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
重点:掌握Power BI Desktop安装方法,了解Power BI Desktop地界面|学会使用Power BI文档
作业,讨论题,思考题:
课后习题
课后总结分析:
教学内容
备注
理论课主要学习内容:
1.1Power BI简介
1.1.1Power BI功能简介
1.1.2Power BI家族
授课方式
(请打√)
理论课□ 讨论课□ 实验课□ 习题课□ 其它□
课时
安排
理论课:2
实验课:1
教学大纲要求:让学生掌握数据视图地基本操作,掌握关系地管理操作。
教学重点及难点:
重点:掌握数据视图地基本操作,掌握关系地管理操作。
作业,讨论题,思考题:
课后习题
课后总结分析:
教学内容
备注
主要学习内容:
5.1数据视图基本操作
3.2.4用输入数据创建表
3.3数据转换
3.3.1修改数据类型
3.3.2数据分组
3.3.3拆分列
3.3.4算术运算
3.4添加列
3.4.1用示例创建列
3.4.2创建计算列
3.4.3按条件创建列
3.5追加查询
3.6合并查询
实验课内容:
3.7实战:创建地区产品销售总额分组查询
授课题目:第4章数据分析表达式
教学重点及难点:
重点: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。
作业,讨论题,思考题:
课后习题
课后总结分析:
教学内容
备注
理论课主要学习内容:
3.1查询编辑器概述
3.1.1查询编辑器打开方式
3.1.2查询编辑器界面简介
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。
使用PowerBI进行数据分析和可视化
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。
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。
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例
《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
《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。
可视化技术使用教程:利用Power BI进行企业级数据分析和可视化(五)
可视化技术使用教程:利用Power BI进行企业级数据分析和可视化在当今信息时代,数据分析和可视化成为越来越重要的工具。
企业面临着大量的数据,而如何将这些数据利用起来,成为了一个亟待解决的问题。
Power BI作为一款强大的数据分析和可视化工具,为企业提供了全方位的解决方案。
本文将为大家详细介绍如何使用PowerBI进行企业级数据分析和可视化。
一、数据准备在使用Power BI进行数据分析和可视化之前,首先需要准备好所需要的数据。
一般来说,企业的数据来源多种多样,可以是数据库、Excel表格、云端存储等等。
根据具体的情况,将数据整理成相应的格式,以便后续的分析和可视化工作。
二、导入数据在Power BI中,可以直接从各种数据源中导入数据。
打开Power BI,点击“获取数据”按钮,选择所需的数据源,并按照相应的步骤进行设置和操作。
无论是从数据库导入数据,还是从Excel表格中导入数据,Power BI都能够快速、方便地完成数据导入的工作。
三、数据变换和清洗导入数据后,可能需要进行一些数据的变换和清洗工作,以便更好地进行后续的分析和可视化。
Power BI提供了多种数据变换的功能,比如合并数据表、拆分列、添加计算列等等。
通过这些功能,可以对数据进行深入的处理和加工,以满足分析和可视化的需求。
四、数据建模在进行数据分析之前,需要对数据进行建模。
Power BI通过数据模型的方式来组织和管理数据。
在数据模型中,可以定义表之间的关系,创建度量和指标等。
通过合理的数据建模,可以更好地进行数据分析和可视化。
五、数据分析数据分析是Power BI的核心功能之一。
借助Power BI提供的各种分析工具,可以对数据进行深入的分析。
比如,可以使用图表来可视化数据的趋势和关系,使用透视表来进行数据的逐层分析,使用KPI 来衡量业务的绩效等等。
Power BI提供了丰富的分析选项,满足不同用户的需求。
