PowerBI培训课程，如何快速掌握核心技能？

99ANYc3cd6 课程介绍 2025-12-06 1

以下为您整理了一份全面、系统的 Power BI 培训课程指南，从入门到精通，并包含学习资源推荐和学习路径建议。

课程体系结构（从入门到专家）

一个完整的 Power BI 学习路径通常可以分为以下几个阶段：

Power BI 入门与基础

这个阶段的目标是了解 Power BI 的核心概念，能够独立完成从数据到报告的完整流程。

核心知识点：
1. Power BI 概览与界面介绍：
  - 了解 Power BI Desktop、Service、Mobile 的区别和用途。
  - 熟悉 Power BI Desktop 的工作区（功能区、报表视图、数据视图、关系视图）。
2. 数据获取:
  - 连接多种数据源：Excel/CSV、SQL Server、数据库、网页、文件夹等。
  - 了解 Power Query 编辑器，这是数据清洗和转换的核心工具。
3. 数据清洗与转换:
  - 核心操作： 删除列、拆分列、合并列、替换值、数据类型转换、填充、逆透视/透视。
  - 高级操作： 处理重复值、处理错误、使用条件列、分组依据、追加/合并查询。
4. 数据建模:
  - 关系视图： 理解表与表之间的关系（一对一、一对多），并建立正确的模型关系。
  - 计算列： 使用 DAX (Data Analysis Expressions) 创建新的列。
  - 度量值： 理解度量值与计算列的区别，创建第一个简单的度量值（如：总销售额）。
5. 数据可视化:
  - 创建基本图表：表格、矩阵、卡片、KPI、柱状图、条形图、折线图、饼图等。
  - 使用图表筛选器、页面筛选器、视觉对象级别筛选器。
  - 理解“字段”窗格中的“值”、“图例”、“轴”等区域的作用。
6. 报表发布与分享:
  - 将报表发布到 Power BI Service。
  - 在 Service 中创建和配置仪表板。
  - 了解基本的共享和协作功能。

Power BI 进阶与数据分析

这个阶段的目标是深化数据建模能力,掌握高级分析技巧，制作更具洞察力的交互式报表。

核心知识点：
1. DAX 深入学习:
  - 核心函数： CALCULATE, FILTER, ALL, VALUES, DISTINCT, RELATED, RELATEDTABLE。
  - 时间智能函数： TOTALYTD, SAMEPERIODLASTYEAR, DATESBETWEEN 等，用于同比、环比分析。
  - 高级迭代函数： SUMX, AVERAGEX, COUNTX 等。
  - 理解上下文： 理解筛选上下文和行上下文是掌握 DAX 的关键。
2. 高级数据建模:
  - 数据模型优化： 标记日期表、管理隐藏字段、设置关系基数。
  - 高级关系： 多对一关系、双向筛选、交叉筛选方向。
  - 变量： 使用 VAR 提高复杂度量的可读性和性能。
3. 高级可视化:
  - 使用更复杂的图表类型：散点图、地图、树状图、漏斗图、瀑布图等。
  - 书签和按钮： 创建导航按钮、场景切换器，实现动态交互。
  - 切片器： 使用高级切片器（如：搜索切片器、日期范围切片器）。
  - 条件格式： 在表格、矩阵中应用数据条、色阶等。
4. Power Query 高级应用:
  - M 语言基础： 了解 M 语言，编写自定义函数。
  - 高级转换： 自定义拆分、逆透视/透视的灵活运用、处理 JSON/XML 数据。
  - 参数化查询： 使用参数实现动态数据源选择。

Power BI 高级与开发

这个阶段的目标是成为 Power BI 专家，能够处理企业级复杂场景，进行自动化部署和管理。

核心知识点：
1. 高级 DAX:
  - 高级迭代： SWITCH, IF 嵌套，处理复杂业务逻辑。
  - 高级时间智能： 日期表的自定义处理，复杂的同比/环比计算。
  - 高级筛选： USERELATIONSHIP, TREATAS, KEEPFILTERS。
2. Power BI 与 Azure 服务集成:
  - 使用 Azure Analysis Services (AAS) 或 Azure Synapse Analytics 作为数据源，实现企业级语义模型。
  - 使用 Azure Data Factory (ADF) 进行数据ETL/ELT。
3. Power BI 管理与治理:
  - Power BI 管理员： 了解管理员中心的功能（容量管理、用户管理、应用设置等）。
  - 应用工作区： 使用应用工作区进行正式报表的分发和管理。
  - 部署管道： 了解 Power BI 的生命周期管理，实现自动化部署。
4. Power Automate (Flow) 集成:
  创建自动化流程,定时刷新报表、通过邮件发送报表快照、根据条件创建任务等。
5. 性能优化：
  - 识别和解决查询性能瓶颈、DAX 度量值性能问题。
  - 优化数据模型和报表结构。

