Power BI 資料分析與視覺化實務應用

本次課程將分享完整 Power BI 資料分析的方法，以及如何透........

　　數據爆炸的時代，和數據打交道已成趨勢，越來越多的工作需要擁有數據分析與解讀的能力。換句話說，每個人都必須要懂得如何與手上的數據對話，並透視資料背後的意涵，採取對應的決策。在大數據分析的需求下，職場工作者更需要方便進行資料分析方法，完成報表製作需求。而 Power BI ，能夠提供比 Excel 處理更巨量的數據、分析呈現更清晰，更迅速準確的幫助決策！根據 Gartner 2017年的BI魔力象限分析報告，到2022年9成以上的分析平台將包含自然語言處理和人工智慧。

提供機構：

工業技術研究院(工研院產業學院)

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Power BI 資料分析與視覺化實務應用

上課地址：工研院產業學院產業人才訓練一部(台北)，實際地點依上課通知為準!!!!

時數：14

起迄日期：2020-11-19~2020-11-20

聯絡資訊：陳俐潔/02-23701111#310

報名截止日：2020-11-17

課程類別：人才培訓(課程)

活動代碼：2320080012

課程特介紹

數據爆炸的時代，和數據打交道已成趨勢，越來越多的工作需要擁有數據分析與解讀的能力。換句話說，每個人都必須要懂得如何與手上的數據對話，並透視資料背後的意涵，採取對應的決策。在大數據分析的需求下，職場工作者更需要方便進行資料分析方法，完成報表製作需求。
而 Power BI ，能夠提供比 Excel 處理更巨量的數據、分析呈現更清晰，更迅速準確的幫助決策！

根據 Gartner 2017年的BI魔力象限分析報告，到2022年9成以上的分析平台將包含自然語言處理和人工智慧。

目前Power BI 已經率先推出許多智能應用，例如，透過自然語言即時搜尋與自動生成分析報表，協助職場工作者分析問題與找出未來趨勢。
本次課程將分享完整 Power BI 資料分析的方法，以及如何透過 Power BI 內建 AI 功能，建立資料預測與自動生成視覺化報表。

課程特色/目標
✔ 資料視覺化分析結合AI應用: 市場上唯一結合 Power 與 AI應用
✔ 案例式、目標導向教學：圖像化的思考模式，帶你從無到有實際體驗商業分析的資料決策。

具備工具
學員請自備win7 or win8筆電有usb的NB
建議電腦規格：
• Windows 7 / Windows Server 2008 R2 或更新版本。
• 記憶體 (RAM)：可用量至少為 1 GB，建議量為 1.5 GB 或以上。
• 顯示：建議至少為 1440x900 或 1600x900 (16:9)。
• CPU：建議為 1 GHz 或更快的 x86 或 x64 位元處理器。

課程對象
(1) 希望學習資料分析結合AI應用者
(2) 經常手工製作重複性數據報表 (每月、每季或每年)，需要更高效進行資料分析，處理大量數據，並提供決策建議
(3) 工作需處理大量雜亂的數據的，並花費許多時間製作美化PPT圖表為報告加分

