2023年练习的18个Power BI项目创意
18 Power BI project ideas for 2023
Power BI是一种强大的工具，可以将原始数据转化为有信息量的可视化和报表。凭借用户友好的界面和强大的功能，Power BI是一个无价的平台，供个人通过实际项目来提升自己的技能。通过参与Power BI项目，初学者和专家可以显著提升自己的能力。在本文中，我们将探讨2023年练习的18个领先的Power BI项目创意，针对不同的熟练水平进行定制。
为什么要解决Power BI项目？
参与Power BI项目有多个好处。它们让您将理论知识应用于现实场景，提升您的实践能力。这些项目提供了数据可视化、分析和报告方面的实践经验，这是重要的数据分析和商业智能技能。此外，参与Power BI项目有助于建立一个展示您能力的作品集，向潜在雇主展示您的能力。此外，从原始数据中创建具有洞察力的可视化和报告可以增强您的问题解决能力，并增强您有效使用Power BI工具的信心。
以下是前18个Power BI项目：
- 销售数据可视化
- 客户分割分析
- 库存管理仪表盘
- 员工绩效指标
- 网站流量分析
- 预测销售预测
- 客户生命周期价值分析
- 社交媒体情感分析
- 市场篮子分析
- 电子商务转化漏斗
- 能源消耗模式
- 医疗保险欺诈检测
- 全球供应链优化
- 投资组合风险管理
- 自然语言处理（NLP）见解
- 社交媒体参与仪表盘
- 电影推荐系统
- 零售分析仪表盘
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初学者级别的Power BI项目创意
销售数据可视化
目标
该项目旨在有效地可视化销售数据，以识别趋势，分析收入分布，并深入了解产品性能。
数据集概览和数据预处理
数据集包括有关产品、客户、日期和交易金额的销售数据信息。它可能包含产品ID、客户ID、购买日期和交易金额等列。预处理包括处理缺失值，删除重复项，并创建诸如总销售额之类的计算字段。
用于分析的SQL查询
在Power BI中，可以使用Power Query来制定类似SQL的查询。示例查询包括按产品汇总销售额、计算总收入以及按时间段（月份、季度）分组数据等。
见解和发现
通过数据可视化，可以识别销售趋势，例如季节性的高峰和低谷。收入分布展示了哪些产品是最佳表现者，哪些产品可能需要战略关注。洞察力可能揭示出某些产品始终受欢迎，而其他产品的需求会有波动。
点击此处查看此Power BI项目的源代码。
客户分割分析
目标
该项目旨在根据各种属性和行为对客户进行分割，使企业能够有效地制定营销策略。
数据集概览和数据预处理
数据集包含客户信息，包括人口统计学、购买历史和行为数据。可能包括年龄、性别、购买频率和平均交易金额等。预处理包括标准化数据和计算客户特定指标，如购买频率。
用于分析的SQL查询
查询可能涉及按年龄组对客户进行分组，计算每个细分的平均交易金额，并识别基于性别的购买偏好。
见解和发现
可以识别客户细分，例如高消费、低消费和VoAGI消费客户。这些信息可以指导营销工作，为每个群体制定个性化的营销活动。见解可能揭示出某个人口统计群体具有更高的平均购买价值，从而导致针对性的广告策略。
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库存管理仪表盘
目标
目标是创建一个交互式仪表板，全面查看库存水平、周转率和重新订购触发器。
数据集概述和数据预处理
数据集包括具有产品详细信息、库存数量、重新订购阈值和销售历史的库存数据。列可能包括产品ID、当前库存、重新订购水平和销售数量。预处理包括计算库存周转率和为重新订购建议创建计算列。
用于分析的SQL查询
查询可能包括识别低库存产品、计算库存周转率和预测重新订购数量。
见解和发现
仪表板提供清晰的库存水平视图，及时进行重新订购。洞察可能揭示某些产品始终低于其重新订购阈值，表明需要与供应商沟通或进行库存优化策略。
以下是探索此Power BI项目的源代码。
员工绩效指标
目标
该项目旨在分析员工绩效指标，评估生产力、出勤率和项目完成率。
数据集概述和数据预处理
数据集包含与员工相关的数据，如员工ID、项目详情、出勤记录和绩效指标。列可能包括员工ID、项目完成率和出勤百分比。预处理包括计算出勤百分比和总结项目完成率。
用于分析的SQL查询
查询可能涉及计算平均出勤百分比、识别表现最好的员工以及按部门分析项目完成率。
见解和发现
仪表板提供有关员工绩效的见解，突出高绩效者和改进领域。数据可能显示出勤与项目完成率之间存在强相关性，从而制定提升整体生产力的策略。
以下是此项目的源代码。
网站流量分析
目标
目标是分析网站流量数据，了解用户行为、热门内容和流量来源。
数据集概述和数据预处理
数据集包括有关页面浏览量、用户会话、引荐来源和用户参与度的网站分析数据。列可能包括页面URL、引荐来源和停留时间。预处理涉及汇总数据以推导跳出率和平均会话时长等指标。
用于分析的SQL查询
