[資料分析師系列-第1課] 資料分析師基礎 : 從模型設計到圖表建立與 AI/機器學習應用 (Data Analyst Fundamentals : Data Modeling & Reporting and Machine Learning)

透過資料分析師的第一門課，全方位了解 Power BI及其工具，也將重要的模型設計觀念 – 星狀模型結構(Star Schema) 詳細解說，這會是設計資料分析模型核心的一步驟，課程中設計的 Lab 與實務工作及企業應用環環相扣，能實際套用在真正的工作場合中; 下半部將帶到 Power BI 內建的一些 AI與機器學習的應用，如趨勢及預測 Forecast，內建的機器學習模習自動幫我們預測， 以及關鍵因素分析，讓你能快速找出影響業績、客戶滿意度等關鍵原因。最後也會講解如何使用 Copilot AI 工具幫助設計圖表，以及 DAX的撰寫，大大提高報表設計的生產力。您將能夠學習到：

1. Microsoft Power BI 簡介
2. 報表及資訊儀表板 – 實機展示 Demo
3. Power BI Desktop (桌面版全功能可設計模型) vs Power BI Service (雲端版設計報表/儀表板)
4. 製作報表的4大步驟 – 資料準備、建立模型、視覺化、報表分享/協作
5. Lab 實機演練 : 自行車品牌店銷售分析 – 模型設計/報表建立/發佈
6. (重要) 模型設計基礎知識
   • 星狀結構(star schema)
   • 維度表格(Dimension Table) 及 事實表格(Fact Table)
   • 表格關連
   • 階層式的維度表
   • 向下切入(drill-down) vs 向上切入(drill-up或叫roll-up)
   • 量值(Measure)
7. 進階分析及 AI / 機器學習
   • 使用分解樹 – 進行探索性分析/根本因素分析 (Ad-hoc and Root cause analysis)
   • 關鍵因素分析 – key influencers analysis
   • 趨勢及預測 – Trend & Forecast
   • 異常檢測 – Anomaly detection
   • Lab 進階演練 : AI / 機器學習應用
8. (新版本) Copilot AI 工具提升圖表設計生產力

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