三、建议前置课程 Excel数据分析与可视化

课程由浅及深，主要介绍了数据分析与可视化的概念、Power BI获取Excel、Web、MySQL的数据、使用M语言进行数据预处理、使用DAX语言进行数据建模、数据分析与可视化、数据分析报表撰写、Power

本项目主要涉及技术为TipDMBI平台对数据进行可视化，使用插件在Excel表中构建针对数据的可视化查看的仪表盘。

三、建议前置课程 Excel数据分析基础与实战 Python编程基础 Python数据分析与应用 Python机器学习实战

全书深入浅出地介绍了数据分析与可视化的概念、Power BI获取Excel、Web、MySQL的数据、使用M语言进行数据预处理、使用DAX语言进行数据建模、数据分析与可视化、数据分析报表撰写、Power

本项目对某投资者的 15 只自选股票，采集了从 2010 年 1 月 1 日至 2020 年 9 月 29 日共 10 年多的股日线行情（开盘价，收盘价，最高价，最低价，成交量， 成交额等）数据，并保存在 Excel

通过本案例，掌握使用Excel进行数据分析和可视化的应用操作方法。 二、项目目标       分析湘鄂省区在疫情期间的物流数据，了解湖南、湖北两省区对于疫情防控期间物流业务的差别。

三、实现工具       Excel。   注：本课程仅供在线实习班级使用。

    《FineBI数据可视化分析》课程旨在帮助学员掌握使用FineBI这一先进的商业智能工具进行数据可视化和分析的核心技能。通过本课程的学习，学员将能够有效地从复杂的数据集中提取有价值的信息，并以直观的方式展示出来，以便于决策制定，大数据开发的终点是BI开发的起点，因此学习大数据开发建议也可以掌握BI开发。       课程内容包括但不限于：理解FineBI的基本概念与界面操作；掌握数据预处理技巧，如清洗、转换及合并数据集；深入探讨各种图表类型及其适用场景，包括柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图等；学会构建交互式仪表板，以及如何利用过滤器和下钻功能来增强数据分析的深度和广度；最后，课程还将介绍一些高级特性，比如自定义样式设置、报告自动化以及分享与协作的最佳实践。        适合人群广泛，包括数据分析师、业务经理、市场营销人员以及任何希望提升自己数据解读能力的专业人士。无需具备编程背景，但对基本的数据处理知识有所了解将有助于更好地完成本课程。