查询可能涉及按URL分析页面浏览量、计算跳出率和识别顶级引荐来源。
见解和发现
仪表板显示访问量最高的流量来源，可为成功的引荐渠道进行战略性投资。用户行为分析可能揭示特定人群的用户参与度更高，促使有针对性地创建内容。
以下是这个Power BI项目的源代码链接。
中级Power BI项目创意
预测销售预测
目标
该项目旨在基于历史数据创建预测模型，预测未来的销售情况，帮助企业做出关于库存、资源和营销策略的明智决策。
数据集概述和数据预处理
数据集包含带有时间戳、产品详情和交易金额的历史销售数据。列可能包括日期、产品ID和交易金额。预处理包括数据清洗、处理缺失值和创建移动平均等特征。
用于分析的SQL查询
在Power BI中，可以使用DAX（数据分析表达式）应用类似SQL的高级查询。查询可能包括计算滚动平均、生成时间序列特征和创建用于预测准确性的度量。
见解和发现
通过使用折线图和时间序列可视化将历史销售和预测未来销售相结合，可以识别销售趋势，识别季节性模式，并进行准确的预测以进行规划。
点击此处获取该项目的源代码。
客户终身价值分析
目标
该项目旨在计算和可视化客户终身价值（CLV），帮助企业了解不同客户群体的长期价值。
数据集概述和数据预处理
数据集包括客户交易历史、购买频率和人口统计信息。列可能包括客户ID、购买金额和购买日期。预处理包括聚合购买金额、计算客户任期和客户分群。
分析的SQL查询
DAX查询可以包括计算每个分群的平均CLV，确定具有最高CLV的客户以及评估营销活动对CLV的影响。
见解和发现
通过条形图或饼图对客户细分的CLV进行可视化有助于识别高价值客户群体，量身定制营销策略，并优化客户保留工作。
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社交媒体情感分析
目标
该项目涉及分析社交媒体数据，了解客户对产品或服务的情感，帮助企业监控品牌声誉和情感趋势。
数据集概述和数据预处理
数据集包括社交媒体帖子、评论和情感标签（积极、消极、中立）。列可能包括文本、情感和时间戳。预处理包括清理文本数据、进行情感分析和分类情感。
分析的SQL查询
DAX查询可以计算随时间变化的情感分布，识别经常提到的关键字，并将情感趋势与营销活动相关联。
见解和发现
使用折线图或词云来可视化情感趋势可以揭示客户情感的波动，突出关键关注点，并提供有关品牌信息影响的见解。
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购物篮分析
目标
该项目旨在发现购买产品之间的关联，帮助企业提升交叉销售策略和优化产品摆放。
数据集概述和数据预处理
数据集包括每个交易的购买产品列表的交易数据。列可能包括交易ID和产品ID。预处理包括将数据转换为事务格式并去除噪声（如低频项）。
分析的SQL查询
DAX查询可以涉及计算项目共现频率、生成关联规则和识别经常出现的项目对。
见解和发现
通过网络图或关联热图等可视化方式，您可以发现产品关联、推荐互补产品，并优化店铺布局以提高客户体验。
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电子商务转化漏斗
目标
该项目围绕创建一个漏斗分析仪表板，跟踪电子商务网站上的用户互动，识别流失点，并优化转化过程。
数据集概述和数据预处理
数据集包括用户访问着陆页到完成购买的用户旅程数据。列可能包括访问页面、用户操作和时间戳。预处理包括跟踪用户会话、分类用户操作和计算转化率。
分析的SQL查询
DAX查询可以涉及计算逐步转化率、识别流失最多的阶段以及分析导致购物车放弃的因素。
见解和发现
使用漏斗图或条形图可视化漏斗阶段可以揭示用户行为见解，突出用户旅程中的改进领域，并提供优化转化率的策略建议。
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高级级别 Power BI 项目创意
能源消耗模式
目标
该项目旨在分析能源消耗数据，以识别使用模式、高峰时段和节能机会。
数据集概述与数据预处理
数据集包括来自各种来源（如家庭或企业）的能源消耗数据，以及时间戳和能源消耗值。预处理包括：
- 处理缺失数据。
- 将数据聚合成时间间隔。
- 创建峰值/非峰值指示器等特征。
用于分析的 SQL 查询
Power BI 的 Power Query 可以转换和聚合数据，而 DAX 可以用于计算诸如每小时平均消耗量等指标。
洞见与发现
可视化消费模式可以揭示高峰能源需求时间，帮助公用事业公司优化能源分配，使消费者能够根据能源使用情况做出明智的决策。
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医疗保险理赔欺诈检测
目标
该项目涉及利用历史理赔数据和数据分析技术构建一个检测医疗保险理赔欺诈的系统。
数据集概述与数据预处理
数据集包括有关程序、诊断和账单金额的医疗保险理赔数据。预处理包括：
- 识别异常值。
- 为理赔模式创建特征。
- 将理赔标记为合法或可疑。
