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財會與商業大數據可視化智能分析:基于微軟POWER BI 版權信息
- ISBN：9787302536413
- 條形碼：9787302536413 ; 978-7-302-53641-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
財會與商業大數據可視化智能分析:基于微軟POWER BI 本書特色
隨著“大智移云物”技術的發展，很多財會人員正積極向智能可視化的財務分析方向轉型。2019年2月，國際著名咨詢機構Gartner公司發布的《商業智能和分析平臺魔力象限》年度報告顯示，微軟超越一切對手，再次成為*領導力和超前愿景的BI公司。《財會與商業大數據可視化智能分析——基于微軟Power BI》以微軟Power BI為工具，以案例驅動方式講解數據分析(數據獲取與整理、數據建模、數據可視化)的一般思路及方法。 《財會與商業大數據可視化智能分析——基于微軟Power BI》共分9章。第1章介紹了大數據、云計算、商業智能及數據分析思路等內容；第2章介紹了Power BI的特點、系列組件、安裝及賬號注冊等內容；第3章以一家連鎖烘焙店的刷卡記錄為案例數據幫助讀者快速體會Power BI可視化智能分析的基本應用流程；第4～6章系統地介紹了數據整理、數據建模、數據可視化的數據分析及展現過程；第7章講解了Power BI在線應用等內容；第8章和第9章以兩個完整案例講解了財會與商業大數據可視化智能分析的思路和方法。 全書共設計了113個可操作的案例，涉及53個原始數據文件和結果數據文件等。 《財會與商業大數據可視化智能分析——基于微軟Power BI》適用于企事業單位從事數據分析工作的人員，也可以作為高校經管類相關專業老師和學生進行大數據可視化分析的參考書籍。
財會與商業大數據可視化智能分析:基于微軟POWER BI 內容簡介
隨著“大智移云物”技術的發展，很多財會人員正積極向智能可視化的財務分析方向轉型。2019年2月，靠前有名咨詢機構Gartner公司發布的《商業智能和分析平臺魔力象限》年度報告顯示，微軟超越一切對手，再次成為擁有領導力和超前愿景的BI公司。《財會與商業大數據可視化智能分析——基于微軟Power BI》以微軟Power BI為工具，以案例驅動方式講解數據分析(數據獲取與整理、數據建模、數據可視化)的一般思路及方法。 《財會與商業大數據可視化智能分析——基于微軟Power BI》共分9章。章介紹了大數據、云計算、商業智能及數據分析思路等內容；第2章介紹了Power BI的特點、系列組件、安裝及賬號注冊等內容；第3章以一家連鎖烘焙店的刷卡記錄為案例數據幫助讀者快速體會Power BI可視化智能分析的基本應用流程；第4～6章系統地介紹了數據整理、數據建模、數據可視化的數據分析及展現過程；第7章講解了Power BI在線應用等內容；第8章和第9章以兩個完整案例講解了財會與商業大數據可視化智能分析的思路和方法。 全書共設計了113個可操作的案例，涉及53個原始數據文件和結果數據文件等。 《財會與商業大數據可視化智能分析——基于微軟Power BI》適用于企*單位從事數據分析工作的人員，也可以作為高校經管類相關專業老師和學生進行大數據可視化分析的參考書籍。
財會與商業大數據可視化智能分析:基于微軟POWER BI 目錄
目 錄
第1章 商業智能與數據分析概述 1
1.1 大數據與云計算 2
1.1.1 大數據 2
1.1.2 云計算 13
1.2 商業智能概述 16
1.2.1 商業智能是商業決策的基礎 16
1.2.2 商業智能的定義 18
1.2.3 商業智能的價值 19
1.2.4 商業智能系統功能 21
1.2.5 商業智能的應用 22
1.3 商業大數據分析思路 25
1.3.1 商業大數據分析基本條件 25
1.3.2 分析思路培養 27
1.3.3 常用分析方法 27
第2章 微軟Power BI概況 31
2.1 Power BI概述 32
2.1.1 傳統BI與自助式BI 32
2.1.2 Power BI簡介 33
2.1.3 Power BI的特點 33
2.1.4 Power BI的地位 35
2.2 Power BI應用模式及系列組件 36
2.2.1 Power BI應用模式 36
2.2.2 Power BI系列組件 37
2.3 Power BI Desktop安裝及賬號注冊 38