六、数据可视化数据可视化是Power BI的另一个核心功能。
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。
《Power BI》的数据可视化与分析技巧与实战案例
《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在现代企业管理中扮演着越来越重要的角色。
它不仅可以帮助企业管理者更加直观地了解业务情况,还可以帮助他们做出更加有效的决策。
在本文中,我们将重点介绍Microsoft Power BI这一数据可视化与分析工具,探讨其技巧与实战案例。
1. Power BI简介Power BI是由微软公司推出的一款数据可视化与分析工具,它可以帮助用户从各种数据源中获取数据,并利用图表、仪表盘等方式直观地呈现数据。
Power BI具有易用性强、功能丰富、可定制性高等特点,因此备受企业管理者的青睐。
2.数据可视化与分析技巧2.1数据的准备与清洗在使用Power BI进行数据可视化与分析之前,首先需要进行数据的准备与清洗。
这一步骤非常重要,因为数据的质量直接影响到后续的分析结果。
在数据准备与清洗阶段,可以使用Power Query功能对数据进行处理,包括数据的筛选、排序、合并等操作。
2.2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是非常重要的。
不同类型的数据适合不同的图表类型,比如趋势分析适合折线图、柱状图;比较分析适合饼图、柱状图;相关性分析适合散点图、气泡图等。
Power BI提供了多种图表类型,用户可以根据需要选择合适的图表进行数据可视化。
2.3利用过滤器与切片器Power BI提供了过滤器与切片器功能,可以帮助用户更加灵活地对数据进行分析。
过滤器可以根据用户设定的条件过滤数据,切片器可以根据用户选择的字段对数据进行切片展示。
这些功能可以帮助用户更加深入地了解数据,发现数据中的规律与趋势。
2.4利用计算字段与度量值在分析数据时,有时需要对数据进行计算,比如计算销售额的同比增长率、计算客户满意度得分等。
Power BI提供了计算字段与度量值的功能,用户可以根据需要定义相关的计算公式,并将其应用到数据分析中。
3.实战案例接下来,我们将通过一个实战案例来演示Power BI的数据可视化与分析技巧。
Power BI 数据分析与可视化-PowerBI数据分析与可视化教案-数据分析可视化教案
第5章数据分析可视化教案课程名称: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:18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. 教学目标先介绍常见的11种图表的特征和用处,再介绍图表的布局和颜色,而后介绍图表的选择和导入。
再然后依次介绍对比分析、结构分析、相关分析、描述性分析和KPI分析的概念,以及各自适合使用的图表类型,最终实现图表的绘制。
2. 基本要求(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。
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)图形和文字哪一种更容易让大脑记住?(2)常见的统计学图形有哪些?(3)不同的图形所表示的意义是否相同?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)绘制瀑布图的步骤是什么?(2)树状图是否适合描述分析,为什么?(3)能否绘制一个子弹图,该怎么做?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。
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。
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课Power BI 服务 8.1.1 注册试用账号 8.1.2 从 Power BI Desktop 登录 8.2 在 Desktop 中使用 Power BI 服务 8.2.1 使用自定义视觉对象 8.2.2 发布报表 8.3 Power BI 服务中的报表操作 8.3.1 共享报表 8.3.2 获取数据 8.3.3 创建报表 8.4 仪表板 8.4.1 创建仪表板 8.4.2 创建磁贴 8.4.3 编辑磁贴 8.4.4 从 Excel 工作簿固定 8.4.5 从报表固定 8.4.6 仪表板视图 8.5 在移动设备中使用 Power BI 8.5.1 登录 Power BI 服务 8.5.2 查看仪表板 8.5.3 查看报表
