AI时代，PowerBI与AI形成互补而非替代关系。微软已将AI深度集成到PowerBI中，通过自然语言分析、AI视觉识别等功能提升智能化水平，但PowerBI在结构化数据分析、数据建模和可视化交互方面的核心优势依然不可替代。未来将形成"AI探索+PowerBI验证"的双引擎协作模式：AI快速挖掘数据规律，PowerBI确保分析严谨性和可执行性。随着AI与PowerBI的深度融

对于初入职场的文科生而言，掌握Power BI这一强大工具，不仅能快速提升工作效率，更能通过直观的数据洞察在团队中脱颖而出。当你能用库存周转率解释现金流紧张，用边际成本分析说服老板调整定价，便是完成了从"工具使用者"到"业务赋能者"的蜕变。某传媒专业毕业生小林的故事颇具代表性：她用时4个月掌握Power BI，将公司混乱的广告投放数据整合成动态看板，发现某KOL的转化率虚高问题，促成合作策略调整，

AI时代，PowerBI与AI形成互补而非替代关系。微软已将AI深度集成到PowerBI中，通过自然语言分析、AI视觉识别等功能提升智能化水平，但PowerBI在结构化数据分析、数据建模和可视化交互方面的核心优势依然不可替代。未来将形成"AI探索+PowerBI验证"的双引擎协作模式：AI快速挖掘数据规律，PowerBI确保分析严谨性和可执行性。随着AI与PowerBI的深度融

供应链数据分析，涉及计划，采购，制造，仓储物流，俗称M4。供应链数据最大的特征是数据多维化，系统来源多元化，需要多维度深度钻取数据，一般要通过数据BI看板来体现。可视化只是数据整理和数据建模后的呈现形式，核心是数据获取的方式、如何数据清洗和数据建模。下面以库存控制看板为例给大家分享下供应链数据分析可视化到底要做成什么样的。上述案例是供应链行业库存分析的经典案例，可以从多个仓库维度分析各个品类、各个

做过物流供应链需求计划和库存控制的同仁都知道，安全库存的计算有个几种方法，其中最常见的是安全库存=保供系数*生产周期*标准差。

对于零基础，Power BI入门很容易，一周即可，因为不涉及DAX函数，鼠标操作就可以轻松入门，但是如果需要进阶，就需要系统学习DAX函数，然后结合各个行业的综合案例动手实操，光看不练是不行的。其实，Power BI是一个比较系统化，结构化的技能体系，基本概念有的地方比较抽象，比如上下文概念，迭代，循环等概念。Power BI分为数据获取，数据整理，数据建模，数据可视化，报表分享等内容，每一个模块

国外80%的大公司都在用power bi，而国内80%的大企业还在缓慢普及这款软件，这是我看好PowerBI 的原因之一。在国内，Excel已经成了基本技能，无法像十年前那样成为个人职场竞争力，而power bi已成为职场重要竞争力。十年前，Excel是职场重要竞争力，而在今天，Excel仅仅是基本必备基础技能，不能成为亮点，再熟练也只是个表哥表姐文员。学习powerbi，掌握数据清洗整理，数据建

2022年新书出版，人生第一本书，厚积薄发，写这本书前，积累了十年，看了同类30本书，越来越有写一本书的强烈念头。《Power BI数据分析从入门到进阶》机械工业出版社5月出版，欢迎大家支持，可以加入书友会，享受五重福利。...

供应链数据分析，涉及计划，采购，制造，仓储物流，俗称M4。供应链数据最大的特征是数据多维化，系统来源多元化，需要多维度深度钻取数据，一般要通过数据BI看板来体现。可视化只是数据整理和数据建模后的呈现形式，核心是数据获取的方式、如何数据清洗和数据建模。下面以库存控制看板为例给大家分享下供应链数据分析可视化到底要做成什么样的。上述案例是供应链行业库存分析的经典案例，可以从多个仓库维度分析各个品类、各个

用power bi做库存周转率分析完整案例拆解