2.3.1 Power BI Desktop 的安裝 38
2.3.2 Power BI賬號注冊 40
2.4 Power BI Desktop界面 41
2.4.1 菜單欄 41
2.4.2 視圖 41
2.4.3 報表編輯器 43
第3章 快速實踐Power BI 47
3.1 案例背景 48
3.1.1 案例簡介 48
3.1.2 案例數據源 49
3.2 數據整理 50
3.2.1 獲取數據 50
3.2.2 整理數據 53
3.3 數據建模 56
3.3.1 建立數據模型 56
3.3.2 新建列 58
3.3.3 新建度量值 59
3.4 數據可視化 60
3.4.1 插入圖片、文本框、形狀 60
3.4.2 插入卡片圖 62
3.4.3 插入環形圖 62
3.4.4 插入條形圖 63
3.4.5 插入折線和簇狀柱形圖 64
3.4.6 插入氣泡圖 66
3.4.7 插入切片器 67
3.4.8 報表美化 69
3.4.9 設計報表手機顯示布局 69
3.5 可視化報表發布 70
3.5.1 在線發布 70
3.5.2 Web應用 71
3.5.3 移動應用 72
第4章 數據整理 75
4.1 表格的標準化與規范化 76
4.1.1 表格的標準化 77
4.1.2 數據的規范化 78
4.2 數據獲取 78
4.2.1 從文件導入 79
4.2.2 從文件夾導入 82
4.2.3 從數據庫導入 83
4.2.4 從網站查詢導入 86
4.2.5 從其他數據源導入 87
4.2.6 重新設定數據源 88
4.3 數據處理 89
4.3.1 查詢編輯器和M語言 89
4.3.2 數據的行、列操作和篩選 90
4.3.3 數據類型的轉換 95
4.3.4 數據格式的轉換 96
4.3.5 數據的拆分、提取和合并 98
4.3.6 數據的轉置和反轉 102
4.3.7 數據的透視和逆透視 104
4.3.8 分組依據 105
4.3.9 添加列 106
4.3.10 日期和時間的整理 107
4.3.11 數據的基本數學運算 110
4.3.12 數據的組合 111
第5章 數據建模 117
5.1 管理關系 118
5.1.1 認識表和關系 118
5.1.2 關系模型的布局 121
5.1.3 創建關系 123
5.2 新建列與新建度量值 127
5.2.1 新建列 127
5.2.2 新建度量值 128
5.3 DAX——數據分析表達式 130
5.3.1 DAX語法 130
5.3.2 DAX運算符 131
5.3.3 DAX函數 132
第6章 數據可視化 143
6.1 數據可視化原則 144
6.1.1 常用圖表的選擇 144
6.1.2 本章基礎案例 145
6.2 常用可視化圖表 146
6.2.1 條形圖 147
6.2.2 柱形圖 150
6.2.3 折線圖 152
6.2.4 面積圖 153
6.2.5 組合圖 155
6.2.6 功能區圖表 156
6.2.7 瀑布圖 157
6.2.8 散點圖 158
6.2.9 餅圖和環形圖 159
6.2.10 樹狀圖 161
6.2.11 地圖 162
6.2.12 漏斗圖 163
6.2.13 儀表圖 164
6.2.14 卡片圖和多行卡 166
6.2.15 KPI 168
6.2.16 表和矩陣 169
6.2.17 切片器 171
6.3 自定義可視化圖表 172
6.3.1 添加自定義可視化對象 172
6.3.2 馬表圖 173
6.3.3 子彈圖 175
6.3.4 文字云 176
6.3.5 桑基圖 177
6.4 圖表美化 177
6.4.1 切換主題 178
6.4.2 設置圖表格式 178
6.5 圖表的篩選、鉆取和編輯交互 179
6.5.1 圖表的篩選 179
6.5.2 圖表的鉆取 183
6.5.3 圖表的編輯交互 185
第7章 Power BI在線服務 187
7.1 在線發布 188
7.1.1 Power BI在線服務簡介 188
7.1.2 報表在線發布 189
7.2 創建儀表板 191
7.2.1 儀表板和報表 191
7.2.2 儀表板的設計 192
7.2.3 儀表板的創建 193
7.3 分享與協作 194
7.3.1 使用工作區 194
7.3.2 報表的分享 195
7.3.3 儀表板的分享 197
7.4 移動應用 198
7.4.1 設計報表手機布局 198
7.4.2 報表移動應用 199
第8章 案例1——海信電器財務數據可視化智能分析201
