课程背景：
当前，新一轮科技革命和产业变革正在深入发展，数字化转型已成为大势所趋。 《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2024年远景目标纲要》提出，加快数字发展，建设数字经济、数字社会、数字社会，营造良好数字生态，建设数字中国。 **中华人民共和国发布的《数字经济发展“十四五”规划》提出了不断做强、优化和拓展我国数字经济的具体措施。 数字时代对会计数字化转型提出了必然要求。 加快会计数字化转型，一方面是实施国家信息化发展战略、推动数字经济与实体经济深度融合、建设数字中国的必然选择另一方面，对促进我国会计职能的拓展，提高会计工作和会计信息化水平具有重要意义。
财务是衡量所有企业经营业绩的重要方面，财务数字化一直被视为企业数字化转型的重要突破口。 因此，财务不再局限于会计科目+复式记账等简单算法，而是立足于企业管理和社会经济运行，挖掘、收集和分析与业务相关的数据，帮助企业获得洞察力，构建基于数据+算法的新型决策机制，实现更高效、科学、准确、及时的决策。 因此，数字金融是数据、规则、算法和算力的融合，是金融的未来。
为此，本课程利用数据决策，为企业构建智能财务分析报告基于财务和业务分析，以Power BI工具为突破口，跳出传统的面向IT的自助式商业智能分析，向面向业务的自助式商业智能分析，打造工具赋能，让数据真正成为自己的力量，从而实现自身价值和财务价值，帮助企业实现效益最大化。 全程采用案例实践教学、课内教师指导、课后作业巩固、线上线下全方位跟踪服务的创新培训模式，确保每个学生都能学用，提高职场核心竞争力，为个人发展加分，创造成功机会。
课程优势：
产融融合：创建有价值和增值的财务分析和报表，以支持管理层的决策。
工具赋能：注重利用金融和业务活动的信息流，提高工作效率，赋能业务发展。
量化管理：用数据做决策，摆脱借经验和直觉做判断的坏习惯。
自助式分析：无需依赖IT人员和专业分析团队，自助式商业智能分析工具即可全面分析和挖掘业务数据，获取第一手数据分析结果，辅助业务决策。
构建系统：帮助企业建立财务数据标准体系，推进财务数据治理能力建设，构建智能化管理会计体系，让管理者看得清、认错、改进决策、促行动。
人才发展：加强企业会计信息化人才培养，企业数字化转型离不开高层次人才的支持，也能更好地服务于企业的经营管理。
课程时长：2天，每天6小时。
课程目标：
财务部主管：我想引导财务部门的转型，我的工作重点更多的是与业务运营相结合。
财务分析师每天需要进行大量的财务数据处理，面对繁琐的Excel工作，没有合适的工具。
财务与会计不愿意每天“算账”，我想从会计会计转型为管理会计。
课程方法：理论讲解+案例教学+教师互动+课堂辅导+学生动手实践。
教学软件：参加者请自备笔记本电脑，并提前安装Office2016及以上版本及Power BI Desktop软件。
课程大纲
第一讲：数据思维——智能数据分析思维及相关技术
分析：传统统计数据思维与智能分析数据思维的转变与区别。
进口：业务数据分类思维和财务报表数据的标准化范式。
1. 财务数据报表结构化标准
1.财务数据报表的分类。
2.应用场景及一维表与二维表之间的转换。
2、财务数据运营自动化思维
1.分析数据处理效率低下的原因。
2.如何对信息系统引入的数据进行再处理。
3.如何快速批量处理不规则数据。
4.如何实现分析报表的自动化，实现一键刷新，让您一劳永逸。
三、财务数据报表模板思考
想：什么是数据报告模板。
1.构建报告模板的想法。
2.构建报告模板需要哪些技能。
四、常见的数据分析思维
1.发现趋势：**的想法。
2.澄清关系：交叉的想法。
3.验证结论：假设性想法。
4.判断好坏：对比的概念。
5.万物的回归：分组的想法。
6.看看规模：平均的概念。
5. 日常数据分析中最常用的五种工具介绍
1.海量数据的克星——数据透视表。
2.一个简单的工具派上用场——条件格式。
3.数据分类和统计工具 - 分类和汇总。
4.使抽象数据可视化 - 图表。
5.Power BI，交互式数据可视化和分析工具
第二讲：技能提升 – 商业分析中的数据准备
1.获取分析数据 - 使用Power Query快速获取信息系统中的数据
1.从 excel 或其他文件中获取它。
2.从数据库中获取它。
