掌握 Power BI：任何實施數據策略的人都必須閱讀

Microsoft 的數據分析工具 Power BI 為企業提供了大量價值。 由於其在技術行業的出色記錄。 自發布以來，它改變了公司如何看待其運營並推動內部變革。 商業智能或 BI 能夠完美地管理組織運營的各個方面。

如果您打算將 BI 用作分析工具，則需要了解很多事情。 要了解您需要的一切，請繼續閱讀下文。

什麼是商務智能？

BI 是一種智能驅動的技術。 業務經理和企業高管使用它來評估數據並為決策提供有用的信息。

就其最簡單的形式而言，商業智能 (BI) 是一組將原始數據轉換為信息的概念、工具和技術。 它是一組程序和服務，可幫助將數據轉化為有用的知識和信息。

Power BI 培訓：從哪裡獲取？

Microsoft Power BI 是世界上最好的商業智能和數據分析解決方案之一。 Acuity Training的Power BI培訓課程可以幫助您掌握Power BI的使用。

本課程教您如何為您可能使用 Microsoft Power BI 執行的眾多操作構建有用的方法。 它還教您如何掌握從已發布的報告創建儀表板。 您還將更好地了解所收集的數據。

組織做出的戰略判斷和運營決策會受到 BI 的影響。 通過用假設和直覺代替歷史數據，它促進了基於事實的決策。

Power BI 的使用

Power BI 是一款主要專注於商業智能的數據交互軟件。 它就像複雜的 CRM 一樣工作。

從本質上講，Power BI 是軟件服務、程序和連接的集合，它們協同工作以將各種數據源轉化為交互式見解。 在這些情況下，可以直接從數據庫、網站或電子表格等結構化文件導入數據。

BI工具用於數據分析和管理。 它們生成報告、儀表板、地圖和圖表，為用戶提供有關企業性質的充分信息。

這對於公司在其運營的各個方面的順利運營至關重要。 小型和大型企業都可以使用 BI，因為無論業務規模如何，它都將執行相同的功能

使用 Power BI 只需要很少的工程資源。 在某些情況下，甚至不需要工程資源。

管理人員只需生成一個API 密鑰並將其輸入程序即可。 對於熟悉 Microsoft Excel 的人來說，Microsoft Power BI 具有相對簡單的用戶界面。 它也是一種多功能的自助服務工具，只需最少的初始培訓。 這是因為它與其他 Microsoft 應用程序交互。

Power BI 的主要目的是將來自外部來源的數據轉換為交互式分析報告。 此外，它還提供用戶友好的基於雲的功能。 這些功能使用戶能夠創建自定義儀表板和報告。

如何實施數據策略

如果你想在商業上取得成功，你必須精通數據分析。 這是一個很棒的工具，可以幫助您了解有關您公司的所有信息。

數據組織和分析是許多公司失敗的領域。 一家公司甚至可以在不知情的情況下收集數據，或者讓數據只是坐在那里而不被使用。

幸運的是，每個人都可以學習如何分析數據。 如今，數據分析可以快速且經濟地完成。 這是因為訪問這些分析工具很容易。 您可以通過閱讀以下信息來學習一些基本的數據分析技術。

1. 定義你的目標

在進行任何分析之前，您必須建立某些目標。 如果您不知道要尋找什麼，您可能會浪費大量時間來瀏覽電子表格。 你的目標會根據你在公司的職位和你收集的信息而改變。

您的數據收集、分析方法和數據驅動的結論都將以這些目標為指導。

2.清理你的數據

您的起始數據集將決定您的數據分析結果如何。 如果您擁有的數據不准確或不一致，您從研究中得出的結論將不充分或不正確。

收集數據後，請花一些時間整理數據，確保沒有重複數據。 在數據分析之前，數據的組織和清理是必不可少的。 這使您更有可能發現有見地的信息，而不是從相互矛盾的證據中得出錯誤的結論。

3. 創建數據分析工具包

有多種平台可用於評估您的數據。 但是，許多公司使用Excel等電子表格程序來存儲和分析數據。 選擇數據分析工具時應考慮以下兩點：

• 資料種類
• 數據量

您可以選擇軟件和工具來幫助您準確地執行任務。 考慮以下兩個因素：

• 搜索趨勢

當您意識到您的數據是乾淨的並且您可以使用多種工具時，您的分析就可以開始了。

首先在您的數據集中尋找模式。 如果您的大部分數據都是數字，那麼在圖表和其他可視化上繪製模式非常簡單。 如果您有非結構化數據，例如電子郵件或支持票，您可能需要不同的方法。

當另外兩件事之間存在相關性時，一件事導致另一件事的概念被稱為錯誤因果關係。 這是人們在檢查數據時最常犯的錯誤之一。

花時間收集足夠的信息並確保您的發現是準確的。 這是因為經常有另一個因素在起作用，導致您注意到的趨勢。

• 比較早期趨勢

如果您在識別數據中的趨勢和模式時遇到問題，您可能忽略了其他相關因素。 您只能看到您的表現的一個快照。 這就是為什麼您無法跟踪隨時間變化的原因。 您缺少的是上下文——您當前的數據與過去的時間段相比如何。

您應該將當前的統計數據與過去的表現進行比較，以便將您的發現放在上下文中。 但是，如果這不可能，您可能會發現查看行業基準很有幫助。

1. 解釋你的結果

以圖形方式而不是電子表格形式呈現數據有時更容易理解和評估數據。 在處理大數據集時，避免試圖在單個可視化中描繪過多信息。 當你使用簡單的圖表時，觀眾可以很容易地理解你的觀點和數據分析的結果。

結論

儘管數據分析可能很耗時，但請務必記住，這不是主要目標。 您正在分析數據，以便您可以在未來做出明智的決定。

數據分析還可以幫助您履行簿記和客戶滿意度等職責，因為經營企業不僅僅是這些任務。

Microsoft Power BI 是一種分析工具，支持各種規模的組織進行數據分析和知識共享。 借助這項技術，企業可以密切關注其運營並獲得快速響應。 這是通過可在所有設備上訪問的廣泛儀表板實現的。