在紹興信息時(shí)代的浪潮下，數(shù)據(jù)成為當(dāng)?shù)仄髽I(yè)決策的關(guān)鍵要素之一。Power Query和Power BI作為數(shù)據(jù)處理和可視化工具，具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，是紹興當(dāng)?shù)卮笮推髽I(yè)做數(shù)據(jù)分析和決策的實(shí)用選擇

我們來(lái)看看紹興這邊Power Query和Power BI的發(fā)展前景

1. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)趨勢(shì)持續(xù)增長(zhǎng)：企業(yè)越來(lái)越重視數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的重要性，希望從海量的數(shù)據(jù)中獲取洞察力。Power Query作為一款數(shù)據(jù)整合和準(zhǔn)備工具，可以幫助企業(yè)高效獲取和處理數(shù)據(jù)。而Power BI作為一款商業(yè)智能工具，能夠?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀友好的圖表和儀表盤(pán)，更好地展現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的趨勢(shì)和模式。這兩者在滿足需求的同時(shí)，也為Power Query和Power BI的應(yīng)用提供了廣闊的發(fā)展前景。

2. 跨行業(yè)應(yīng)用需求強(qiáng)勁：Power Query和Power BI的應(yīng)用范圍廣泛，涵蓋金融、零售、制造業(yè)、醫(yī)療等各個(gè)行業(yè)。隨著越來(lái)越多的企業(yè)意識(shí)到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的重要性，對(duì)于Power Query和Power BI的需求將會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)。無(wú)論是數(shù)據(jù)提供商、數(shù)據(jù)分析師還是決策者，都需要掌握Power Query和Power BI的技能，以更好地利用數(shù)據(jù)獲取業(yè)務(wù)洞察。

3. 自助式數(shù)據(jù)分析趨勢(shì)普及：過(guò)去，數(shù)據(jù)分析通常依賴專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家或分析師。然而，隨著Power Query和Power BI等工具的出現(xiàn)，自助式數(shù)據(jù)分析逐漸普及。用戶不再需要深入的編程技能，通過(guò)Power Query和Power BI的簡(jiǎn)單操作，就能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和可視化，從而自主地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策。