PowerBI数据分析与可视化教学大纲
PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲
PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲引言概述：PowerBI是一款强大的数据分析与数据可视化工具，它能够帮助用户将复杂的数据转化为直观、易于理解的图表和报表。
本文将介绍PowerBI教学大纲的内容，包括数据导入与清洗、数据建模与关系、数据分析与可视化以及报表发布与分享。
一、数据导入与清洗：1.1 数据源选择：PowerBI支持多种数据源，包括Excel、SQL Server、SharePoint等。
根据实际情况选择合适的数据源，并了解如何连接到数据源。
1.2 数据导入：学习如何将数据导入PowerBI，并了解如何处理不同类型的数据，如文本、数字、日期等。
掌握数据导入的基本步骤和常用技巧。
1.3 数据清洗：了解数据清洗的重要性，并学习使用PowerBI的数据清洗功能，如去除重复值、填充空白值、处理异常值等。
掌握数据清洗的常用方法和技巧。
二、数据建模与关系：2.1 数据表设计：学习如何设计合适的数据表结构，包括表的字段、主键、外键等。
了解数据表设计的原则和技巧，以及如何优化数据表结构。
2.2 数据关系建立：学习如何建立不同数据表之间的关系，包括一对一、一对多、多对多等关系。
了解关系建立的方法和技巧，以及如何处理关系的维护和更新。
2.3 数据模型优化：了解数据模型的优化策略，包括使用计算列、创建层次结构、使用聚合表等。
学习如何优化数据模型的性能和可用性。
三、数据分析与可视化：3.1 数据分析技巧：学习如何使用PowerBI进行数据分析，包括排序、筛选、分组、汇总等。
了解数据分析的常用方法和技巧，以及如何根据需求选择合适的分析方法。
3.2 可视化设计原则：了解数据可视化的设计原则，包括选择合适的图表类型、使用颜色和标签等。
学习如何设计清晰、易于理解的可视化图表。
3.3 仪表盘和报表设计：学习如何设计仪表盘和报表，包括选择合适的布局、添加交互功能、设置筛选器等。
了解如何根据用户需求设计个性化的仪表盘和报表。
PowerBI数据分析与可视化教案
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商业数据分析教学大纲16
《PowerBI商业数据分析》课程教学大纲一,《PowerBI商业数据分析》课程简介《PowerBI商业数据分析》全面系统地讲解了自助式商业智能分析工具Power BI地相关知识。
全书共9 章,从最基础地PowerBI架构与操作界面开始,先通过一个小示例体验PowerBI地强大与便捷,然后按照数据处理地流程与难易程度,分别介绍数据准备模块PowerQuery,数据建模以和PowerBI数据分析语言DAX,可视化图表制作,丰富地交互方式与报表设计,最后用一个完整地分析示例带你全面认识PowerBI数据处理流程。
本书以数据分析地基本流程为主要线索,通过PowerBI各模块地知识讲解,帮助读者快速掌握数据准备,数据分析,数据可视化到报告协作分享地整个数据处理流程,轻松上手PowerBI数据分析。
在教学方法方面本门课程除课堂讲授地同时,尽量使用电脑动手练习,让学生在实际操作中学习与理解PowerBI地各项功能,从而提高课程教学地效果。
适用教材胡永胜,PowerBI商业数据分析二,课程性质与教学任务1.课程性质《PowerBI商业数据分析》课程是数据分析,管理,财务相关专业选修课。
2.教学任务《PowerBI商业数据分析》作为数据分析,管理,财务专业地专业拓展课,其课程地设置,旨在通过课程学习,熟练使用PowerBI进行数据整理与数据分析。
要求学生通过该门课程地学习,掌握PowerBI各模块地功能,并可以利用PowerBI完成数据分析,为数据分析思维地真正落地提供技术支持。
三,课程教学内容第1章认识PowerBI1.教学目地与要求：（1）了解PowerBI是做什么地;（2）理解PowerBI地主要架构;（3）认识PowerBI地操作界面;（4）通过一个示例简单了解怎么使用PowerBI。
2.教学重点与难点：（1）重点：对PowerBI有一个整体认识。
（2）难点：无。
3.主要教学内容:1.1 让数据技能成为你地竞争力认识到数据地价值,但是无法充分利用数据之间地矛盾,数据分析能力将成为每个人地一项基本素能,早日拥有将更具竞争优势。
PowerBI数据分析与可视化教学大纲
2. 了解 DAX 语言的语法
1. 了解 Power Pivot
3. 了解 DAX 语言的函数
和 DAX 语言的概念
4. 了解 DAX 语言的上下文
2. 熟悉 DAX 语言语
5. 新建表与计算列
法、函数、和上下文
6. 新建表间关系
的概念
DAX 语言数据 7. 新建度量值
4
3. 掌握新建数据表 2
建模
二、 课程的任务
