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考试 PL-300：Microsoft Power BI 数据分析师学习指南
项目
07/26/2023
本文档的目的
本学习指南应帮助你了解考试的预期内容，并包含考试可能涵盖的主题摘要以及指向其他资源的链接。 本文档中的信息和材料可以帮助你在准备考试时集中精力学习。 有用链接 说明 查看自 2023 年 8 月 22 日起测试的技能 此列表表示在提供的日期之后测试的技能。 如果你计划在该日期之后参加考试，请学习此列表。 查看 2023 年 8 月 22 日之前测试的技能 如果在提供的日期之前参加考试，请学习此技能列表。 更改日志 如果想要查看将在提供的日期所做的更改，可以直接转到更改日志。 如何获得认证 有些认证只需要通过一项考试，而另一些认证则需要通过多项考试。 认证续订 Microsoft 助理、专业和专家认证每年都会过期。 你可以通过 Microsoft Learn 上的免费在线评估进行续订。 Microsoft Learn 个人资料 通过将认证个人资料连接到 Microsoft Learn，可以安排和续订考试以及共享和打印证书。 考分和成绩报告 需要 700 分或更高的分数才能通过。 考试沙盒 可以通过访问我们的考试沙盒来探索考试环境。 申请调整 如果你使用辅助设备、需要额外时间或需要修改考试体验的任何部分，你可以申请住宿。 进行免费的练习评估 通过练习题测试技能，帮助你为考试做准备。 考试更新我们的考试会定期更新，以反映执行某一角色所需的技能。 我们提供了两个版本的技能测评目标，具体取决于你参加考试的时间。 我们始终首先更新考试的英语版本。 一些考试已本地化为其他语言，在英语版本更新后大约八周进行更新。 虽然 Microsoft 会尽一切努力更新本地化版本，但有时考试的本地化版本可能未按此计划进行更新。 其他可用语言列在“考试详细信息”网页的“安排考试”部分。 如果考试不以你的首选语言提供，你可以请求额外 30 分钟时间来完成考试。 注意每项技能下面的项目符号旨在说明我们如何评估该技能。 考试中可能会涉及到相关的主题。 注意大多数问题都涉及正式发布 (GA) 的功能。 如果经常使用预览功能，该考试可能会包含有关这些功能的问题。 自 2023 年 8 月 22 日起测试的技能 受众概况参加此考试的考生通过处理可用数据并应用领域专业知识来提供可操作的见解。 他们通过易于理解的数据可视化提供有意义的业务价值，使其他人可以执行自助服务分析，并部署和配置要使用的解决方案。 Power BI 数据分析师与业务利益干系人密切合作，以确定业务需求。 他们与企业数据分析师和数据工程师协作，以识别和获取数据。 他们还通过使用 Power BI 来转换数据、创建数据模型、可视化数据和共享资产。 参加此考试的考生应精通使用 Power Query 和使用数据分析表达式 (DAX) 编写表达式。 这些专业人员知道如何评估数据质量。 此外，他们还了解数据安全性，包括行级别安全性和数据敏感度。 准备数据 (25-30%) 数据建模 (25-30%) 可视化和分析数据 (25-30%) 部署和维护资产 (15-20%) 准备数据 (25-30%) 从数据源获取数据标识数据源并连接到数据源 更改数据源设置，包括凭据、隐私级别和数据源位置 选择共享数据集，或创建本地数据集 在 DirectQuery、导入和双重模式之间进行选择 更改参数中的值 清理数据数据求值，包括数据统计信息和列属性 解决不一致、意外值或 NULL 值以及数据质量问题 解决数据导入错误 转换和加载数据选择适当的列数据类型 创建和转换列 转换查询 设计包含事实和维度的星型架构 确定何时使用引用或重复查询以及由此产生的影响 合并和追加查询 确定并创建适当的关系键 配置查询的数据加载 数据建模 (25-30%) 设计和实现数据模型配置表和列属性 实现角色扮演维度 定义关系的基数和交叉筛选方向 创建公用日期表 实现行级别安全性角色 使用 DAX 创建模型计算创建单个聚合度量值 使用 CALCULATE 操作筛选器 实现时间智能度量值 识别隐式度量值，并替换为显式度量值 使用基本统计函数 创建半累加性度量值 使用快速度量创建度量值 创建计算表 优化模块性能通过识别和移除不必要的行和列来提高性能 使用性能分析器识别性能不佳的度量值、关系和视觉对象 通过选择最佳数据类型来提高性能 通过汇总数据来提高性能 可视化和分析数据 (25-30%) 创建报表确定并实现合适的可视化效果 设置可视化效果的格式并进行配置 使用自定义视觉对象 应用和自定义主题 配置条件格式 应用切片和筛选 配置报表页 使用“在 Excel 中分析”功能 选择何时使用分页报表 增强报表的可用性和叙事性配置书签 创建自定义工具提示 编辑和配置视觉对象之间的交互 配置报表导航 应用排序 配置同步切片器 使用“选择”窗格对视觉对象进行分组和分层 使用交互式视觉对象向下钻取数据 配置报表内容的导出，并执行导出 共享 PowerPoint 中的报表和视觉对象 为移动设备设计报表 将 Q&A 功能合并到报表中 识别模式和趋势使用 Power BI 中的分析功能 使用分组、分箱和聚类分析 使用 AI 视觉对象 使用参考行、误差线和预测 检测离群值和异常 创建和共享记分卡和指标 部署和维护资产 (15-20%) 创建和管理工作区和资产创建和配置工作区 分配工作区角色 配置和更新工作区应用 在工作区中发布、导入或更新资产 创建仪表板 选择分配方法 将敏感度标签应用于工作区内容 配置订阅和数据警报 推广或认证 Power BI 内容 管理文件的全局选项 管理数据集确定何时需要网关 配置数据集计划刷新 配置行级安全组成员身份 提供对数据集的访问权限 学习资源我们建议你在参加考试之前进行培训并获得实践经验。 