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。
教学重点及难点:
重点: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
作业、讨论题、思考题: 课后习题
课后总结分析:
教学内容 主要教学内容:
7.1 简单对象 7.1.1 插入图像 7.1.2 插入按钮 7.1.3 插入形状 7.1.4 插入文本框 7.2 内置视觉对象 7.2.1 堆积条形图和堆积柱形图 7.2.2 百分比堆积条形图和百分比堆积柱形图 7.2.3 簇状条形图和簇状柱形图 7.2.4 折线图 7.2.5 分区图和堆积面积图 7.2.6 折线和堆积柱形图 7.2.7 功能区图表 7.2.8 瀑布图 7.2.9 散点图 7.2.10 饼图和圆环图 7.2.11 树状图 7.2.12 漏斗图 7.2.13 仪表图 7.2.14 卡片 7.2.15 多行卡 7.2.16 KPI 图 7.2.17 表格 7.2.18 矩阵 7.2.19 切片器
作业、讨论题、思考题: 课后习题
课后总结分析:
教学内容
理论课主要教学内容:
4.1 DAX 基础 4.1.1 语法规则 4.1.2 运算符 4.1.3 数据类型 4.1.4 上下文 4.2 DAX 函数 4.2.1 DAX 函数概述 4.2.2 聚合函数 4.2.3 逻辑函数 4.2.4 数学函数 4.2.5 文本函数 4.2.6 信息函数 4.2.7 日期和时间函数 4.2.8 时间智能函数 4.2.9 筛选器函数
本课程在内容编排和章节组织上,特别针对 Power BI 初学者,争取让读者在 短时间内掌握 Power BI 可视化的数据分析方法。本书以“基础为主、实用为先、 专业结合”为基本原则,在讲解 Power BI 技术知识的同时,力求结合项目实际, 使读者能够理论联系实际,轻松掌握 Power BI
第 1 章 初识 Power BI 掌握 Power BI Desktop 安装方法,了解 Power BI Desktop 的界面,
7
备注
实验课内容: 6.8 实战:创建日期销
量簇状柱形图
授课题目: 第 7 章可视化效果 授课方式
理论课□ 讨论课□ 实验课□ 习题课□ 其他□
(请打√) 教学大纲要求:让学生学会使用简单对象和内置视觉对象
课时 安排
理论课:4 实验课:2
教学重点及难点:
重点:学会使用内置视觉对象
作业、讨论题、思考题: 课后习题
作业、讨论题、思考题: 课后习题
课后总结分析:
教学内容 主要教学内容:
6.1 报表概述 6.1.1 报表特点 6.1.2 报表与仪表板 6.2 报表基本操作 6.2.1 新建报表 6.2.2 添加报表页 6.2.3 修改报表页名称 6.2.4 删除报表页 6.3 视觉对象基本操作 6.3.1 为报表添加视觉对象 6.3.2 复制、粘贴和删除视觉对象 6.3.3 视觉对象字段设置 6.3.4 视觉对象格式设置 6.3.5 视觉对象分析设置 6.4 使用钻取 6.4.1 钻取页面 6.4.2 钻取层级结构 6.5 数据分组 6.5.1 列表分组 6.5.2 装箱分组 6.6 视觉对象数据 6.6.1 查看视觉对象数据 6.6.2 导出视觉对象数据 6.7 报表主题 6.7.1 启用报表主题功能 6.7.2 为报表应用主题
掌握获取社科研究数据和社科研究数据分析。
1
授课题目:第 1 章 初识 Power BI
授课方式
课时 理论课:2
理论课□ 讨论课□ 实验课□ 习题课□ 其他□
(请打√)
安排 实验课:1
教学大纲要求:让学生掌握 Power BI Desktop 安装方法,了解 Power BI Desktop 的界
面,学会使用 Power BI 文档。
备注
实验课内容: 3.7 实战:创建地区产
品销售总额分组查询
4
授课题目: 第 4 章 数据分析表达式 授课方式
理论课□ 讨论课□ 实验课□ 习题课□ 其他□
(请打√) 教学大纲要求:让学生了解 DAX 基础,掌握 DAX 函数。
课时 安排
理论课:2 实验课:1
教学重点及难点:
