种图表、地图、表格等可视化工具，用户可以根据具体需求进行选择并调整参数。

最后，可以将制作好的报表进行发布和共享，方便团队内部或外部的使用。

二、Power BI的数据可视化技巧1.选择合适的图表类型在进行数据可视化时，选择合适的图表类型可以更好地展示数据和帮助用户更快地理解信息。

Power BI提供了多种可视化工具，比如柱状图、折线图、饼图、地图等等，用户可以根据数据的类型和分析的需求选择相应的图表类型。

比如在展示趋势时，可以选择折线图或者面积图；在展示部分占比时，可以选择饼图或者环形图。

另外，Power BI还支持自定义图表，用户可以根据需要进行图表样式、颜色、标签等方面的调整。

20
清洗数据
4. 清洗订单表
➢ （3） 变换数据。 • ①选择“商品详情”字段，在“添加列”选项卡的“常规”
组中，单击“自定义列”命令。 • ②在弹出的“自定义列”对话框中，将“新列名”设为“商
品名称”，“自定义列公式”设为“=Text.Remove([商品 详情], {" ", "(", "（", "）", ")", "0".."9", "g", "l", "m", "M", "L", "听", "特", "饮", "罐", "瓶", "只", "装", "欧", "式", "&", "%", "m", "X", "x", ";", "l"})”，表示将“商品详情”字段中 的数字与字符去掉，如右图所示，单击“确定”按钮。 • ③删除“商品详情”字段。
➢ （1） 新建快速度量值。在“报表视图”的“字段”窗格中选中“商品表”，之后在“开始”选项卡的“计 算”组中，单击“新建快速度量值”，弹出“快速度量”对话框。
32
数据建模
2. 售罄率
➢ （2） 快速度量值。将“计算”设为“除法”；在右边“ 字段”列表中，将“商品表”中的“销售量月汇总”拖至 “分子”栏，将“商品表”的“进货量月汇总”拖至“分 母”栏，如右图所示，单击“确定”按钮。此时在“字段 ”窗格中出现“销售量月汇总 除以 进货量月汇总”度量 值。

PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲引言概述：PowerBI是一款由微软公司开发的数据分析与数据可视化工具，被广泛应用于企业数据分析和决策支持领域。

本教学大纲旨在帮助学习者系统学习PowerBI的基础知识和技能，掌握数据分析与数据可视化的方法和技巧。

一、PowerBI基础知识1.1 PowerBI的概念和特点- PowerBI是什么？它的主要功能是什么？- PowerBI与其他数据分析工具的区别是什么？- PowerBI的优势和劣势有哪些？1.2 PowerBI的安装和配置- 如何下载和安装PowerBI Desktop？- 如何配置PowerBI与数据源的连接？- 如何注册PowerBI服务并创建工作区？1.3 PowerBI的界面和功能介绍- PowerBI的主界面包括哪些部分？- PowerBI的数据建模和可视化功能有哪些？- PowerBI的数据源支持情况如何？二、数据导入和清洗2.1 数据导入方法- 如何从Excel、CSV等文件导入数据到PowerBI？- 如何连接数据库、在线服务等数据源？- 如何通过查询编辑器清洗和转换数据？2.2 数据清洗和处理- 如何识别和处理数据中的缺失值和异常值？- 如何进行数据类型转换和列合并操作？- 如何进行数据筛选和排序操作？2.3 数据模型设计- 什么是数据模型？如何设计数据模型？- 如何创建关系表和计算列？- 如何优化数据模型以提高查询性能？三、数据可视化和分析3.1 可视化组件介绍- PowerBI中常用的可视化组件有哪些？- 如何选择合适的可视化组件展示数据？- 如何自定义可视化组件的样式和属性？3.2 报表设计和布局- 如何设计清晰、简洁的报表布局？- 如何添加标题、标签和图例等元素？- 如何设置报表的主题和配色方案？3.3 数据分析和洞察- 如何通过数据可视化发现数据间的关联和趋势？- 如何利用交互式报表进行数据分析和探索？- 如何生成数据分析报告并分享给他人？四、数据建模和计算4.1 数据建模技巧- 如何创建数据模型中的关系和层次结构？- 如何使用DAX语言编写计算列和度量值？- 如何进行数据建模的版本控制和管理？4.2 数据计算和计算表达式- 什么是计算表达式？如何编写计算表达式？- 如何使用计算表达式进行数据计算和聚合？- 如何优化计算表达式以提高查询性能？4.3 数据发布和共享- 如何将PowerBI报表发布到PowerBI服务？- 如何设置数据刷新计划和权限控制？- 如何通过链接、嵌入代码等方式分享报表给他人？五、高级应用和实践案例5.1 PowerBI与其他工具集成- 如何与Excel、SharePoint等微软产品集成？- 如何与其他数据分析工具如Tableau、QlikView等集成？- 如何通过API接口实现PowerBI与自定义应用的集成？5.2 实践案例分析- 如何应用PowerBI进行销售分析、市场营销分析等业务场景？- 如何通过PowerBI实现数据驱动的决策和管理？- 如何利用PowerBI进行数据挖掘和预测分析？5.3 学习资源和进阶建议- PowerBI官方文档和教程在哪里可以找到？- PowerBI社区和论坛提供了哪些学习资源和帮助？- 如何通过参加培训课程、认证考试等方式提升PowerBI技能水平？结语：通过本教学大纲的学习，学习者将能够掌握PowerBI的基础知识和技能，能够熟练使用PowerBI进行数据分析和数据可视化，为企业决策和管理提供有力支持。

PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲引言概述:Power BI是一种业务智能工具，可以帮助用户从各种数据源中提取、转换和可视化数据，从而帮助用户更好地理解和分析数据。

本文将介绍Power BI数据分析与数据可视化的教学大纲，以帮助读者了解Power BI的基本概念和功能，并学会如何使用Power BI进行数据分析和可视化。

一、Power BI的基本概念和功能1.1 Power BI的定义和作用- 解释Power BI是什么，它的作用是什么，以及它在数据分析和可视化中的重要性。

1.2 Power BI的组成部分- 介绍Power BI的三个主要组成部分：Power BI Desktop、Power BI Service和Power BI Mobile，并解释它们之间的关系和功能。

1.3 Power BI的数据源- 详细介绍Power BI可以连接的各种数据源，包括Excel、SQL Server、Azure 等，并解释如何连接和导入数据。

二、Power BI的数据处理和转换2.1 数据清洗和整理- 介绍如何使用Power BI进行数据清洗和整理，包括去除重复值、处理缺失值、转换数据类型等。

2.2 数据建模和关系- 解释Power BI中的数据建模概念，包括表、列、关系等，并介绍如何创建和管理数据模型。

2.3 数据计算和衍生字段- 详细介绍如何使用Power BI进行数据计算和创建衍生字段，包括使用DAX 函数、创建计算表等。

三、Power BI的数据可视化3.1 可视化组件和选项- 介绍Power BI中的各种可视化组件和选项，包括图表、表格、地图等，并解释如何选择和使用适当的可视化组件。

3.2 可视化交互和筛选- 解释如何使用Power BI进行可视化交互和筛选，包括创建交互式报表、设置筛选器等。

3.3 可视化样式和格式- 详细介绍如何使用Power BI进行可视化样式和格式设置，包括调整颜色、字体、布局等。

DAX语言数据建模2021/2/241新建数据表中的元素目录认识Power Pivot和DAX语言2ØPower Pivot指的是一组应用程序和服务，为使用Excel和Power BI创建和共享商业智能提供了端到端的解决方案。

使用Power Pivot可以快速地在桌面上分析大型数据集。

在Excel中，Power Pivot是作为一个插件的形式运行，如下图所示；而在Power BI中则可以直接使用Power Pivot的所有功能。

换言之，其所有功能已经无缝融合在Power BI中，不再是以插件的形式运行。

ØPower Pivot可以用于创建数据模型，建立关系，以及创建计算。

Power Pivot操作简单，处理大数据速度快，通过使用其内存中的引擎和高效的压缩算法，能以极高的性能处理大型数据集，处理百万行级别数据和几百行数据时的性能基本一致。

其使用的语言为DAX语言。

DAX语言可以处理的数据量由内存容量的上限决定。

对比而言，在操作同样简单的Excel 2007以上版本，当达到百万级数据处理量时，软件就会运行缓慢，并频繁死机，并不适合大数据处理。

ØDAX语言全称数据分析表达式（Data Analysis Expressions），是公式或表达式中可用来计算并返回一个或多个值的函数、运算符和常量的集合。

DAX语言是一种新的公式语言，允许用户在Power BI表中的“表”、“计算列”和“度量值”中定义自定义计算。

DAX语言主要以函数的形式出现，既包含一些在Excel公式中使用的函数，也包含其他设计用于处理关系数据和执行动态聚合的函数。

简而言之，DAX语言可通过模型中已有的数据创建和处理新信息。

DAX语言的表达式不同于Excel公式的地方在于：DAX函数使用表和列而非范围，并且可允许对相关值和相关表进行复杂的查找。

ØM语言与DAX语言均是公式语言，使用方便。

M语言主要通过用户的可视化操作来实现功能，只有极少数的情况才需要修改代码；相对地，DAX语言可以使用“新建快速度量值”命令的提示功能完成80%的计算，其它不常用的函数仍然需要通过手动输入来完成。