通过本课程的学习，使学生学会使用 Power BI 进行数据获取、数据处理与建模、数据 分析与可视化、数据分析报表、数据部署，并详细学习自助售货机综合案例，将理论与实践 相结合，为将来从事数据分析研究、工作奠定基础。
三、 课程学时分配
序号
教学内容
1 第 1 章 数据分析与可视化概述
2 第 2 章 数据获取
1 动版的数据发布 3. 掌握 Power BI 移
动版的仪表板
1. 了解自动售货机
市场现状
2. 认识自动售货机
案例分析的步骤与
1. 分析某公司自动售货机现状
流程
2. 认识自动售货机案例分析的步骤与
3. 使用 Power BI 获
流程
取自动售货机数据
3. 清洗数据
4. 使用 Power Query
19. 绘制表
20. 绘制箱线图
21. 认识 KPI 分析
22. 绘制仪表
23. 绘制 KPI Indicator
24. 绘制子弹图
1. 掌握 Power BI 中 图表的选择和导入， 以及图表元素和色 彩的调整 2. 了解对比分析的 概念，掌握各类条形 图和柱形图的绘制 3. 了解结构分析的 概念，掌握饼图、环 形图、瀑布图和树状 图的绘制 4. 了解相关分析的 4 概念，掌握散点图和 折线图的绘制 5. 了解描述性分析 的概念，掌握表和箱 线图的绘制 6. 了解 KPI 分析的 概念，掌握仪表、KPI Indicator 和子弹图的 绘制 7. 掌握雷达图和漏 斗图的绘制
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
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。
PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲
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 第1章 初识Power BI
1.2 安装POWER BI DESKTOP
• 1.2.1 安装需求 • Power BI Desktop可用于32位（x86）和64位（x64）平台，最低的系统需求如下：
• 操作系统：支持Windows 10、Windows 7、Windows 8、Windows 8.1、Windows Server 2008 R2、Windows Server 2012、Windows Server 2012 R2等。
• 浏览器：Internet Explorer 10 或更高版本。 • 内存：至少1GB。 • 显示：建议分辨率至少为1440 900或1600 900。 • CPU：建议1GHz或更快的32或64位处理器
• 1.2.2 下载安装程序
• 在浏览器中打开https:///zh-cn/desktop/，进入Power BI Desktop 中文主页，
Power BI 数据分析与数据可视化
讲授：XXXXX
第1章初识POWER BI
• 本章主要内容：
Power BI简介 Power BI家族 安装Power BI Desktop 了解Power BI Desktop界面 使用Power BI文档
1.1 POWER BI简介
• Power BI整合了Power Query、Power Pivot、Power View和Power Map等一系列 工具。
• 浏览器演示
• 1.2.3 安装Power BI Desktop
• 演示
1.3 了解POWER BI DESKTOP界面
• 1.3.1 开始屏幕
• 演示
• 1.3.2 主界面
• 演示
1.4 使用POWER BI文档
• Microsoft在https:///zh-cn/power-bi/提供了丰富的文档帮助用 户学习使用Power BI
PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲
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。
PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲
《Power BI数据分析基础教程》教学大纲学时：32代码：适用专业：计算机及应用相关专业制定：审核：批准：一、课程的地位、性质和任务数据分析是普通大中专院校计算机科学与技术专业的一门重要的专业基础课。
通过本课程的学习，使学生能够在已有的计算机基础知识基础上，对数据分析有一个系统的、全面的了解；在系统理解和掌握Power BI数据分析基本原理的基础上，具有设计和开发数据分析报表的基本能力。
数据分析是一门实践性非常强的学科，它要求学生在理解和掌握Power BI数据分析基本功能的基础上，充分利用实验课程，动手完成实际数据分析和报表设计。
二、课程教学基本要求1.课程教学以Power BI数据分析方法为主，在教学过程中让学生掌握Power BI数据分析报表设计的本原理和方法。
