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Qlik Sense数据分析技术
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地点时间: 线上 12月17-18日; 2月20-21日;北京、 上海、深圳根据报名开班
课程费用: 4500元/人
企业内训: 可以根据企业需求,定制内训,详见
内训学习手册
认证方式:
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测: 在线考试
能力分析,给出学习建议
合格者颁发证书,作为职业技能资格证明
在当今数据驱动决策的时代,掌握高效的数据可视化与分析工具对于企业及个人而言至关重要。 Qlik Sense 作为一款功能强大、操作简便的自助式商业智能工具,能够帮助用户快速构建数据报表、仪表板及进行深度数据分析,是提升业务洞察力和决策效率的理想选择。本 Qlik Sense 培训课程旨在通过系统化的教学,使学员全面掌握 Qlik Sense 的核心功能与应用技巧,成为数据分析与可视化的高手。
培训目标:
掌握基础操作 :使学员熟悉 Qlik Sense 的界面布局、基本操作流程及项目创建与管理方法,为后续学习打下坚实基础。
精通数据连接与预处理 :深入理解并实践 Qlik Sense 的数据源连接、数据导入、清洗与转换技术,确保数据质量与分析结果的准确性。
精通数据可视化 :掌握丰富的图表类型与组件配置,能够根据业务需求灵活设计美观、直观的数据报表与仪表板,提升数据故事的讲述能力。
深入数据分析 :学习运用 Qlik Sense 提供的数据分析功能,包括数据钻取、过滤、排序、分组、聚合等,挖掘数据背后的深层次信息,辅助业务决策。
仪表板与分享 :学会设计高效的仪表板布局,利用仪表板进行数据监控与预警设置,并掌握数据报告的导出与分享技巧,促进团队协作与信息流通。
实战项目演练 :通过多个实战项目案例,让学员在模拟真实工作场景中应用所学知识,巩固技能,提升解决实际问题的能力。
培训对象:
企业数据分析师:希望利用 Qlik Sense 提升工作效率,实现更复杂数据分析需求的职场人士。
业务经理与决策者:制定战略决策的中高层管理者,希望通过直观的数据报表快速掌握业务动态。
IT 技术人员:负责数据分析平台搭建与维护,希望通过 Qlik Sense 实现数据的高效整合与展示。
数据科学爱好者:对数据可视化与分析充满兴趣,希望快速入门并实践数据科学的个人学习者。
学员基础: 具有数据分析或者数据管理的工作经验
授课方式: 讲师讲授+案例解析+互动交流+现场答疑
培训 内容:2天
Qlik Sense应用概述
什么是敏捷商务智能
用数据讲故事
主要的数据可视化软件对比
Qlik Sense 如何工作
Qlik Sense 的产品体系
Qlik Sense 简单易用的视图与界面
Qlik Sense可视化报表基本知识
度量和维度
可视化数字仪表板
常见图表:饼图、柱形图、组合图、地图、树形图、散点图、 KPI 、透视表
切片筛选互操作:筛选器、绘制筛选、图例筛选
可视化报表应用程序设计
添加数据
导入销售报告 csv 文件
添加并关联更多数据
查看数据模型
案例:销售报表 Dashboard
创建可视化
添加筛选器窗格
添加饼图、条形图、折线图
添加组合图
添加关键绩效指标( KPI )
添加仪表
案例:产品 Product Details
添加树形图
案例:客户 Customer Details
添加散点图
添加表格 Customer KPIs
将表格“客户 API ”转换为透视表
案例:客户数据地图 Map
数据模型基本脚本编译
数据连结基本概念
数据连接类型
支持的文件格式
LOAD 和 SELECT 语句
ODBC 数据连接设置
编辑数据模型脚本
使用 Resident 或前置 LOAD 来加载数
多表格串联
循环引用
合成主键
添加维度和度量
数据模型高级编辑
脚本编辑工具介绍
访问命令和函数的语法帮助
调试工具栏使用
数据模型转换与清洗
使用 Crosstable 前缀逆透视数据源表格
使用 Join 和 Keep 合并表格
使用内部记录函数: Peek() 、 Previous() 、 Exists()
使用 Mapping 进行数据格式转换
处理层次结构数据
层次结构的概念
案例: Market 、 Country 、 State 和 City , Hierarchy 命令
报表成果共享
创建数据故事幻灯片
截取快照
创建简单故事幻灯片
使故事更有趣的设计技巧
故事展示:访问快照的实时数据
导出为一个 PowerPoint 演示格式
发布数据报表
发布流的功能
发布报表的工作表和故事
导出数据
图片、 PDF 格式导出与打印
从可视化导出数据
导出表格
导出可视化内容
实操课题
案例简介:
某公司的毛利率连年下滑,且在同行业中处于落后位置。因此,今年该公司把「优化企业综合毛利」设为重点项目之一。假设你是该公司的财务部门的数据分析师,请你负责这个项目。
分析思路:
对毛利率下滑分析,我们可以按照 MECE 原则对指标进行逐层拆解。
毛利率 = 毛利额 / 销售额
销售额 = 销售单价 * 销售数量
毛利额 = 销售额 - 成本额
可以看出影响毛利率的关键因素是「销售额」和「成本额」,这里我们先对「毛利率」、「销售额」和「成本额」进行核心指标监控,然后进一步从「销售端」和「成本端」分析。
总指标监控:
毛利率趋势情况
销售额趋势情况
成本趋势情况
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咨询目标
对客户的数据库进行性能评价,设计优化,管理优化
咨询范围
数据库性能评价,数据库结构优化,数据访问SQL优化。
咨询方式
现有数据库调查,问题诊断,性能评价。
对数据库进行逻辑结构优化,对数据库进行访问SQL优化。
建立数据库运行监控平台。运行监控与优化方法指导。
成功案例
建设银行,中国农业银行,中国工商银行,中航信
详情咨询:010-62670969, zhgx@uml.net.cn