用于分析的 SQL 查询
虽然不是传统意义上的 SQL 查询，但可以使用 Power Query 对数据进行预处理，使用 DAX 计算与理赔模式相关的指标。
洞见与发现
通过可视化理赔和异常模式，可以识别潜在的欺诈行为，为保险提供商节约成本并提高理赔流程的准确性。
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全球供应链优化
目标
该项目的目标是分析全球供应链流程，识别低效、瓶颈和优化机会。
数据集概述与数据预处理
数据集包括供应商、运输路线、交货时间和供应链中的库存水平等数据。预处理包括对来自不同来源的数据进行对齐、计算供应链指标和可视化地理分布。
用于分析的 SQL 查询
Power Query 可用于 consolida 和预处理数据，而 DAX 可用于计算例如订单交货时间等指标。
洞见与发现
可视化可以揭示供应链瓶颈、最佳库存水平和运输成本高的地区，从而帮助供应链改进的决策。
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投资组合风险管理
目标
该项目旨在构建一个用于投资组合风险评估的仪表板，使投资者能够评估风险敞口并做出明智的决策。
数据集概述与数据预处理
数据集包含投资组合中各种资产的财务数据，包括历史价格、回报率和波动性。预处理包括计算风险指标如 VaR（风险价值）和投资组合波动性。
用于分析的 SQL 查询
虽然不是 SQL 查询，但可以利用 DAX 函数计算风险指标并可视化投资组合绩效。
洞见与发现
可视化可以提供投资组合风险暴露、资产之间的相关性以及压力测试情景的洞察，帮助投资者做出关于风险缓解策略的明智决策。
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自然语言处理 (NLP) 洞见
目标
目标是将自然语言处理技术整合到 Power BI 中，从文本数据源（如客户评价、反馈和调查）中提取洞见。
数据集概述和数据预处理
数据集包括来自客户评价或调查的文本数据及其相关元数据。预处理包括清洗和分词文本数据、进行情感分析并提取关键洞见。
用于分析的 SQL 查询
可以使用 Power Query 进行数据预处理，使用 DAX 进行情感分析和可视化。
洞见与发现
可视化可以展示情感趋势、频繁提及的关键词以及不同产品或服务的情感分布，帮助企业了解客户情感和改进的方向。
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社交媒体参与度仪表板
目标
该项目旨在创建一个全面的仪表板，跟踪和可视化各个平台上的社交媒体参与度指标。
数据集概述和数据预处理
数据集包括社交媒体参与度数据，包括点赞、分享、评论和关注者数量等指标。预处理包括按平台聚合数据、计算参与度率，可能还涉及整合外部 API 获取实时数据。
用于分析的 SQL 查询
与之前的情况类似，可以使用 Power Query 和 DAX 进行数据转换和分析。
洞见与发现
通过使用折线图、热力图和比较柱状图等可视化方式展示不同平台上的参与度指标，可以识别高峰参与期、热门内容类型以及不同参与度策略的效果。
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电影推荐系统
目标
该项目旨在使用 Power BI 开发一个电影推荐系统，根据用户的偏好和观影历史向其推荐电影。
数据集概述和数据预处理
数据集包括电影元数据、用户评分和观影历史。预处理包括清洗数据、聚合用户偏好并为协同过滤或基于内容的推荐模型准备数据。
用于分析的 SQL 查询
可以使用 Power Query 进行数据预处理，而 DAX 计算可以辅助生成电影推荐。
洞见与发现
通过可视化用户偏好和推荐的电影，可以评估推荐系统的有效性，了解热门电影类型，并为用户提供个性化的观影建议。
点击此处探索此 Power BI 项目的源代码。
零售分析仪表板
目标：该项目旨在为零售企业创建一个分析仪表板，用于分析销售趋势、客户行为和门店业绩。
数据集概述和数据预处理：数据集包括销售数据、客户配置文件和门店信息。预处理包括聚合销售数据、计算客户指标和创建地理可视化。
用于分析的 SQL 查询：可以使用 Power Query 进行数据预处理，使用 DAX 计算客户生命周期价值和销售增长率等指标。
洞见与发现：可视化可以揭示客户人口统计、热门产品和高峰购物时段的洞见，帮助零售商优化库存、计划营销活动并提升客户体验。
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结论
参与 Power BI 项目是提升数据分析和可视化技能的有效方式。无论您是初学者还是经验丰富的专业人士，上述项目都适合不同水平的专业技能。通过将 Power BI 应用于实际场景，您将增强技术实力并获得对多样化行业的实际洞见。为了进一步提升您的技能，请考虑探索我们的在线资源和 BlackBelt+ 计划。