2.要求在教学过程中合理安排理论课时和实验课时，让学生有充分的使用在计算机上练习理论课程中学到的Power BI数据分析技巧和方法。
三、课程的内容第1章初识Power BI掌握Power BI Desktop安装方法，了解Power BI Desktop的界面，学会使用Power BI文档。
第2章获取数据了解数据连接模式，掌握连接到文件、数据库以及Web数据。
第3章查询编辑器了解查询编辑器，掌握基础查询操作、数据转换、添加列、追加查询以及合并查询。
第4章数据分析表达式了解DAX基础，掌握DAX函数。
第5章数据视图和管理关系掌握数据视图的基本操作，掌握关系的管理操作。
第6章报表掌握报表基本操作、视觉对象基本操作、钻取、数据分组、使用视觉对象数据以及报表主题。
第7章可视化效果学会使用简单对象和内置视觉对象第8章 Power BI服务学会注册Power BI服务、在Desktop中使用Power BI服务以及在移动设备中使用Power BI，掌握Power BI服务中的报表操作以及仪表板第9章社科研究数据分析掌握获取社科研究数据和社科研究数据分析四、理论和实验课时分配表五、考核办法1．考试采用统一命题，包括笔试和上机考试，考试时间分别为120分钟。
数据分析与数据可视化实战教学大纲教案
《数据分析与数据可视化实战》教学大纲教案一、课程简介本课程的目标是向跨学科的学生或研究人员介绍数据分析与数据可视化领域最具影响力的系统及工具，使学生能够及时掌握最新的软件工具使用方法并应用于数据分析实务，形成解决企业级数据分析问题的批判性思维方式并培养扎实的技术能力。
本课程由预备知识篇、基础技能篇以及实战演练篇共三个部分组成。
其中预备知识篇主要介绍建立数据分析的基本概念和本书所采用的案例数据集的基本情况；基础技能篇面向数据分析与数据可视化的支撑技术，介绍了主流数据库系统（SQL Server 2019）及数据分析与可视化工具（Excel、PowerBI、Tableau、Python等）的使用方法；实战演练篇通过两个详细的企业级数据分析与挖掘案例，以实际的企业级业务决策需求为核心，系统地展现了数据分析的整个工作流程、相关工具的配合使用及挖掘建模方法。
本课程基于最新、最具影响力的数据分析和数据可视化工具设计基于企业级基准数据集TPC-DS的案例教学内容，使学生能够更加接近企业数据分析实践内容，更好地掌握企业级数据分析及数据可视化工具的使用。
二、教学大纲第1章 数据分析与数据库的初步认识课时：1周，2学时1. 教学内容1.1 数据分析的基本概念1.1.1 大数据与数据价值1.1.2 数据、数据分析与数据挖掘1.1.3 数据可视化1.1.4 数据驱动决策1.1.5 数据分析师在企业中扮演的角色1.2 数据库的基本概念1.2.1 企业级关系型数据库1.2.2 主键与外键1.2.3 维度与度量1.2.4 日期分区1.3 数据分析的一般流程1.3.1 定义数据分析目标1.3.2 数据预处理1.3.3 数据分析与模型搭建1.3.4 数据产品上线与维护2. 教学目的及要求1） 理解数据资产对于现代企业的重要价值；2） 理解数据、数据分析、数据挖掘与数据可视化的基本含义；3） 掌握数据驱动决策的内涵及数据分析师在企业中扮演的角色；4） 掌握企业级关系型数据库的基本概念；5） 了解数据分析与挖掘的一般工作流程。
PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲
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与数据可视化工具，被广泛应用于各个领域，如商业、教育、医疗等。
为了帮助学习者系统地学习PowerBI，制定一份教学大纲是非常必要的。
本文将详细介绍PowerBI数据分析与数据可视化的教学大纲，帮助学习者更好地掌握这一工具。
一、PowerBI基础知识1.1 PowerBI的概念及应用领域- 介绍PowerBI是一款由微软开发的数据分析与数据可视化工具，适用于商业智能领域。
- 探讨PowerBI在不同领域的应用，如销售数据分析、市场趋势预测等。
1.2 PowerBI的安装与配置- 详细介绍PowerBI的安装步骤，包括下载安装程序、注册账号等。
- 指导学习者如何配置PowerBI，包括数据源连接、数据集创建等。
1.3 PowerBI界面介绍- 分析PowerBI的界面结构，包括报表视图、数据集视图、仪表板视图等。
- 解释PowerBI中常用的功能按钮和工具栏，如筛选器、数据可视化选项等。
二、数据导入与数据清洗2.1 数据导入- 指导学习者如何从不同数据源中导入数据到PowerBI，如Excel、SQL Server、Web数据等。
- 强调数据导入的重要性，为后续数据分析与可视化做准备。
2.2 数据清洗- 介绍数据清洗的概念，包括数据去重、数据格式转换、缺失值处理等。
- 指导学习者如何使用PowerBI中的数据清洗工具，如数据清洗器、数据转换器等。
2.3 数据关系建立- 解释数据关系在数据分析中的作用，包括一对一关系、一对多关系等。
