Power BI零售数据可视化分析 视频教程
《Power BI零售数据可视化分析 视频教程》本课程采用实战教学，利用Power BI对一家零售连锁超市集团的各项数据进行分析处理，向用户形象的展现数据分析的结果。通过本课程的学习，学员能够掌握Power BI的可视化对象和操作技巧，轻松上手可视化图表制作，获取零售数据分析业务思维。【技能收获】学完可掌握：Vue / 前端工程化、MySQL / 数据库。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo
这套课的分类被放到了「软考考证」下面，其实从内容看，它跟考证关系不大，更像是一门拿零售连锁超市当靶子的 Power BI 实操课。如果你手上正好有销售流水、门店明细、商品维度这类数据，想找个完整的练手场景，它的参考价值会比一般的工具入门课高一些；如果你只是想背几个 DAX 函数应付考试，那它并不对口。下面按课纲的含金量拆开说。
课纲的真正主线：一家连锁超市的分析闭环
课程不是按「先讲界面、再讲函数、最后做个图表」的教材顺序推进的，而是围绕一个零售集团的数据展开。这种结构的好处是每个可视化对象都有明确的业务落点——什么时候该用矩阵看门店对比，什么时候该用折线看趋势，什么时候地图才有意义，都是在具体问题上带出来的，而不是孤立地讲控件。判断一门 BI 课值不值得精看，关键就看它有没有把「为什么选这个图」讲清楚，这套课在这一点上是站得住的。
值得精看的几类章节
- 数据准备与建模部分。零售数据通常脏得很，多个门店、多个时间段、商品编码不统一是常态。这部分如果能耐心跟做，比后面任何炫酷图表都值钱，因为模型错了，可视化再漂亮也是错的。
- 围绕门店与商品维度的对比分析。零售分析的核心无非是「谁卖得好、什么卖得好、什么时候卖得好」，这类章节通常会把切片器、交叉筛选、层级下钻串起来用，是练交互逻辑的最佳位置。
- 时间维度的趋势与同比环比。零售业务对时间极其敏感，促销期、节假日、淡旺季都会在数据里留下痕迹。这块是检验你是否真的理解上下文（筛选上下文）的地方，值得反复看。
- 综合看板搭建。把前面散落的图表拼成一个能交付给业务方的页面，涉及排版、配色和叙事顺序，是很多人自学时最容易忽略、但实际工作中最常被挑刺的环节。
资料包怎么拆开用
视频和配套素材不要一次性全铺开看。更高效的做法是：第一遍只看建模和数据处理章节，把数据关系理清楚；第二遍跳到可视化对象那几节，跟着做一遍图，但先不看最终成品长什么样，做完再对照；第三遍再回来看综合看板，重点看它的布局思路而不是照抄。素材里的原始数据可以自己先筛一遍、改几个字段名再导进去，制造一点小麻烦，比原样照做更能长记性。章节笔记适合在第二遍之后拿来复盘，第一遍看的时候容易变成抄书。
适合谁，不适合谁
适合已经摸过 Excel 透视表、对「维度」「度量」有模糊概念、想找个真实业务场景把 Power BI 走通一遍的人。也适合做零售、电商运营、门店管理，需要自己动手出报表的人，因为课程的业务语境就是他们每天面对的东西。不太适合两类人：一是完全零基础、连数据表关联都没概念的新手，直接上手会卡在建模那一段；二是冲着 DAX 高级写法去的进阶用户，这门课的重心在可视化表达和业务思维，不在公式深度。另外要提醒一句，摘要里提到的 Vue、前端工程化、MySQL 那些标签跟本课内容对不上，看课纲时以自己的眼睛为准。
本课程采用实战教学，利用Power BI对一家零售连锁超市集团的各项数据进行分析处理，向用户形象的展现数据分析的结果。通过本课程的学习，学员能够掌握Power BI的可视化对象和操作技巧，轻松上手可视化图表制作，获取零售数据分析业务思维。
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《Power BI零售数据可视化分析 视频教程》本课程采用实战教学，利用Power BI对一家零售连锁超市集团的各项数据进行分析处理，向用户形象的展现数据分析的结果。通过本课程的学习，学员能够掌握Power BI的可视化对象和操作技巧，轻松上手可视化图表制作，获取零售数据分析业务思维。【技能收获】学完可掌握：Vue / 前端工程化、MySQL / 数据库。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、DevOps 工程师。云原生与自动化运维仍是企业 IT 刚需方向，认证 + 实战项目组合能显著提升面试通过率，适合向中高级运维或架构岗进阶。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。
