数据导入：学习如何连接各种数据源（如Excel、SQL Server、CSV文件、云服务等），导入数据到Power BI Desktop。最常用的文本数据，各类数据库，ODBC等数据源如何导入Power BI.
数据清洗与转换：使用Power Query (M语言) 进行数据清洗、转换、合并、重塑等操作。学习使用内置函数和自定义查询来处理数据质量问题。
数据建模：理解数据模型的概念，包括表关系、星型架构、度量值等。学习创建和管理关系、设置数据类型、创建计算列和度量值。
报表设计：使用报表画布创建交互式图表、表格、矩阵、卡片等视觉对象。学习布局设计、样式设置、视觉对象交互（如切片器、筛选器）。
权限管控：行级别权限、列权限管控、页面级权限管控、工作区、报表权限管控等。
发布与共享：学习将报表发布到Power BI Service，创建仪表板、订阅更新、嵌入应用或网站。
第三步：进阶技能与实践
DAX语言：深入学习DAX（Data Analysis Expressions），这是Power BI中用于数据建模和计算的强大语言。掌握DAX函数、表达式、计算列和度量值的创建与优化。
高级数据分析：运用DAX进行更复杂的分析，如时间 intelligence、层次结构、动态切片器、KPIs等。学习使用Power BI的高级分析功能，如Quick Insights、AI visuals、R/Python scripting等。
数据可视化最佳实践：学习如何根据数据故事选择合适的图表类型，遵循数据可视化原则（如避免误导性图表、保持清晰易懂），利用主题和格式设置提升视觉效果。
高级交互与导航：了解如何使用 bookmarks、 drillthrough、 drilldown、cross-filtering、custom visuals等高级交互功能增强报表的探索性和用户体验。
性能优化：学习如何优化数据模型、查询性能、减少数据刷新时间，以及使用Aggregations、Composite Models、Incremental Refresh等功能提升整体性能。
第四步：实战项目与持续学习
实战练习：通过实际项目或模拟数据集，从数据准备到发布完整的Power BI解决方案，巩固所学知识。
社区与资源：
官方资源：访问 Microsoft Power BI Documentation 获取最新的官方教程、指南和参考材料。
学习渠道：国内外各类Power BI知识博主非常多，根据小编的经验是，如果条件允许找一个Power BI专业开发带你一对一入门到进阶。如果自学能力强，可以在B站学习各类免费课程，切记不要找那种专门做培训的老师教你，那种根本没有实战经验，忽悠小白。
认证：考虑参加 Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate 认证考试，以证明您的技能水平，并提升职业竞争力。
通过以上步骤，您可以逐步建立起扎实的Power BI知识体系，并随着实践经验的增长不断提升数据分析与可视化能力。记得持续关注Power BI的新特性和最佳实践，保持学习与更新。‘
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