- 指导学习者如何在PowerBI中建立数据表之间的关系，以便进行多表联合查询。
三、数据分析与数据可视化3.1 数据分析- 介绍PowerBI中常用的数据分析功能，如排序、筛选、计算字段等。
- 指导学习者如何利用这些功能对数据进行深入分析，发现数据背后的规律。
3.2 数据可视化- 探讨数据可视化在数据分析中的重要性，如图表、仪表板的设计原则。
PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲
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
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。
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、使学生掌握数据导入、整理和清洗的方法。
3、培养学生运用PowerBI 进行数据分析和创建可视化报表的能力。
4、提升学生通过数据洞察问题和做出决策的思维能力。
二、教学重难点1、重点数据的导入和预处理技巧。
常用数据分析函数和操作的应用。
设计吸引人且有效的数据可视化报表。
2、难点复杂数据关系的理解和分析。
根据不同业务需求选择合适的可视化图表类型。
三、教学方法1、讲授法：讲解 PowerBI 的基本概念、功能和操作流程。
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：让学生亲自动手操作，完成给定的任务和项目。
四、教学过程1、课程导入（约 15 分钟）介绍数据分析和可视化在当今商业世界中的重要性。
展示一些精美的 PowerBI 可视化报表，激发学生的兴趣。
2、 PowerBI 基础介绍（约 30 分钟）讲解 PowerBI 的工作界面和主要功能模块，如数据源、数据转换、报表视图等。
介绍如何获取和安装 PowerBI。
3、数据导入与整理（约 45 分钟）演示从不同数据源（如Excel、CSV、数据库等）导入数据的方法。
讲解数据清洗和预处理的常见操作，如删除重复行、处理缺失值、转换数据类型等。
4、数据分析操作（约 60 分钟）介绍常用的数据分析函数和计算列的创建。
通过实际案例，展示如何进行数据分组、聚合、排序等操作。
5、数据可视化（约 90 分钟）讲解各种可视化图表类型（如柱状图、折线图、饼图、地图等）的特点和适用场景。
指导学生根据给定的数据和分析目的选择合适的可视化图表。
演示如何对可视化图表进行格式设置和美化。
6、综合案例实践（约 90 分钟）给出一个综合的数据分析项目，让学生分组完成从数据导入、分析到可视化报表创建的全过程。
每组学生展示自己的成果，并进行讲解和讨论。
7、课程总结与拓展（约 15 分钟）总结本节课的重点内容和学生的学习情况。
《数据分析与可视化处理》教学大纲
《数据分析与可视化处理》教学大纲数据分析与可视化处理教学大纲一、课程简介本课程旨在帮助学生掌握基本的数据分析和可视化处理技术，培养学生的数据分析思维和实际问题解决能力。
通过本课程的学习，学生将了解数据分析的基本概念和方法，掌握数据清洗和整理的技巧，学会如何运用统计和可视化工具对数据进行分析和展示，并能利用所学知识解决实际问题。
二、教学目标1.了解数据分析的基本概念和方法；2.掌握数据清洗和整理的技巧；3.掌握统计分析和可视化处理的基本操作；4.能够利用所学知识解决实际问题。
三、教学内容及安排1.数据分析基础-数据分析概述-数据分析流程和方法-数据分析工具和技术介绍2.数据清洗和整理-数据质量检查和处理-缺失值处理-异常值处理-数据格式转换3.统计分析-描述性统计分析-假设检验-方差分析-相关分析4.可视化处理-可视化概述-基本的数据可视化图形-数据可视化工具的使用-交互式可视化设计5.实际问题解决-实际问题案例分析-利用数据分析和可视化工具解决实际问题-报告撰写和呈现四、教学方法1.理论讲授：通过课堂讲解介绍数据分析和可视化处理的基本概念、方法和工具。
2.实践操作：通过实际例子进行数据分析和可视化处理的操作演示，培养学生的实践能力。
3.课堂讨论：探讨实际问题的解决思路和方法，培养学生的问题分析和解决能力。
4.课程项目：安排一到两个数据分析和可视化处理的项目，让学生运用所学知识解决实际问题。
五、考核方式1.平时成绩占40%，包括课堂出勤、作业完成情况以及参与度。
2.期末考试占60%，主要测试学生的理论知识和应用能力。
六、教材及参考资料1.主教材：《数据分析与可视化实战》2. 参考书：《R语言数据分析入门》、《Python数据分析与挖掘基础》3. 相关网站和资源：Kaggle、DataCamp、GitHub等。
七、具体安排本课程为选修课，总共授课15周，每周3学时，共计45学时。
