王小伟老师:从数据到决策AI、Excel与Power BI的深度融合应用

课程背景

在数字化转型的浪潮中，企业面临的最大挑战之一是如何从海量数据中提取有价值的信息，以支持科学的决策。传统的管理方法已无法满足现代企业对数据处理和分析的高要求。

AI（人工智能）、Excel和Power BI作为当今最前沿的技术工具，正在重新定义分析的方式，帮助企业从数据中获得深刻的洞见，提升决策的准确性和效率。

传统管理的挑战

1.数据处理瓶颈：传统方法依赖手工操作，处理速度慢且容易出错。

2.分析深度不足：缺乏先进的分析工具，难以发现数据背后的复杂关系和趋势。

3.决策支持薄弱：基于经验和直觉的决策缺乏数据支持，难以应对市场的快速变化。

新兴技术的机遇

1.AI技术：通过机器学习和深度学习，AI能够自动处理和分析大量数据，识别模式、预测趋势，提供精准的预测和风险评估。

2.Excel高级功能：Excel不仅是数据处理的利器，其高级功能如VBA、宏和数据透视表，能够大幅提升工作效率和数据分析的深度。

3.Power BI：作为领先的商业智能工具，Power BI能够将复杂的数据转化为直观的可视化报告，帮助决策者快速理解数据背后的意义。

课程收益

1.提升决策精准度：用AI技术深入解析数据，构建多维分析模型，提高决策的准确性和效率。

2.快速洞察商业：用BI工具实现数据可视化，快速获取商业洞察，辅助管理层做出灵活、科学的决策。

3.自动化数据处理：结合AI和Excel，实现数据的自动化处理和批量更新，大幅提高工作效率。

4.预测与风险管理：用AI进行预测和风险评估，提前发现潜在问题，有效降低企业风险。

5.实战应用能力：通过实际案例和项目实操，全面掌握AI、Excel和Power BI在分析中的综合应用，提升实战能力。

6.职业能力提升：提升分析的专业能力，成为企业中不可或缺的数据洞察专家和决策支持者。

授课方式

案例教学、操作演示、老师互动、课中辅导

课程对象

1.企业的各类数据处理人员及管理者；

2.任何希望提升自身数据分析能力，并将AI、Excel和Power BI技术应用于提高决策效率和质量的专业人员。

课程时间

2天，6小时/天

课程大纲

第一部分：AI 时代的新视角

1.领域的AI风暴

2.AI在现代中的角色

3.探索AI赋能的场景

4.国内主流AI大模型介绍

5.人如何选择AI大模型进行应用

6.Deepseek大模型数据分析实操演示

7.优化与AI的对话交流

8.人应掌握的提示词编写技巧

第二部分：AI与Excel融合在分析中的创新应用

1.AI在数据整理中的价值和应用场景

1)数据清洗和预处理的重要性及AI在此过程中的作用

2)如何从非结构化数据中提取关键信息（如从网页、文本、PDF等中提取数据）

3)利用AI进行Excel报表数据的批量处理

4)利用AI帮人生成复杂的Excel报表

2.利用AI快速为分析报表编写和优化Excel公式函数

1)会计期间函数的应用

2)逻辑判断函数的应用

3)分类统计汇总函数的应用

4)查找应用函数的应用

3.利用AI数据智能快速生成分析报表

4.不同场景下的数据合并汇总应用

1)结构相同的多个工作表汇总

2)当前工作簿内指定的多个工作表数据合并追加

3)汇总工作簿内个数不定的多个工作表数据

4)关联工作表的数据横向合并

5)汇总文件夹内多个工作簿数据

5.利用AI进行数据统计分析（回归分析、预测分析等）

6.利用AI帮生成VBA与宏代码，解决复杂的分析问题

7.AI与Excel结合的报告自动化

第三部分：Power BI在分析中的深度应用

1.商业智能BI工具简介

1)商业智能BI工具的功能与效益

2)市场上主流的BI软件介绍(Power BI与Fine BI)

3)技术选型：如何选择合适的BI工具 

4)技能要求：掌握BI工具的基础与进阶操作

2.Power BI工具及工作流介绍

3.Power BI Desktop 的操作界面及相关设置

1)报表场景：用可视化对象创建图表并优化格式

2)数据场景：查看数据、新建列、调整类型格式

3)模型场景：创建基业务事实表间的关系

4.利用Power BI构建直观的数据分析仪表板

1)从复杂数据到直观分析仪表析的转换过程 

2)如何设计有效的数据可视化仪表板

3)Power BI数据可视化对象的操作方法

4)动手实操：打造企业经营收入洞察分析仪表板

5)技能提升：Power BI 智能分析的交互设计与优化

5.Power BI建模分析实践

1)什么是数据模型

2)数据模型中的两类表：实事表与维度表

3)实事表的标准与规范

4)维度表的创建思维与方法

5)通用业务建模思维方法与模型架构

6)在模型视图中建立与管理数据关系

6.Power BI Desktop的三种计算元素

1)计算列：增加观察的角度

2)度量值：计算复杂的业务指标

3)计算表：不是关注的结果，但是得到结果的前提

7.Power BI智能分析中的计算环境

1)筛选上下文

2)计算行上下文

3)行上下文转换

8.利用Power BI打造企业费用分析仪表板（费用构成、对比、预实达成等分析）

第四部分：AI与BI协同助力数据驱动决策的深化

1.AI与BI的融合应用 

1)实现AI和BI结合的数据分析思路与方法

2)打造AI驱动的BI分析模型

• 学会利用AI分析业务需求

• 利用AI构建基于业务需求的模型框架

• 利用AI确定模型中的分析维度

• 利用AI打造模型中的分析指标体系

2.用Power BI搭建智能分析决策系统

1)设计

框架：经营数据的分析平台架构 

2)实施步骤：从数据整合到洞察生成的过程

• 数据的获取

• 数据的清洗转换

• 数据分析模型搭建

• 创建数据分析指标

3.动手实战：搭建基于BI的经营分析模型 

4.利用AI视觉对象对数据进行解释性分析

5.打造基于AI&BI的可视化分析报告

第六部分：Q&A及总结

1.回答学员疑问

2.课程要点回顾