重点:掌握 DAX 函数
教材:夏帮贵,《Power BI 数据分析基础教程(微课版)》,人民邮电出版社, 2019.8 参考资料:王国平,《Microsoft Power BI 数据可视化与数据分析》,电子工业出 版社,2018.2
随着大数据技术的不断研究和发展应用,数据已与人们的生活息息相关。海 量的数据通过文件、数据库、联机服务、Web 页面等被记录下来,随之出现了大 量 的 数 据 分 析 软 件 。 Microsoft 推 出 的 Power BI 整 合 了 Power Query、 Power Pivot、Power View 和 Power Map 等一系列工具,可简单、快捷地从各种不同类 型的数据源导入数据,并可使用数据快速创建可视化效果来展示见解。
备注
实验课内容:
7.3 实战:创建专业计 划分析报表
8
授课题目: 第 8 章 Power BI 服务
授课方式
课时 理论课:2
理论课□ 讨论课□ 实验课□ 习题课□ 其他□
(请打√)
安排 实验课:1
教学大纲要求:让学生学会注册 Power BI 服务、在 Desktop 中使用 Power BI 服务以及在
重点: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。
作业、讨论题、思考题: 课后习题
课后总结分析:
教学内容
理论课主要教学内容:
3.1 查询编辑器概述 3.1.1 查询编辑器打开方式 3.1.2 查询编辑器界面简介 3.2 基础查询操作 3.2.1 添加新的数据源 3.2.2 复制查询 3.2.3 引用查询 3.2.4 用输入数据创建表 3.3 数据转换 3.3.1 修改数据类型 3.3.2 数据分组 3.3.3 拆分列 3.3.4 算术运算 3.4 添加列 3.4.1 用示例创建列 3.4.2 创建计算列 3.4.3 按条件创建列 3.5 追加查询 3.6 合并查询
备注
实验课内容: 4.3 实战:创建本月销
量所占百分比
5
授课题目: 第 5 章 数据视图和管理关系
授课方式
课时
理论课□ 讨论课□ 实验课□ 习题课□ 其他□
(请打√)
安排
教学大纲要求:让学生掌握数据视图的基本操作,掌握关系的管理操作。
理论课:2 实验课:1
教学重点及难点:
重点:掌握数据视图的基本操作,掌握关系的管理操作。
教案
Power BI 数据分析与数据可视化
课程名称
课程代码
系(部)
教研室(实验室)
授课教师
职
称
年月
课程 名称 课程 类别 授课 教师 授课 对象 教材 和参 考资 料
课程 简介
教学 难点 重点
Power BI 数据分析与数据可视化
专业课
课程代码
学分
总计: 32 学时
讲授: 20 学时 实验: 10 学时 其他: 2 学时
教学重点及难点:
重点: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
作业、讨论题、思考题: 课后习题
课后总结分析:
教学内容
理论课主要教学内容:
1.1 Power BI 简介 1.1.1 Power BI 功能简介 1.1.2 Power BI 家族 1.2 安装 Power BI Desktop 1.2.1 安装需求 1.2.2 下载安装程序 1.2.3 安装 Power BI Desktop 1.3 了解 Power BI Desktop 界面 1.3.1 开始屏幕 1.3.2 主界面 1.4 使用 Power BI 文档 1.4.1 查看 Power BI Desktop 文档 1.4.2 使用 Power BI 示例
作业、讨论题、思考题: 课后习题
课后总结分析:
教学内容
主要教学内容:
5.1 数据视图基本操作 5.1.1 设置当前表 5.1.2 修改列名称 5.1.3 新建列 5.1.4 删除列 5.1.5 排序和筛选 5.1.6 更改数据类型和格式 5.1.7 数据刷新 5.2 管理关系 5.2.1 关系的基本概念 5.2.2 自动检测关系 5.2.3 创建关系 5.2.4 编辑关系 5.2.5 删除关系
备注
实验课内容:
8.6 实战:创建录取分 析仪表板
9
授课题目: 第 9 章 社科研究数据分析
授课方式
课时
理论课□ 讨论课□ 实验课□ 习题课□ 其他□
(请打√)
安排
教学大纲要求:让学生掌握获取社科研究数据和社科研究数据分析
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