具体安排如下：第一周数据分析基础-课程介绍-数据分析概述第二周数据清洗和整理-数据质量检查和处理-缺失值处理第三周数据清洗和整理-异常值处理-数据格式转换第四周描述性统计分析-数据分布分析-均值、中位数和众数分析第五周描述性统计分析-方差和标准差分析-数据相关性分析第六周假设检验-单样本T检验-双样本T检验第七周假设检验-方差齐性检验-非参数检验第八周方差分析-单因素方差分析-多因素方差分析第九周相关分析-皮尔逊相关分析-斯皮尔曼相关分析第十周数据可视化基础-基本的数据可视化图形-图表的设计原则第十一周数据可视化工具的使用- Excel图表设计- Python可视化库的使用第十二周交互式可视化设计- Tableau可视化工具的使用- D3.js可视化框架的使用第十三周实际问题解决-案例分析-项目需求分析第十四周实际问题解决-项目数据处理-结果分析和报告撰写第十五周实际问题解决-项目结果展示-期末考试准备以上为《数据分析与可视化处理》的教学大纲，希望能为你提供一定的参考。
Power BI 数据分析与可视化-PowerBI数据分析与可视化教案-数据分析与可视化概述教案
第1章数据分析与可视化概述教案课程名称：Power BI数据分析与可视化课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论16学时，实验48学时）总学分：4.0学分本章学时：2学时一、材料清单（1）《Power BI数据分析与可视化》教材。
（2）配套PPT。
（3）引导性提问。
（4）探究性问题。
（5）拓展性问题。
二、教学目标与基本要求1. 教学目标根据目前数据分析发展状况，将数据分析具象化。
而后介绍数据分析的概念、流程以及应用场景。
阐述常用的数据可视化工具及其特点。
紧接着实现在Windows系统下安装Power BI可视化工具。
最后介绍Power BI可视化工具的视图和窗格。
2. 基本要求（1）了解数据分析的概念。
（2）了解数据分析的流程。
（3）了解数据分析在实际中的应用。
（4）了解常用的可视化工具及其特点。
（5）掌握Windows系统下Power BI的安装。
（6）了解Power BI可视化工具的视图和窗格。
三、问题1. 引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。
（1）数据分析能够做什么？（2）现实生活中存在哪些数据可视化工具？（3）Power BI有哪些特点？2. 探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。
或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。
（1）数据分析的完整流程是怎样的？（2）数据分析的能够应用在那些场景？（3）Power BI中的视图和窗格都代表着什么？3. 拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。
亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。
（1）数据分析是不是万能的？（2）分析某班级学生的基本信息可以从哪些角度入手？四、主要知识点、重点与难点1. 主要知识点（1）数据分析的概念、流程与应用场景。
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《Power BI数据分析与可视化》教学大
纲
课程名称：Power BI数据分析与可视化
课程类别：必修
适用专业：大数据技术类相关专业
总学时：64学时（其中理论16学时，实验48学时）
总学分：4.0学分
一、课程的性质
随着云时代的到来，商业生态环境发生了剧烈的变化，商务数据的规模飞速膨胀，数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理数据，为企业经营决策提供积极的帮助。
金融业、零售业、医疗业、互联网业、交通物流业、制造业等行业领域对数据分析的岗位需求巨大，特别是有实践经验的数据分析人才更是各企业争夺的热门。
为了满足日益增长的数据分析人才需求，特开设Power BI数据分析与可视化课程。
二、课程的任务
通过本课程的学习，使学生学会使用Power BI进行数据获取、数据处理与建模、数据分析与可视化、数据分析报表、数据部署，并详细学习自助售货机综合案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析研究、工作奠定基础。
三、课程学时分配
四、教学内容及学时安排
1.理论教学
2.实验教学
五、考核方式
突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、数据获取、数据集成、数据清洗、数据变换、数据归约、数据模型、数据分析与可视化、数据部署等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。
六、教材
3.教材
Power BI数据分析与可视化．。