Power Pivot是Excel里的免费加载项，只需激活便可使用。它是微软Power BI 系列工具的大脑。有人说它是过去20年Excel里最好的新功能，它可以：
1. 轻松处理各种量级的数据，不再受Excel一百万的行数限制。
2. 快速建立多表关系，再也不用vlookup了。
3. 只需一次建模，以后只要刷新报表即可，节省您更多的时间。
4. 只需有简单的Excel技能就能轻松上手，无需技术背景。
5. 与其它Power BI工具（Power View、Power Query、Power BI、SQL等）无缝集成。
课程的特色 – 用商业分析师的语言来讲技术、分享实战经验，让您少走弯路！课程由资深商业分析师开发制作，通过真实的商业案例，由浅入深地讲解Excel Power Pivot的基础知识，以及从数据获取、分析到展现的全过程。通过学习本课程，您可以快速通过Excel Power Pivot进行数据建模分析，做出让老板眼前一亮的企业级分析报告。同时，您还可以学到不同商业应用场景的分析方式和常见问题的处理技巧。
适用人群
Excel用户，需要提升技能效率的企业人员和决策者，尤其是市场、销售、产品、人事、财务、运营、分析等人员
课程目录：
Excel Power Pivot数据建模分析（基础篇）
课时01.购前必读.swf
课时02.Power.Pivot简介.flv
课时03.PowerPivot和PowerBI，Power.Query，PowerView，Power.Map的关系.flv
课时04.加载Power.Pivot到Excel.flv
课时05.Power.Pivot在Excel.2016里的新功能.flv
课时06.创建一个简单的多表数据模型.flv
课时07.生成Power.Pivot数据透视表和Power.View报告.flv
课时08.Power.Pivot界面和选项卡介绍.flv
课时09.初识DAX-DISTINCTCOUNT不重复计数.flv
课时10.计算列和度量值（计算字段）.flv
课时11.理解Power.Pivot里的关系.flv
课时12.从Excel表格文件加载.flv
课时13.从链接表加载.flv
课时14.从剪贴板加载.flv
课时15.从SQL.Server数据库或SQL.Server分析服务加载.flv
课时16.更改&刷新数据连接.flv
课时17.数据的提取和合并.flv
课时18.数据的计算和分组.flv
课时19.数据的格式转换.flv
课时20.聚合函数.flv
课时21.逻辑函数.flv
课时22.信息函数.flv
课时23.数学函数.flv
课时24.文本函数.flv
课时25.转换函数.flv
课时26.日期和时间函数.flv
课时27.关系函数.flv
课时28.Calculate函数.flv
课时29.Divide函数（安全除法）.flv
课时30.趋势分析.flv
课时31.年度增长率分析（YOY).flv
课时32.产品分析.flv
课时33.客户分析.flv
课时34.区域分析.flv
课时35.任务额完成度分析.flv
课时36.销售人员排名分析.flv
课时37.创建关键绩效指标（KPI).flv
课时38.创建层次结构.flv
课时39.Power.Pivot和Power.View的配合.flv
课时40.定义集合.flv
课时41.生成非数据透视表结构的报告(CUBEVALUE和CUBEMEMBER).flv
课时42.了解钻通.flv
课时43.了解透视.flv
课时44.设置报告的刷新.flv
课时45.更改数据源&字段.flv
课时46.养成良好的工作习惯.flv
课时47.生成事实表（Fact.Table）.flv
课时48.切片器的格式和属性调整.flv
课时49.制作报告说明页和美化.flv
课时50.设置模型中的同义词.flv
Excel Power Pivot数据建模分析（进阶篇）
课时01.购前必读.swf
课时02.Power.Pivot时间智能概述.flv
课时03.创建一个日历表.flv
课时04.年累计（YTD)&季度累计(QTD)&月累计(MTD).flv
课时05.计算同比（YOY)和环比(MOM).flv
课时06.计算工作日.flv
课时07.使用DAX做为查询语言.flv
课时08.使用Summarize函数创建链接回表.flv
课时09.使用链接回表进行RFM分析.flv
课时10.使用Generate函数创建辅助表.flv
课时11.高级聚合函数SUMX.flv
课时12.常用筛选器函数.flv
课时13.SUMX加FILTER实现无关系的数据获取.flv
课时14.Earlier函数.-.DAX进阶的里程碑.flv
课时15.使用Earlier进行排名.flv
课时16.使用Earlier区分新老客户.flv
课时17.筛选上下文和行上下文.flv
课时18.使用Filter和All进行上下文交互.flv
