[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:
- Microsoft Power BI 簡介
- 報表及資訊儀表板 – 實機展示 Demo
- 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)
- 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
- 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
- (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)
- 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
- (新版本) Copilot AI 工具提升圖表設計生產力
其它 Power BI 相關課程
- [免費 Power BI 第一堂課] 常用的企業銷售報表分析-以自行車品牌為例
- [免費 Power BI 上手課] 常見的Open Data公開資料分析及地圖應用-以台北市捷運運量分析為例
- [2024/1月課程報名中] Microsoft Power BI 資料分析師系列課程及 PL300資料分析師認證 – 從入門到專精的最全面課程
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