在第一章中，您将把数据集导入并集成到 Power BI，了解未清洗数据所面临的挑战。随后使用 Power Query 编辑器的操作来清洗并整合数据，使其可用于报表。

Power BI 竞品销量分析

数据转换最佳实践

加载数据

转换数据

追加查询

数据模型性能优化

设置关系

准备数据与模型

在本章中，将清洗后的数据加载到 Power BI 后，您将继续构建通用数据模型，分析制造商的产品增长，并在多个地域维度上将您的制造商与竞争对手进行对比。

发掘业务洞察

Top N 分析

销售趋势分析

DAX 度量刷新

今年 vs 去年与 % 增长计算

市场份额分析

探索销售趋势

在最后一章中，您将通过使用图片与添加导航，使 Power BI 报告更加动态和可交互。您还将使用高级功能与可视化，将数据以故事形式呈现，便于终端用户据此做出明智决策。

呈现您的故事

动态主题格式设置

使用书签和按钮进行故事讲述

基于 AI 的可视化

下钻

可视化最佳实践

总结

构建数据驱动的故事

Metadata Sheet

DataCamp vs. Local Experience

Exercises and Datasets

本 Power BI 案例研究基于真实业务场景，您将应用 ETL 与可视化的概念。通过 Power BI 和 Power Query 编辑器，您将从多源数据集成开始，完成数据转换、建模与可视化，逐步构建一份完整的 Power BI 报告。

您将开展销售与市场份额分析，不仅关注公司内部表现，评估产品销售情况，还将从外部比较与竞品厂商的对比表现。由此，业务用户可以基于数据做出更有依据的决策与行动。

在完成本案例后，您将更深入理解竞品销售分析，并能更自信地将 Power BI 应用于您自己的数据集。




<h2>通过 Power BI 案例研究应用你的技能</h2>
这个 Power BI 案例研究围绕一个真实的业务用例展开，您将应用 ETL 和可视化的概念。 
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<h2>从 Power Query 到 Power BI</h2>
通过 Power BI 和 Power Query 编辑器，你将参与开发一份完整的 Power BI 报告，从多个来源的数据集成、数据转换、建模，到最终的数据可视化。
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<h2>进行详细分析 </h2>
你将开展销售和市场份额分析，不仅关注公司内部业绩，反思产品的销售表现如何，还会从外部分析其与竞争制造商相比的表现如何。 因此，业务用户可以基于数据做出明智的决策和行动。
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到本案例研究结束时，你将更深入地理解竞争对手销售分析，并且在使用 Power BI 处理自己的数据集时更有信心。


Data Modeling in Power BI

DAX Functions in Power BI

Report Design in Power BI

本Power BI案例研究展示了一个实际业务用例，您将应用ETL和可视化概念。

案例研究：在 Power BI 中进行竞品销售分析

本 Power BI 案例研究围绕一个真实业务场景展开，你将应用 ETL 和可视化概念。

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