视频目录（74 节）
* 0 课程整体介绍.mp4
* 01 2017年销售总额按经理名称-环形图.mp4
* 01 Power BI在线服务介绍和主界面.mp4
* 01 报表的标题、Logo、页名.mp4
* 01 报告筛选器 01-分类.mp4
* 01 报告筛选器 02 -筛选器数据类型.mp4
* 01 连接数据源.mp4
* 01 零售连锁店数据分析效果演示.mp4
* 01 销售数量按分类名称-树状图.mp4
* 01 新建报表页.mp4
* 02 2017年毛利总计按分类名称和商品名称.mp4
* 02 2017年销售总额按城市按地区名称 01 堆积柱形图.mp4
* 02 2017年销售总额按城市按地区名称 02 切片器.mp4
* 02 导入自定义视觉对象.mp4
* 02 度量值和计算列.mp4
* 02 发布共享报表.mp4
* 02 商业数据识别.mp4
* 02 新店分析报表页面级筛选器.mp4
* 02 业务背景介绍.mp4
* 03 2017年销售额按城市和供应商.mp4
* 03 2017年销售总按月份.mp4
* 03 2017年销售总额-01合并查询、自定义列.mp4
* 03 2017年销售总额-02 SUM函数、CALCULATE函数.mp4
* 03 2017年销售总额-03 SUMX函数、FILTER函数.mp4
* 03 Excel数据加载.mp4
* 03 微软Power BI是什么.mp4
* 03 销售经理图像-Image Grid.mp4
* 03 选择城市-ChicletSlicer.mp4
* 03 在线创建报表.mp4
* 04 2016年销售总额和2017年销售总额月对比.mp4
* 04 2017年销售总额、2017年毛利总计、数量按商品名称、分类名称、月份 - 气泡图.mp4
* 04 Power BI的组成.mp4
* 04 查询编辑器.mp4
* 04 今年开店的月份.mp4
* 04 商店总数和新店总数01.mp4
* 04 商店总数和新店总数02.mp4
* 04 销售经理KPI.mp4
* 04 仪表板.mp4
* 05 2017年地区总销售差额%和每平米销售额-散点图.mp4
* 05 2017年销售总额供应商占比、饼图.mp4
* 05 Power BI Desktop的安装和下载.mp4
* 05 零售连锁店仪表板的制作 01 - 仪表板制作.mp4
* 05 零售连锁店仪表板的制作 02 - 常见操作.mp4
* 05 每平米销售额按城市.mp4
* 05 书签.mp4
* 05 数据清洗.mp4
* 05 销售经理绩效滚动条-01 Scroller.mp4
* 05 销售经理绩效滚动条-02 实现思路分析.mp4
* 05 销售经理绩效滚动条-03 创建目标表格.mp4
* 05 销售经理绩效滚动条-04 创建计算列实现效果.mp4
* 06 2017年月销售额-计算表.mp4
* 06 Power BI常用的可视化图表.mp4
* 06 编辑交互.mp4
* 06 单笔销售金额.mp4
* 06 合并订单表数据.mp4
* 06 账号注册.mp4
* 06 自然语言的问与答.mp4
* 07 2016年和2017年销售额的增长率-组合图.mp4
* 07 2017年销售总额按月份.mp4
* 07 Power BI Desktop操作界面.mp4
* 07 报表的公共访问.mp4
* 07 创建日期维度表.mp4
* 07 图表选择的原则.mp4
* 07 总销售差额按月份按地区.mp4
* 08 报表和仪表板的共享.mp4
* 08 方案整体架构.mp4
* 08 数据清洗的背后和数据关系模型.mp4
* 08 图表的美化.mp4
* 08 总销售差额按季度按地区-层级结构.mp4
* 09 2017年销售总额在城市的分布情况.mp4
* 09 Dax函数.mp4
* 09 报表的设计建议.mp4
* 09 工作区.mp4
* 10 连接MySQL数据源.mp4
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