课时19.使用Calculate进行上下文转换.flv
课时20.使用Userelationship建立两表之间的多个关系.flv
课时21.使用多对多关系.flv
课时22.产品&客户分类分析（ABC分析）.flv
课时23.创建参数表.flv
课时24.订单分组分析.flv
课时25.排名分析.flv
课时26.TOPN大客户分析（畅销品）.flv
课时27.经销商RFY分析.flv
课时28.使用父子层级.flv
课时29.计算移动平均.flv
课时30.用量增长分析.flv
课时31.用量预测分析.flv
课时32.使用USERNAME实现Excel里的权限控制.flv
课时33.使用切片器进行排序.flv
课时34.非典型时间智能.flv
课时35.神奇的特殊汇总方式.flv
课时36.ISFILTERED去除重复值.flv
课时37.使用PowerPivot进行表格合并.flv
有需要联系v；加客服窗口的联系方式
摘要：《从Excel到Power BI数据分析可视化》Excel Power Pivot数据建模，本文旨在深入探讨Excel到Power BI的数据分析可视化过程，重点分析Excel Power Pivot数据建模的原理、方法和应用。通过对比Excel和Power BI在数据处理、分析和可视化方面的差异，帮助读者更好地理解和运用Power BI进行数据分析。
1、数据建模基础
数据建模是数据分析的基础，它涉及到数据的组织、存储和查询。在Excel中，数据建模主要通过Power Pivot实现。Power Pivot是Excel的一个扩展插件，它提供了强大的数据处理和分析功能。通过Power Pivot，用户可以将来自不同数据源的数据整合到一个数据模型中，从而实现更高效的数据分析。
在数据建模过程中，首先需要确定数据模型的结构。这包括定义数据表、关系和度量值。数据表是数据模型的基本单元，它包含了数据的基本信息。关系则用于定义数据表之间的关联，度量值则是用于计算和分析数据的公式。
此外，Power Pivot还提供了数据透视表、切片器等工具，可以帮助用户更直观地查看和分析数据。通过这些工具，用户可以轻松地创建各种数据视图，从而更好地理解数据背后的信息。
2、数据处理技巧
数据处理是数据建模的关键环节，它涉及到数据的清洗、转换和整合。在Excel中，数据处理主要通过Power Query实现。Power Query是一个强大的数据清洗和转换工具，它可以帮助用户快速处理大量数据。
使用Power Query，用户可以轻松地从各种数据源导入数据，如Excel文件、CSV文件、数据库等。同时，Power Query还提供了丰富的数据处理功能，如数据清洗、数据转换、数据合并等。
在数据处理过程中，需要注意数据的准确性和完整性。通过Power Query的数据清洗功能，可以去除重复数据、修正错误数据、填充缺失数据等，从而确保数据的质量。
3、数据分析方法
数据分析是数据建模的核心目标，它涉及到数据的挖掘、分析和解释。在Excel中，数据分析主要通过Power Pivot和Power View实现。Power Pivot提供了丰富的数据分析功能，如数据透视表、DAX公式等。
数据透视表是一种强大的数据分析工具，它可以将大量数据以表格形式展示，方便用户进行数据分析和比较。DAX（Data Analysis Expressions）是一种用于Power Pivot的公式语言，它可以帮助用户创建复杂的计算和度量值。
通过Power View，用户可以创建各种数据可视化图表，如柱状图、折线图、饼图等。这些图表可以帮助用户更直观地理解数据背后的信息，从而做出更明智的决策。
4、可视化应用
数据可视化是数据分析的重要环节，它可以将数据以图形化的方式展示，使数据更加直观易懂。在Excel中，数据可视化主要通过Power View实现。Power View提供了丰富的图表类型和设计选项，可以帮助用户创建各种精美的数据可视化作品。
使用Power View，用户可以轻松地将数据透视表和DAX公式转换为图表，从而实现数据的可视化。此外，Power View还支持交互式图表，用户可以通过拖拽、筛选等方式与图表进行交互，从而更深入地了解数据。
在实际应用中，数据可视化可以帮助企业更好地了解市场趋势、客户需求等，从而制定更有效的市场策略。同时，数据可视化还可以用于学术研究、政府决策等领域，为各种决策提供数据支持。
总结：本文从数据建模基础、数据处理技巧、数据分析方法和可视化应用四个方面，详细阐述了《从Excel到Power BI数据分析可视化》Excel Power Pivot数据建模的原理和应用。通过对比Excel和Power BI在数据处理、分析和可视化方面的差异，本文旨在帮助读者更好地理解和运用Power BI进行数据分析。
本文由nayona.cn整理
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