POWER BI 数据分析 - 运营

讲师:刘磐超 发布日期:01-06 浏览量:559


POWER BI 运营管理分析

《助力运营,效率倍增》

POWER BI数据分析系列

主讲:刘磐超

 

【课程背景】

如何有效地监控流量、流量转化漏斗、流量性价比、以及用户画像、留存度的数据分析是运营管理非常重要的一环。

POWER BI是微软推出的一款强大智能分析工具,相比EXCEL,它能让用户更好地通过软件服务、应用和连接器的集合,轻松连接到数据源,直观地去创建各种见解和分析报表,并且通过强大的在线报表模板的存储库,用户还可制作在EXCEL中需要很高技巧才能实现的,各种维度的、精美报表出来。

本次课程,我们就将从产品销量、销售数量、客户价值三个维度带您一起领略POWER BI强大的数据整合、数据分析能力,助力您的运营管理!

 

【课程目标】

掌握数据分析的基本原理和步骤

会使用POWER BI进行数据整理

掌握建模方法

掌握几个重要的DAX函数

掌握如何创建度量值

掌握可化化报表的创建过程

掌握基本图表的运用

掌握POWER BI SERVICE,可视化报表的发布

 

【课程特色】干货,实战,系统掌握,受众面广,提升企业整体数据质量。

【课程对象】各办公室文员、有使用Excel需求的各级中层经理、业务骨干等。

【课程时间】2天

 

【课程大纲】

 

数据分析思维

数据分析概述 – 知识/智慧、信息、数据

数据分析参与的角色及分工

业务数据分析

描述性分析

数据透视

可视化图表

数据分析要解决的问题

了解情况

发现规律

预测未来

 

商业智能分析框架介绍

主要指标体系 – 汇总类、对比类、财务指标、电商指标、互联网运营指标、快消行业指标

主要分析模型 – RFM模型,4P理论、可视化分析方法,5W1H分析法,销售漏斗模型、树状指标体系

数据分析的流程

业务理解 – 5W1H思维模型

数据收集 – 各种数据源

数据处理 – 数据的清洗和整理

数据分析 – 描述性和预测体质

数据展现 – 可视化展现

成果报告 – 分析报告, POWER BI分析报表

 

 

POWER BI介绍

POWER BI 简介

POWER BI 的下载和安装

 

POWER BI进行数据整理

数据源的导入

从文本和CSV导入

从工作簿导入

从网站导入

导入表

导入连接

案例演示 – 供应商联系记录表

 

数据源整理

列操作

快速制作标题列

选择和筛选列

移动列

添加自定义列

添加条件列

透视列和逆透视列的用途

创建索引列

创建重复列

行操作

删除和保留行

转置行

反转行

分组依据

转换

数据类型(日期、数值、文本、时间等类型的转换)

替换值 – 对不规范数据的修复

格式控制 - (大小写、修整、清除、添加前后缀等)

列的拆分与合并

数值提取 – 从不规范的数据中提取有用的数据

 

数据的合并与追加

表连接 – 替代VLOOKUP

连接原理 – 左外部、右外部、完全连接、内部连接在不同场景下的应用

两表连接

多表连接

表追加

两表追加

多表追加

 

度量值与DAX函数

计算列和度量值

聚合函数

逻辑函数

信息函数

数学函数

文本函数

转换函数

日期和时间函数

关系函数

 

数据呈现

可视化看板的定制步骤

明需求

看数据

定图表

定排布

画看板

明需求 – 5W1H分析法

看数据

度量值

分析维度 (时间、地点、人物、事件)

定图表 – 只做介绍,展开在实战案例中讲

关键指标 -卡片图、进度图、仪表图、水位图

结构占比 – 饼图、树状图、旭日图、堆积图

时间趋势 – 漏斗图、面积图、动态条形图

比较排序 – 矩阵热力图、词云图、雷达图

地理位置 – 点地图、热力地图、流程地图、三维地图

分布规律 – 散点图、气泡图、箱线图、小提琴图

 

定排布 – 注意力优先区域

画看板 – 颜色的搭配

   

POWER BI报表的发布

工作区

内容分享 – 发布到MS TEAMS

报表的更新

POWER BI报表与仪表板操作

七.实战案例 – 运营管理

总览页

销售额年度达成趋势:趋势折线图

TOPN 客户:条形图

TOPN销售:柱形图

TOPN支付方式:条件格式表格

平台安全风险:TOPN,对比柱状图反馈各分类项的年度总体得分

小结:智能叙述

 

产品分析

排名占比分析

分析维度:按年度、分析指标、销售人员、客户类别的维度

分析指标:

产品类别与KPI及排名的关联

按月度的销售金额、订单数量及销售利润

数据可视化:条件格式图表和柱状图

帕累托ABC分析:

分析维度:销售代表、产品分类、客户省份

分析指标:销售金额、销售数量、销售利润的累计占比

数据可视化:帕累托图

购物蓝关联分析

分析维度:销售关联数、客户关联数

分析指标:当客户购买产品A时,同时购买B的关联度分析

数据可视化:散点图及条件格式图表

分解树维度分析:

维度:产品、客户、销售、地区四个维度

指标:类别、子类别、销售经理、销售人员

 

客户分析

RFM客户价值分析

分析维度:最近消费、频率、金额

分析指标:对客户进行价值分类,并统计数量

数据可视化:散点图

日期对比分析

分析维度:销售代表、客户地区、产品类别

分析指标:销售金额、销售数量、客户数量、订单数量

数据可视化:旋风图

NPS客户评分分布图

分析维度:客户NPS大类、客户NPS小类

分析指标:销售利润率

数据可视化:股价图

支付渠道分析

分析维度:客户地区、支付方式

分析指标:使用量、交易额,使用习惯分类

数据可视化:

使用量与交易额的对比柱形图

支付方式与使用习惯的散点图分布

 

销售分析

指标达成TOPN

分析维度:销售年份、产品类别、销售地区

分析指标:个人排名销售TOP N的销售金额

数据可视化:条形图

销售地图分析

分析维度:省份、年度

分析指标:销售金额

数据可视化:气泡地图

 

平台安全风险分析

分析维度:数据安全维护、信息防泄漏、用户隐私保护

分析指标:评分

数据可视化:ABC分析图

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