正版资源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《Power BI 零售数据可视化分析 视频教程》围绕一家零售连锁超市集团的真实数据场景展开，从数据接入、模型搭建到可视化呈现走完一遍完整流程。它不是单纯的工具操作演示，而是把 Power BI 放进零售业务语境里讲——同一份销售数据，为什么这样建模、为什么选这个视觉对象、指标口径怎么统一，课程里都有对应的讨论。对已经会写 SQL、能看懂表结构，但没系统做过 BI 报表的开发者来说，这类资料的价值在于提供一份可以对照实践的参照物。
技术栈与工具边界
课程主体是 Power BI Desktop，涉及 Power Query 做数据清洗与转换、数据模型中的表关系与筛选方向、DAX 编写度量值，以及报表页面的视觉对象配置。零售场景会带出几个典型问题：多表关联下的维度建模、时间智能函数处理同比环比、层级结构（大区—门店—品类）的钻取。这些内容在通用文档里都有，但分散在各处，课程把它们压进一个连续的业务流程，便于观察每一步操作的上下游影响。需要说明的是，这不是前端或后端工程课，不涉及 Vue、MySQL 建库这类内容，工具链集中在微软 BI 体系内。
零售业务的分析主线
零售连锁超市的数据通常围绕人、货、场三条线组织。课程里能看到的分析对象包括销售流水、门店维度、商品品类、会员与促销活动等。典型任务如：按区域和门店对比销售额与毛利、识别滞销品类、观察促销期间的客流与客单价变化、用地图和矩阵表呈现门店分布与排名。这些任务决定了建模时哪些字段要做维度、哪些要做度量，也决定了 DAX 里 CALCULATE、FILTER、时间智能函数的组合方式。跟着做一遍，能理解「业务问题 → 数据模型 → 可视化表达」这条链路是怎么对应的，而不是孤立地记函数语法。
可视化对象与交互设计
课程覆盖的视觉对象包括柱状图、折线图、饼图与环形图、卡片图、矩阵表、地图、切片器等，并会讲到格式设置、条件格式、钻取与书签、页面之间的联动。零售报表的使用者往往是门店运营或区域管理者，他们关心的是「哪个店掉了」「哪个品类在涨」，因此页面的信息层级和筛选路径比图表花哨程度更重要。课程在实战章节里会反复调整视觉对象的字段配置和交互行为，这部分适合放慢速度，自己动手替换数据源验证效果。
怎么用这套资料
- 先确认本机 Power BI Desktop 版本与课程一致，避免界面菜单差异带来的卡顿。
- 不要只看视频。每看完一节，用自己的示例数据复现一遍度量值和图表，尤其是 DAX 部分，报错信息本身就是学习材料。
- 把课程里的零售数据模型当作模板，替换成你手上业务表，检验维度设计和指标口径是否还成立。
- 配套章节笔记适合在复盘时快速回看关键步骤，但建议自己再整理一份度量值清单，标注每个指标的计算逻辑和适用场景。
适合谁，不适合谁
如果你已经具备基本的表格数据处理能力，想补齐 BI 报表这条链路，或者需要在工作中交付零售、连锁门店类的分析看板，这套资料可以直接拿来对照实践。它更适合作为「边做边查」的参考，而不是一次性刷完的视频课。如果你的目标是从零学数据分析理论、或者需要的是 Python、SQL 层面的建模训练，那这门课覆盖不到，需要另找资料补充。
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