学习资源推荐

官方资源（免费、权威）

Microsoft Learn: （首选学习平台）
- 提供从入门到专家的模块化学习路径,每个模块都有理论讲解和动手实验。
- 路径推荐：
Power BI 官方文档:
最权威的参考手册,适合遇到具体问题时查询。
Power BI Blog:
获取最新功能发布、最佳实践和专家技巧。

视频平台（免费、系统）

Bilibili (B站):
- 搜索“Power BI 入门”、“Power BI DAX”等关键词，有大量国内UP主制作的免费高质量教程，非常适合初学者。“PowerBI木木老师”、“跟我学Power BI” 等频道。
YouTube:
- Guy in a Cube: 全球最受欢迎的 Power BI 频道之一，内容深入浅出，覆盖各种高级主题。
- SQLBI (Marco Russo & Alberto Ferrari): DAX 之父的频道，是学习 DAX 的最高殿堂。
- Leila Gharani: 商业分析和 Excel/Power BI 大神，教程注重实际业务场景。

付费课程（系统、深入）

Udemy:
拥有大量高评分的付费课程,通常包含大量实战项目，推荐搜索 "Microsoft Power BI A-Z" 或 "Power BI DAX" 等关键词，选择评分高、内容新的课程。
Coursera / edX:
提供由大学或知名企业（如 Microsoft）认证的专业课程和专项课程，体系更完整，适合希望获得证书的学习者。
国内在线教育平台:
- 慕课网、CSDN学院、腾讯课堂等也有大量 Power BI 课程，可以根据讲师评价和课程大纲选择。

书籍

《Microsoft Power BI 桌面版数据分析与可视化》: 国内经典入门书籍，内容详实。
《《SQLBI》系列书籍: 由 DAX 之父撰写，是深入学习 DAX 和数据模型的权威之作，如《《The Definitive Guide to DAX》》。

学习路径建议

针对初学者 / 职场转行者：

目标： 1-2个月内掌握基础，能独立完成常规报表。
路径：
- 第1-2周： 主攻 B站的入门教程，同时对照 Microsoft Learn 的“入门”模块，跟着做一遍所有示例，重点是 数据获取、Power Query 基础、数据建模（关系、计算列、度量值） 和 基础图表。
- 第3-4周： 找一个自己感兴趣的公开数据集（如 Kaggle），尝试从头到尾做一个小项目，遇到问题时，带着问题去 B站、YouTube 或 Google 搜索，开始深入学习 DAX 基础函数（CALCULATE 是重中之重）。
- 后续： 学习如何将报表发布到 Power BI Service，并创建一个简单的仪表板。

针对有一定基础的数据分析师：

目标： 3-6个月内成为团队中的 Power BI 高手。
路径：
- 第1-2个月： 系统学习 DAX，不要只看视频，一定要亲手练习，推荐 Guy in a Cube 和 SQLBI 的视频，并阅读 《The Definitive Guide to DAX》 的相关章节。
- 第3-4个月： 专注于 高级可视化和交互，深入学习 书签、按钮、高级切片器，并尝试制作一个动态的、故事化的仪表板。
- 第5-6个月： 探索 Power Query 高级功能 和 数据模型优化，了解如何与 Azure 服务结合，并开始关注 Power BI 管理和治理方面的知识。

针对希望成为专家的开发者：

目标： 长期学习，掌握企业级解决方案。
路径：
- 在精通进阶内容的基础上,深入学习 Azure 生态（Synapse, AAS, ADF）。
- 深入研究 Tabular Object Model (TOM) 和 XMLA 端点，用于自动化部署和模型管理。
- 关注 Power BI Embedded 和 API 的开发应用。
- 持续关注 Power BI 社区 和 官方博客，跟进最新技术动态。