課程簡介

本課程為一日制、深度且實務導向的Power BI 完整應用工作坊

從資料的匯入、清理與轉換開始，一步步帶領學員熟悉 Power Query、進行資料關聯與 DAX 公式撰寫，再到各種進階視覺化與互動功能，最終教你如何設計專業報表並與團隊共享。

同時，課程中也將示範結合 GPT（AI 工具）

來撰寫 DAX 公式與快速分析，讓你體驗**「數據 + AI」**

在工作場景中的強大效益。透過一整天的循序漸進與實際操作，你將能在最短時間內掌握 Power BI 的關鍵技能，打造具備商業洞察力的互動式儀表板！

課程價值

• 系統化學習：從基礎資料清理到進階 DAX、視覺化與共享，一次打通完整 Power BI 流程。
• 即戰力養成：大量實例演練與範例檔，縮短自學摸索時間，迅速上手並可立即應用於工作或專案。
• 掌握數據思維：除工具操作外，也強調如何解讀與思考數據，運用條件化格式、關聯模型做出關鍵洞察。
• 結合 AI 驅動：引入 GPT 寫公式與分析的實例，體驗「工具 + AI」協同工作的高效模式，幫你在數位時代拔得頭籌

亮點特色

• 完整案例與實務導向：以常見的健保/股票等資料為例示範，講解過程貼近實際需求，更容易舉一反三。
• 循序漸進、易於上手：從資料匯入、清理，到 DAX 與報表設計，每個步驟皆有講解與實作練習。
• 互動式教學：小組討論與操作演練並行，講師即時解惑，確保學員實際掌握每個功能。
• AI 結合：課程中示範如何透過 GPT 協助寫 DAX 公式與進行分析，加速學習與提升工作效率。
• 成果可立即應用：完成最終的專業儀表板，並學會團隊共享、權限設定等企業實務技能，一日學習馬上落地。

課程介紹

• 自我介紹
• 簡述課程目標與大綱
• 指引學員下載或取得練習檔案 | | 05 - 10 | （可自行規劃）範例檔案介紹 / 資料來源說明
• 簡要說明將用到的資料集或範例檔案
• 讓學員了解資料背景與結構 | | 10 - 15 | （可自行規劃）Power BI Desktop 介面導覽
• 介紹工作區、功能區、檢視切換
• 說明如何開啟/載入資料 | | 15 - 20 | （可自行規劃）Query 編輯器初探
• 說明如何進入 Power Query 編輯器
• 觀察資料預覽、查詢設定 | | 20 - 30 | 匯入資料
• 修改工作表名稱與欄位名稱
• 確認/更改欄位格式 (數值/日期/文字…) | | 30 - 40 | 第一個圓餅圖 + 解釋
• 建立圓餅圖並設定主要維度/度量
• 圖表呈現重點說明（例如：各分類占比） | | 40 - 45 | 長條圖
• 建立基礎長條圖，設定 X/Y 軸與資料標籤 | | 45 - 50 | 表格呈現
• 插入表格（Table/Matrix）
• 示範如何彙總、排序與篩選 | | 50 - 60 | 休息 - 建議 10 分鐘 | | 60 - 65 | 趨勢圖
• 建立折線圖或面積圖，展示隨時間變化的指標 | | 65 - 70 | 卡片
• 使用卡片 (Card) 直接顯示 KPI 指標或關鍵數據 | | 70 - 75 | 交叉篩選器（Slicer）
• 新增切片器，示範快速過濾資料 | | 75 - 80 | 各種長條圖的使用時機比較
• 比較群集柱狀圖、堆疊柱狀圖、百分比堆疊柱狀圖等適用場景 | | 80 - 85 | 修改主題
• 選擇或自訂報表主題，套用全域配色 | | 85 - 90 | 修改標題、資料標籤、單位
• 美化圖表標題、標籤呈現，設定單位縮寫 (萬/千) 等 | | 90 - 100 | 修改其他
• 對前面所有圖表做更多格式細節調整 <br> - 可視需求補充工具列操作 | | 100 - 110 | 長條圖家族比較
• 深入探討堆疊、群集、百分比堆疊長條圖的差異與應用 | | 110 - 120 | 休息
• 建議 10 分鐘 | | 120 - 140 | 綜合練習
• 讓學員將前面學到的圖表類型都整合在一個報表頁面 <br> - 講師協助檢討與解惑 | | 140 - 155 | 常見的圖表錯誤
• 說明在商業報表中常出現的誤用
• 以實例示範如何避免或修正 | | 155 - 165 | Power BI 如何更新資料
• 示範刷新 (Refresh) 流程與注意事項
• 若時間許可，可介紹排程刷新 (Schedule Refresh) | | 165 - 170 | 矩陣 (Matrix) 練習
• 說明矩陣與表格的差異與優勢
• 實作同層/巢狀結構 | | 170 - 180 | 休息
• 建議 10 分鐘 | | 180 - 190 | 泡泡圖 (Bubble Chart)
• 展示三維數據或散佈圖，加上氣泡大小對應指標 | | 190 - 200 | 折線與堆疊直條圖
• 建立混合圖表 (Line and Stacked Column Chart)，觀察不同指標的關係 | | 200 - 210 | 關聯功能介紹
• 簡介如何建立表格間的關聯 (Relationships)
• 說明一對多、多對多等概念 | | 210 - 220 | 地圖功能
• 使用地理欄位繪製地圖視覺化 (Map / Filled Map) | | 220 - 240 | 討論
• 開放 Q&A
• 學員分享練習成果及應用構想
• 講師總結與收尾 |