日期	課程名稱	課程大綱	時數
11/19(四)	Power BI 資料分析關念建立	l 數字決策思考邏輯觀念的建立 l 如何利用垂直、水平分析思考找出工作上的瓶頸 l 如何利用2維象限圖找出問題解的方法 l 實際工作案例分享與討論 l 如何從過去Excel資料分析方式轉換成 Power BI	1
	Power BI 工具介紹與基礎環境操作	l 桌機版 Power BI 操作介面練習 l 如何利用 Power BI 快速製作專業工作簡報(樹圖,卡片圖,KPI,圓餅,直條圖,篩選器) l 雲端 Power BI 平台介紹與練習 (建立儀表板,雲端分享) l 如何利用自然語言NLP在雲端查詢智慧報表 l 如何利用手機和語音查詢雲端智慧報表	2.5
	開放資料演練	l 匯入外部開放資料進行分析	1
	工作報表建立(各種數據資料分析手法練習)	l 設定資料模型: 透過關聯性將不同來源的資料做整合分析 l 基本函數運算 l 商業圖表及客製化圖表應用 l 設計目標KPI值 l 報表美學設計 l AI智能分析應用	2.5
11/20(五)	數字分析和 AI Data Driven 數據決策的重要性與趨勢	l 數據潮流的趨勢分析 l 1.2 人工數據智慧的發展趨勢 l 1.3 Power BI AI資料處理流程與案例分享	1
	進階工作報表建立	l 資料清理30招 l 多文件合併 l Dax入門與進階函數應用	3.5
	Power BI AI預測應用	l 利用 AI 挖掘報表問題與智能化分析運用 l Power BI AI 資料預測操作	1
	Power BI 自動化工作應用	l Power BI IoT物聯網圖表設計 l Power BI 設定資料示警/即時分享通知	1.5

講師簡介
蘇講師
【現任】為你而讀／客戶成功經理
【專長】Power BI 資料視覺化與分析應用
【經歷】Power BI企業內訓及公開班講師、Power BI商學院社群創辦人(1,450成員)、曾任國泰人壽營運企劃，InfoPower 產品行銷、荷蘭鹿特丹管理學院國際企業管理系

價格
加入工研院產業學院 LINE@訓練圈(https://line.me/R/ti/p/%40pyg8598o )，未來有相關課程，可優先獲得通知及更多優惠！

	課程費用
課程原價 (每人)	$12,000
七天前報名優惠價(每人)	$9,500
兩人揪團同行優惠價(每人)	$8,500
三人(含)以上揪團同行/工研人/學校優惠價(每人)	$7,000
RAISE博士優惠價	$6,500

開課資訊
● 主辦單位：財團法人工業技術研究院產業人才訓練一部(台北)

● 舉辦地點：工研院產業學院產業人才訓練一部(台北)，實際地點依上課通知為準!!!!

● 舉辦日期：2020年11月19日(四)至2020年11月20日(五)，09:00am~17:00pm，共計14小時

● 報名方式：請以正楷填妥報名表傳真至02-2381-1000

● 課程洽詢：02-2370-1111 分機310陳小姐、分機313蘇小姐

● 退費辦法：
學員於開訓前退訓者，將依其申請退還所繳上課費用90％，另於培訓期間若因個人因素無法繼續參與課程，將依上課未逾總時數1/3，退還所繳上課費用之50％，上課逾總時數1/3，則不退費。

● 注意事項：

1. 為確保您的上課權益，報名後若未收到任何回覆，敬請來電洽詢方完成報名。
2. 因課前教材、講義及餐點之準備及需為您進行退款相關事宜，若您不克前來，請於開課五日前告知，以利行政作業進行並共同愛護資源。
3. 若原報名者因故不克參加，但欲更換他人參加，敬請於開課前二日通知。
*本課程歡迎企業包班~請來電洽詢課程承辦人陳小姐、蘇小姐02-23701111#310、313

貼心提醒

信用卡：繳費方式選「信用卡」，直到顯示「您已完成報名手續」為止，才確實完成繳費。
ATM轉帳：繳費方式選擇「ATM轉帳」者，系統將給您一組轉帳帳號「銀行代號、轉帳帳號」，但此帳號只提供本課程轉帳使用, 各別學員轉帳請使用不同轉帳帳號！！轉帳後，寫上您的「公司全銜、課程名稱、姓名、聯絡電話」與「收據」回傳。
銀行匯款：土地銀行　工研院分行，帳號156-005-00002-5（土銀代碼：005）。戶名「財團法人工業技術研究院」，請填具「報名表」與「收據」回傳。
即期支票或郵政匯票：抬頭「財團法人工業技術研究院」，郵寄至： 100台北市中正區館前路65號7樓704室陳小姐收。
計畫代號扣款(工研院同仁) :請從產業學院學習網直接登入工研人報名；俾利計畫代號扣款。