我们提供自学选项和课堂培训，以及指向文档、社区网站和视频的链接。 学习资源 学习和文档链接 参加培训 从自定进度学习路径和模块中进行选择，或参加讲师引导式课程 查找文档 Power BI 文档Microsoft Power Apps 文档 提问 Microsoft Q&A | Microsoft Docs 获取社区支持 Power Apps - Power Platform 社区 Power Query - Power Platform 社区构建 Power Apps - Power Platform 社区 关注 Microsoft Learn Microsoft Learn - Microsoft Tech Community 查找视频 备考区 | Microsoft Learn#LessCodeMorePower | Shows浏览其他 Microsoft Learn 节目 更改日志理解表的关键：主题组（也称为功能组）以粗体字样显示，后跟每个组中的目标。 下表比较了两个版本的考试测评技能，第三列描述了更改程度。 2023 年 8 月 22 日之前测评的技能领域 自 2023 年 8 月 22 日开始测评的技能领域 更改 受众概况 没有变化 准备数据 准备数据 没有变化 从数据源获取数据 从数据源获取数据 没有变化 转换和加载数据 转换和加载数据 没有变化 清理数据 清理数据 没有变化 数据建模 数据建模 没有变化 设计和实现数据模型 设计和实现数据模型 没有变化 使用 DAX 创建模型计算 使用 DAX 创建模型计算 没有变化 优化模块性能 优化模块性能 没有变化 可视化和分析数据 可视化和分析数据 没有变化 创建报表 创建报表 没有变化 增强报表的可用性和叙事性 增强报表的可用性和叙事性 次要 识别模式和趋势 识别模式和趋势 没有变化 部署和维护资产 部署和维护资产 没有变化 创建和管理工作区和资产 创建和管理工作区和资产 没有变化 管理数据集 管理数据集 没有变化 2023 年 8 月 22 日之前测试的技能 受众概况参加此考试的考生通过处理可用数据并应用领域专业知识来提供可操作的见解。 他们通过易于理解的数据可视化提供有意义的业务价值，使其他人可以执行自助服务分析，并部署和配置要使用的解决方案。 Power BI 数据分析师与业务利益干系人密切合作，以确定业务需求。 他们与企业数据分析师和数据工程师协作，以识别和获取数据。 他们还通过使用 Power BI 来转换数据、创建数据模型、可视化数据和共享资产。 参加此考试的考生应精通使用 Power Query 和使用数据分析表达式 (DAX) 编写表达式。 这些专业人员知道如何评估数据质量。 此外，他们还了解数据安全性，包括行级别安全性和数据敏感度。 准备数据 (25-30%) 数据建模 (25-30%) 可视化和分析数据 (25-30%) 部署和维护资产 (15-20%) 准备数据 (25-30%) 从数据源获取数据标识数据源并连接到数据源 更改数据源设置，包括凭据、隐私级别和数据源位置 选择共享数据集，或创建本地数据集 在 DirectQuery、导入和双重模式之间进行选择 更改参数中的值 清理数据数据求值，包括数据统计信息和列属性 解决不一致、意外值或 NULL 值以及数据质量问题 解决数据导入错误 转换和加载数据选择适当的列数据类型 创建和转换列 转换查询 设计包含事实和维度的星型架构 确定何时使用引用或重复查询以及由此产生的影响 合并和追加查询 确定并创建适当的关系键 配置查询的数据加载 数据建模 (25-30%) 设计和实现数据模型配置表和列属性 实现角色扮演维度 定义关系的基数和交叉筛选方向 创建公用日期表 实现行级别安全性角色 使用 DAX 创建模型计算创建单个聚合度量值 使用 CALCULATE 操作筛选器 实现时间智能度量值 识别隐式度量值，并替换为显式度量值 使用基本统计函数 创建半累加性度量值 使用快速度量创建度量值 创建计算表 优化模块性能通过识别和移除不必要的行和列来提高性能 使用性能分析器识别性能不佳的度量值、关系和视觉对象 通过选择最佳数据类型来提高性能 通过汇总数据来提高性能 可视化和分析数据 (25-30%) 创建报表确定并实现合适的可视化效果 设置可视化效果的格式并进行配置 使用自定义视觉对象 应用和自定义主题 配置条件格式 应用切片和筛选 配置报表页 使用“在 Excel 中分析”功能 选择何时使用分页报表 增强报表的可用性和叙事性配置书签 创建自定义工具提示 编辑和配置视觉对象之间的交互 配置报表导航 应用排序 配置同步切片器 使用“选择”窗格对视觉对象进行分组和分层 使用交互式视觉对象向下钻取数据 配置报表内容的导出，并执行导出 为移动设备设计报表 将 Q&A 功能合并到报表中 识别模式和趋势使用 Power BI 中的分析功能 使用分组、分箱和聚类分析 使用 AI 视觉对象 使用参考行、误差线和预测 检测离群值和异常 创建和共享记分卡和指标 部署和维护资产 (15-20%) 创建和管理工作区和资产创建和配置工作区 分配工作区角色 配置和更新工作区应用 在工作区中发布、导入或更新资产 创建仪表板 选择分配方法 将敏感度标签应用于工作区内容 配置订阅和数据警报 推广或认证 Power BI 内容 管理文件的全局选项 管理数据集确定何时需要网关 配置数据集计划刷新 配置行级安全组成员身份 提供对数据集的访问权限 |
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