京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
我是一个数据分析师。
准确来说我是一个当年只会Excel数据透视表,就天不怕地不怕地来当数据分析师的人。当年的某一天,我的老板Q我:
小李啊,销售部门给我提交了一份上周的数据,你帮我看看,有什么规律啊?
我迅速打开了表格,详细地把每个地域、产品、销售阶段、收入和完成情况都计算、汇总并生成了数据透视表,如下图所示:
这下够清楚了吧?拿给老板,我就能升职加薪,迎娶白富美,出任CDO。然而我拿到了老板的办公室,老板瞥了一眼,紧皱了一下眉头,说道:整理的数据维度很清楚,但是能不能换一种更直观、更易读的数据展现方法?
好吧,故天将降大任于斯人也,必先苦其心志劳其心骨。我开始回去苦思冥想,查阅资料,寻找课程。偶然间,我发现了一款神器Power BI,它好像打通了我的任督二脉,瞬间我被它强大的功能吸引了,原来数据分析还可以这样做,Excel还可以这样用。
于是,经过努力,之前丑陋的报表华丽变身为一份足具商业洞察力的交互式可视化分析仪:
经过Excel高级处理后得到的以销售管理分析仪为基础的交互式销售管理分析仪,可以更加直观、动态地分析出企业在各产品、地域、行业、领域的变化以及变化的原因,以便提前洞察商机风险,制定对策,实现成功率最大化。获得了老板和同事们的一致认可。
同时,通过学习我才感受到了Excel的强大之处和无所不能的地方,说到爬虫,你可能会想到Python,想到R,但是你可能不知道还有一种无须太多编程即可实现爬虫的工具Power query。说到地图,你可能会想到R的ggplot,echart,Python的matplotlib,seaborn,pyechart等,但是你可能不知道有一款强大易用的地图可视化工具Power map。同时结合Power Query和Power Pivot,你可以实现炫酷的商业智能分析效果。
比如下图:使用Excel平台实现“爬数+处理+三维数据地图展现
说到这里,你可能想问:到底什么是Power BI?
简单来说,Power BI是微软为强化自身产品商业智能功能而开发的工具集。其中供Excel使用的主要插件工具包括Power Query、 Power Pivot、 Power View及PowerMap等。这些插件工具均由微软免费提供,适用于Excel 2010以上版本。Power BI插件帮助Excel完成从表格工具到BI工具的华丽转变。
具体来说,Power BI家族主要有以下几位成员,它们各自在Excel商业智能实践发挥了重要的作用:
Power Query:探索商业规律的前奏
Power Query是Power BI系列插件中的一款重要插件,用以弥补传统Excel功能在数据处理方面的不足,尤其可以帮助Excel完成数据处理量上的极限突破。
Power Pivot:挖掘并发掘商业秘密
Power Pivot: “工具如其名” ,是一款加强版的数据透视工具。它不仅拥有比传统数据透视表更加强大灵活的计算分析能力,还可以导入并关联多种不同数据源的大量数据,并在内存中创建自己的多维数据模型。(下图为多维数据集搭建环境)
Power View +Power Map:发现商业之美
Power Map是微软在高版本Excel中推出的一个功能强大的加载项,结合Bing地图,支持用户绘制可视化的地理和时态数据,并用3D方式进行分析。(下图为Power Map制作静态地图展示)
Power View则帮助我们快速简单地制作仪表盘,功能上类似于Excel中的数据透视图表与切片器的组合工具,可以对数据进行快速筛选查看,还可以用它制作出功能丰富的动态图表。(下图为餐饮业分析仪展示)
简直不要太炫酷,随着大数据时代的到来,企业管理者对数据价值的重视度越来越高,他们渴望从企业内外部数据中获得更多的信息财富,并以此为依据,帮助自己做出正确的战略决策。在此种大环境下,缺乏洞察力的传统业务报表已经开始无法满足复杂市场环境中的企业决策需求,在很多企业中,“能否基于业务分析提供更具商业洞察力的数据信息”正在逐步取代“能否准确、及时地提供业务报表”成为考核业务人员能力的重要参考指标。
这时候就需要业务人员强化以下两类能力:
1. 强化所从事业务工作中的相关知识以及与该业务知识相关的其他扩展知识;
2. 强化对工作中使用工具的驾驭能力:考虑到目前70%~80%业务人员在业务分析中所使用的工具都是Excel+SQL,因此,为了能够在业务工作中脱颖而出,你需要把Excel和SQL玩出水平。
如何把EXCEL和SQL玩出水平,下面的课程可能是比较快速的入门方法:
CDA数据分析师推出「业务数据分析师」课程,内容包含Excel商业分析、Tableau商业智能、可视化技能、数据库管理(Mysql)、统计理论方法、数据分析软件应用(SPSS)、SPSS建模在内的内容,结合银行、电商、零售等行业需求,采用实际案例教学来提高课程的实用性。
停止犹豫,迈出第一步,无需编程基础,挑战商业分析实战项目!
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17