主講老師: | 王貴友 | ![]() |
課時安排: | 2天,6小時/天 | |
學習費用: | 面議 | |
課程預約: | 隋老師 ![]() |
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課程簡介: | 越來越多的職場人士都有以上一個或幾個的困惑,怎么能快速有效的解決以上問題,讓你可以輕松駕馭大量的數據?故此我們開發了此課程,旨在幫助大家在盡可能短的時間內快速掌握Excel在多表數據分析的技巧方法,包括多表數據如何建模、如何高效進行數據匯總、如何利用超級數據透視表來滿足個性化的數據分析等常用的技巧方法,內容緊扣實際工作環境,精彩、實用,通過此課程的學習將會大大提升我們日常工作中利用Excel分析大量數據的效率,更加有效的提升我們職場的競爭力。 | |
內訓課程分類: | 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 | | |
更新時間: | 2022-11-16 13:37 |
課程背景:
Excel作為Microsoft Office系列中專業數據處理與分析軟件,幾乎成為職場中各崗位必備的辦公利器,隨著大數據時代的真正來臨,許多崗位所面對的數據量越來越大,動不動就10萬行量級的數量與越來越多的數據表,要處理表數據變得更加難,所要花費的時間越來越大,經常會面臨以下問題:
這么多的數據表用函數引用效率非常慢?
大量的工作薄文件匯總起來效率太低?
傳統的數據透視表很難滿足個性化的數據分析需求?
……
越來越多的職場人士都有以上一個或幾個的困惑,怎么能快速有效的解決以上問題,讓你可以輕松駕馭大量的數據?故此我們開發了此課程,旨在幫助大家在盡可能短的時間內快速掌握Excel在多表數據分析的技巧方法,包括多表數據如何建模、如何高效進行數據匯總、如何利用超級數據透視表來滿足個性化的數據分析等常用的技巧方法,內容緊扣實際工作環境,精彩、實用,通過此課程的學習將會大大提升我們日常工作中利用Excel分析大量數據的效率,更加有效的提升我們職場的競爭力。
課程收益:
● 掌握excel快速規范與處理數據的技巧;
● 掌握Excel對數據進行建模以及分析的技巧;
● 掌握Excel超級數據透視表數據分析方法;
課程時間:2天,6小時/天(具體各根據各企業需求進行定制)
課程對象:各企業總經理及銷售、行政、市場、人力資源、技術等崗位的相關人員,以及一切想掌握Power BI的職場人士與相關人員。
前提條件:學員應熟悉Excel常見數據處理功能與數據透視表的應用;使用Excel 2016版本以上
課程方式:知識講授+實際操作+案例分析
課程大綱
第一講:熟悉Power Query高效數據處理技巧
一、Power Query數據技巧
1. 從文件、數據庫、Web等多種方式獲取數據源
2. 數據分析的常規流程與思路
3. Power Query主要功能介紹
4. 理解Power Query在數據分析中的功能
5. 高效利用Power Query進行數據清洗
6. Power Query的各種查詢的應用技巧
7. 數據的獲取與數據轉換必知思路與技巧
8. 理解數據追加、合并、逆透視、轉換技巧
9. 日期和時間的整理技巧與方法
10. 10秒完成200個工作薄數據源的匯總
第二講:熟悉Power Pivot超級數據透視表單表數據分析技巧
一、PowerPivot應用技巧
1. 傳統Excel數據透視表局限
2. 傳統Excel數據透視表工作原理
3. Excel的革命——Power Pivot數據分析優勢
4. 熟悉Power Pivot單表數據分析的能力
5. 認識度量值在Power Pivot中的數據分析地位
6. 認識計算列在Power Pivot中數據分析意義
二、常用DAX函數
1. 最重要數據計算函數Calculate應用技巧
2. 篩選限制移除函數ALL家族函數的意義與應用技巧
3. SUMX函數在數據分析中的作用與應用技巧
4. FILTER函數在數據分析中的應用技巧
5. VALUES與DISTINCT函數在數據分析的意義
第三講:熟悉Power Pivot多表數據建模
一、Power Pivot數據建模
1. 數據模型規范設計要求
2. 輕松建立與編輯多表之間的關聯關系
3. 快速實現Power Pivot數據分析三步曲
4. 全方位認識數據分析核心概念:度量值
5. DAX重要應用環境上下文的理解與認知
6. 行上下文與篩選上下文區別與應用技巧
7. Related函數與Relatedtable函數應用技巧
二、日期表的數據分析價值
1. 構建日期表的常用3種方法
2. 時間智能函數靈活處理日期數據分析
3. 同比與環比數據分析的技巧
4. 按年、月、季度累計數據分析
三、常用數據分析函數
1. HASONevalUE函數在數據分析中的價值
2. SUMMARIZE函數在匯總數據中的應用技巧
3. VAR變量在DAX表達式的應用技巧與意義
綜合案例:綜合案例精通Power Pivot數據分析的應用
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