• 實作將多個來源或表格合併到同一查詢 | | 15 ~ 20 | 移除資料列 / 使用第一行做為表頭 | - 示範在 Query 編輯器中移除不需要的資料列
• 將第一行資料轉為正式欄位名稱 (Use First Row as Headers) | | 20 ~ 25 | 篩選資料 & 綜合討論 | - 透過篩選器 (Filter) 刪除不需要的值或範圍
• 討論各種篩選場景下的應用 (如日期、類別欄位) | | 25 ~ 30 | 保留資料行 | - 示範只保留部分欄位以精簡資料
• 學員實作：根據需求篩選欄位 | | 30 ~ 35 | 匯入大量資料 | - 介紹如何一次載入多個檔案或多表
• 說明大量資料匯入的注意事項 | | 35 ~ 40 | 移除空白 | - 處理空白列、空白值 (null) 或特殊符號
• 以實例示範如何批次清理 | | 40 ~ 50 | 綜合練習 <br>(結合整理資料 + 做上午的練習) | - 複習前幾步：匯入 & 清理資料
• 修改欄位後做出 2330 趨勢圖、依股票分類計算交易量平均 等圖表
• 實際操作練習: 學員各自完成表格或圖表 | | 休息 | （可視情況安排 10 分鐘） | - 建議在 50 分後留一段休息，以便學員與講師緩衝 | | 60 ~ 70 | 關聯 (Relationships) | - 在 Power BI Desktop 建立表格關聯
• 介紹一對多、多對多等常見關聯形式 | | 70 ~ 80 | 講解關聯圖表的意義 | - 透過關聯圖表理解資料間的連動與計算方式
• 範例：如何依主表與子表建立關係並進行彙總 | | 80 ~ 90 | 同組討論：可能可以關聯哪些資料？ | - 小組或全班討論：真實工作中常見的跨資料表情境
• 學員分享可能可串接的額外欄位或來源 | | 90 ~ 105 | 條件化表格顯示 | - 在表格 (Table/Matrix) 中套用條件式格式 (如依數值大小改變底色) 使關鍵指標更直覺 | | 105 ~ 110 | 尋找更多範例 | - 講師示範其他常見條件式格式或自定義圖表
• 推薦官方或社群中可下載的範例案例 | | 110 ~ 120 | 休息 | - 建議 10 分鐘 | | 130 ~ 135 | 長條圖的格式化 | - 修改長條圖顏色、軸標題、數據標籤
• 介紹可用的格式選項 (Data Labels, Legend, Tooltip) | | 135 ~ 145 | 找找看有哪些可以下 FX | - 在 Power BI 中使用 FX 動態設定 (如動態標題)
• 示範簡單的範例 | | 145 ~ 160 | 綜合練習 - 做一張圖表 | - 讓學員整合先前資料 & 關聯，建立一個具互動性的圖表
• 分組或個別完成後，講師可隨機抽問 | | 160 ~ 170 | 示範 | - 講師依綜合練習主題做一次完整示範 <br> - 強調關鍵操作與最佳實踐 | | 170 ~ 180 | 休息 | - 建議 10 分鐘 | | 180 ~ 190 | 量值 (Measure) 與 資料行 (Column) 的應用 | - 介紹兩者差異與適用場景
• 以簡單 DAX 函數 (SUM, AVERAGE) 實作量值 & 資料行 | | 190 ~ 200 | 帶大家寫量值，結合圖表 | - 透過 Measure 顯示 KPI / 加總
• 將量值加入視覺化物件 (如卡片、長條圖) | | 200 ~ 210 | 帶大家寫資料行，結合圖表 | - 在資料行 (Calculated Column) 中加入自訂邏輯
• 觀察與 Measure 的互動差異 | | 210 ~ 220 | 用 GPT 下公式 + 綜合練習 | - 示範如何請 GPT 產生 DAX 函數、接著驗證並應用
• 學員嘗試將 GPT 產生的公式整合到現有圖表或報表 |