3.从云中的 Web 获取它。
2. 清洗和分析数据——数据转换和处理
1.行和列管理和数据筛选。
2.数据格式的转换。
3.拆分、合并和提取数据。
4.删除重复项和错误值。
5.转置和反转。
6.透视和反向透视。
7.分组依据。
8.添加列。
9.日期和时间的排序规则。
3. 整合不同信息系统的数据——数据组合与聚合
1.追加查询。
2.合并查询。
3.在查询中合并共同疫苗接种类。
文件合并
1）总结工作簿中的大量工作表。
2）汇总文件夹中的多个工作簿。
第 3 讲：自助式分析 - Power BI 商业智能工具应用程序
进口：
1） Power BI 系列组件简介。
2） Power BI Desktop 安装。
1.pbid 中的查询视图：获取数据和查询编辑。
2.pbid 中的关系视图：在基础业务事实表之间创建数据关系（建模）
3.pbid 中的数据视图：创建列并调整类型的格式。
4.pbid 中的报表视图：创建具有可视化效果的图表并优化格式。
5.Pbid 中的可视化效果：Power BI 中的本机可视化效果。
6.Power BI Work Master Process：用于自助式商业智能分析的流程框架。
利用 Power BI 工具快速可视化数据
1）表格和矩阵可视化的操作和格式化。
2）关键指标：卡片图、KPI图的操作方法。
3）使用柱形图和条形图来比较和分析运营数据。
4）使用折线图和面积图分析运营数据的趋势。
5）使用饼图和圆环图分析运营数据的占比。
6）使用散点图分析操作数据的相关性。
7）使用地图对运营数据进行区域分析。
8）使用瀑布图分析运营数据的影响因素。
9）个性化分析方法的可视化。
10）可视化对象的切片、过滤和交互式分析。
11）从宏观分析钻取到微观分析的方法和应用。
第四讲：数据建模——在业务过程中使用业务数据和财务数据建立分析模型
想：什么是业务数据模型。
进口：数据模型中有两种类型的表：事实数据表和维度表。
1.情况说明书的标准和规范。
2.创建维度表的思路和方法。
3.一般业务建模思维方法和模型架构。
4.在建模中建立和管理数据关系。
5.了解和创建数据模型中的层次结构。
6.在数据模型中创建日期表的想法和方法。
数据模型中的计算元素
1）计算列：增强视角。
2）指标：定量分析指标。
3）计算表：获得结果的中间过程。
计算环境和数据模型中的计算
1） 过滤上下文。
2）计算行上下文。
3）上下文转换。
DAX 数据分析表达式用于在分析模型中构造分析指标
1） DAX 数据分析表达式概述及其使用方法。
2）数据模型中财务指标的计算方法和思路。
3）构建局部和整体比较分析指标。
4）分析指标动态交互的思路和方法。
第五讲：智能报表 - 创建智能财务分析报表
1. 时间智能在财务分析与会计期间的应用
会计期间上一期间指标的计算
同比、环比、环比。
计算自期初以来的累计指标
年初至今、季度至今、本月至今。
当前分析指标的计算
计算当期的最后一天，计算最后一天的前一天，计算当期的年月，计算当期的年初至今。
4.从历史上最早的日期到现在的累积计算。
5.使用移动平均线进行分析。
2、智能财务报表可视化设计
资产负债表智能可视化设计
1） 创建资产负债表的维度表。
2）建立基本指标。
3）改善资产负债表矩阵。
4）比率指标计算和仪表板可视化。
损益表智能视觉设计
1） 为损益表创建维度表。
2） 创建基本度量。
3）损益表模板申请。
4）损益表项目的计量和计算。
5）自定义正负数的显示格式。
6）损益表矩阵可视化设计。
7）可视化图表制作。
现金流量表智能可视化设计
1） 创建现金流量表的维度表。
2）建立现金流量表计量。
3）可视化输出。
4.为财务综合指标创建可视化仪表板。
5.使用财务分析指标创建杜邦分析可视化仪表板。
3、智能数据可视化分析报告的发布与共享
1.在 Power BI 中规划财务报告页的想法和方法。
2.使用视图中的主题来调整 Power BI 报表的调色板。
3.在 Power BI 报表页中插入按钮和形状以完成报表页。
4.在 Power BI 报表页中生成报表。
5.利用 PowerBI 智能故事讲述功能轻松生成动态报表摘要。
6.保存报表并将其发布到 Power BI 站点。
7.在 Power BI 中创建仪表板、报表和电话视图。
8.将报表或报表共享发布到云。