AI 30 分钟 Dashboard 挑战
本节定位
这不是传统的 Power BI 菜单导览。开场目标是让学员在前 30 分钟看到一条完整路径：
业务问题 → AI 设计分析框架 → AI 生成 DAX 初稿 → Power BI 搭建 Dashboard → AI 总结洞察。
现场不要承诺“每个人 15 分钟做完”。更稳妥的说法是：
15 分钟看懂方法，30 分钟搭出可用初稿。
“可用初稿”意味着：指标、图表、筛选器和摘要都有了，但还需要根据真实业务口径进一步验证。
为什么要先演示 AI + Power BI
很多 Excel 用户对 Power BI 的第一反应是：
- DAX 太难。
- 数据模型听起来像 IT 工作。
- 做 Dashboard 需要设计能力。
- 报表做出来后，还要自己写管理层总结。
这节课要先打掉这个心理门槛：
AI 不能替你负责分析结果，但可以帮你完成大量起草工作。
| 以前 | 现在 |
|---|---|
| 自己想报表结构 | 让 AI 先生成页面方案 |
| 自己查 DAX 语法 | 让 AI 写初稿，再人工验证 |
| 图表靠试错 | 让 AI 推荐可视化方式 |
| 报表做好后再写文字总结 | 让 AI 生成管理层摘要草稿 |
现场演示 Runbook
| 时间 | 动作 | 讲师目标 |
|---|---|---|
| 0–5 分钟 | 展示最终 Dashboard mockup | 先让学员看到成果，不从按钮开始 |
| 5–10 分钟 | 把 Financial Sample 字段交给 AI | 演示 AI 如何设计分析框架 |
| 10–18 分钟 | 让 AI 生成 DAX 初稿 | 证明 DAX 不再是入门第一门槛 |
| 18–25 分钟 | 在 Power BI 中快速搭建页面 | 把 AI 方案变成可交互 Dashboard |
| 25–30 分钟 | 让 AI 总结报表洞察 | 从“图表”升级到“业务结论” |
讲师提醒
开场不要陷入安装问题、权限问题、菜单细节。先做老师演示，后面再让学员跟做。
本次使用的数据
使用 Power BI 自带或微软提供的 Financial Sample。
核心字段包括：
| 字段 | 用途 |
|---|---|
Sales | 销售额 |
Profit | 利润 |
COGS | 成本 |
Discounts | 折扣 |
Gross Sales | 折前销售额 |
Units Sold | 销量 |
Segment | 客户 / 市场细分 |
Country | 国家 / 地区 |
Product | 产品 |
Date, Month Name, Year | 时间趋势 |
Prompt 1：让 AI 设计 Dashboard
把下面内容复制给 Copilot、豆包或其他通用 AI：
Act as a senior BI analyst.
I have a Power BI table named financials with these columns:
Segment, Country, Product, Discount Band, Units Sold, Manufacturing Price,
Sale Price, Gross Sales, Discounts, Sales, COGS, Profit, Date,
Month Number, Month Name, Year.
Business goal:
Create an executive dashboard for finance, operations, and HR users who know Excel but are new to Power BI.
Please provide:
1. Top 5 business questions
2. DAX measures to create
3. Recommended visuals
4. Suggested slicers
5. A one-page dashboard layout
6. Potential risks or misleading interpretations讲师解释重点：
第一步不是拖图表，而是把业务问题结构化。
Prompt 2：让 AI 生成 DAX 初稿
Based on the financials table, write simple Power BI DAX measures for:
1. Total Sales
2. Total Profit
3. Total COGS
4. Total Units Sold
5. Profit Margin
6. Discount Amount
7. Discount Rate
Use simple measure names.
Use DIVIDE for ratio measures.
Explain each measure briefly and list how to validate it in Power BI.建议现场创建这些 Measure：
Total Sales = SUM(financials[Sales])
Total Profit = SUM(financials[Profit])
Total COGS = SUM(financials[COGS])
Total Units Sold = SUM(financials[Units Sold])
Discount Amount = SUM(financials[Discounts])
Profit Margin = DIVIDE([Total Profit], [Total Sales])
Discount Rate = DIVIDE([Discount Amount], SUM(financials[Gross Sales]))AI 边界
AI 生成 DAX 不等于业务口径正确。你必须检查：表名、字段名、分母、筛选上下文、空值处理和公司指标定义。
Prompt 3：让 AI 写管理层摘要
I built a Power BI report page with these visuals:
- Total Sales card
- Total Profit card
- Profit Margin card
- Total Units Sold card
- Sales by Month line chart
- Profit by Country bar chart
- Sales by Segment bar chart
- Profit Margin by Product bar chart
- Slicers for Year, Country, Segment, and Product
Write an executive summary for finance leaders.
Use 5 bullet points.
Include trends, risks, possible discount impact, and recommended next actions.讲师解释重点：
AI 写的是摘要草稿，不是最终结论。最终结论必须回到图表和业务口径验证。
路径 A：有 Power BI Copilot
适合老师现场演示，或已购买并开通 Copilot 的同事。
可以演示：
- 让 Copilot 根据语义模型生成报表页面。
- 让 Copilot 总结当前页面。
- 让 Copilot 解释一个 DAX Measure。
- 让 Copilot 回答“哪个国家利润最高？”这类问题。
建议话术：
有 Copilot 时，我们在 Power BI 里直接完成 AI 辅助；没有 Copilot 时，也可以用外部 AI 完成分析设计和 DAX 起草，再回到 Power BI 手动实现。
路径 B：没有 Copilot，用豆包 / 通用 AI
适合大部分学员跟做。
步骤：
- 把表名和字段名复制给 AI。
- 说明业务目标。
- 让 AI 输出 Dashboard 方案。
- 让 AI 输出 DAX 初稿。
- 把 DAX 复制回 Power BI。
- 手动搭建图表。
- 用 AI 生成摘要草稿。
数据安全
不要把公司敏感数据直接贴给通用 AI。训练时只使用 Financial Sample；真实工作中优先贴字段结构、脱敏样例和业务定义。
本节结束时学员应该记住什么
- Power BI 入门不再需要从 DAX 死背开始。
- AI 可以帮你做分析框架、DAX 初稿、图表建议和摘要草稿。
- AI 的输出必须验证，尤其是指标口径。
- Power BI 的价值不是“做漂亮图表”，而是把数据变成可刷新、可交互、可分享的业务看板。