8.1 海信電器案例數據 202
8.1.1 公司簡介 202
8.1.2 獲取并整理海信電器財務報表 203
8.1.3 海信電器案例模型 205
8.2 資產負債表可視化 207
8.2.1 可視化總覽 207
8.2.2 插入公司Logo 207
8.2.3 插入切片器 208
8.2.4 插入卡片圖 208
8.2.5 插入圓環圖 209
8.2.6 插入餅圖 210
8.2.7 插入折線圖 211
8.2.8 插入樹狀圖 211
8.3 利潤表可視化 212
8.3.1 可視化總覽 212
8.3.2 插入卡片圖 213
8.3.3 插入圓環圖 213
8.3.4 插入折線圖 213
8.3.5 插入簇狀柱形圖 213
8.3.6 插入矩陣 214
8.4 現金流量表可視化 215
8.4.1 可視化總覽 215
8.4.2 插入卡片圖 216
8.4.3 插入圓環圖 216
8.4.4 插入折線圖 216
8.4.5 插入簇狀柱形圖 216
8.4.6 插入桑基圖 216
8.5 償債能力分析可視化 217
8.5.1 可視化總覽 217
8.5.2 插入卡片圖 218
8.5.3 插入折線圖 218
8.6 營運能力分析可視化 219
8.6.1 可視化總覽 219
8.6.2 插入卡片圖 219
8.6.3 插入折線圖 220
8.7 盈利能力分析可視化 220
8.7.1 可視化總覽 220
8.7.2 插入卡片圖 221
8.7.3 插入折線圖 221
8.8 杜邦分析可視化 221
8.8.1 可視化總覽 221
8.8.2 插入卡片圖 222
8.8.3 插入圖形圖像 222
第9章 案例2——某連鎖店大數據可視化智能分析223
9.1 某連鎖店案例數據 224
9.1.1 公司簡介 224
9.1.2 連鎖店案例數據 225
9.1.3 連鎖店案例模型 226
9.2 產品分析可視化 227
9.2.1 可視化總覽 227
9.2.2 插入公司Logo 228
9.2.3 插入切片器 228
9.2.4 插入卡片圖 229
9.2.5 插入條形圖 230
9.2.6 插入圓環圖 230
9.2.7 插入瀑布圖 231
9.2.8 插入柱形圖 232
9.2.9 插入桑基圖 232
9.2.10 插入樹狀圖 233
9.3 區域分析可視化 233
9.3.1 可視化總覽 233
9.3.2 插入圓環圖 234
9.3.3 插入條形圖 234
9.3.4 插入柱形圖 234
9.3.5 插入水族館圖 234
9.4 趨勢分析可視化 235
9.4.1 可視化總覽 235
9.4.2 插入折線圖 236
9.4.3 插入折線和柱形圖 237
9.4.4 插入氣泡圖 237
9.5 完成度分析可視化 238
9.5.1 可視化總覽 238
9.5.2 插入子彈圖 239
9.5.3 插入儀表圖 240
9.5.4 插入百分比儀表圖 240
9.5.5 插入表 241
9.5.6 插入水平條形圖 242
9.6 排名分析可視化 243
9.6.1 可視化總覽 243
9.6.2 插入條形圖(排名前N個) 244
9.6.3 插入表 245
9.6.4 插入文字云 245
參考文獻 247
第1章 商業智能與數據分析概述 1
1.1 大數據與云計算 2
1.1.1 大數據 2
1.1.2 云計算 13
1.2 商業智能概述 16
1.2.1 商業智能是商業決策的基礎 16
1.2.2 商業智能的定義 18
1.2.3 商業智能的價值 19
1.2.4 商業智能系統功能 21
1.2.5 商業智能的應用 22
1.3 商業大數據分析思路 25
1.3.1 商業大數據分析基本條件 25
1.3.2 分析思路培養 27
1.3.3 常用分析方法 27
第2章 微軟Power BI概況 31
2.1 Power BI概述 32
2.1.1 傳統BI與自助式BI 32
2.1.2 Power BI簡介 33
2.1.3 Power BI的特點 33
2.1.4 Power BI的地位 35
2.2 Power BI應用模式及系列組件 36
2.2.1 Power BI應用模式 36
2.2.2 Power BI系列組件 37
2.3 Power BI Desktop安裝及賬號注冊 38
2.3.1 Power BI Desktop 的安裝 38
2.3.2 Power BI賬號注冊 40
2.4 Power BI Desktop界面 41
2.4.1 菜單欄 41
2.4.2 視圖 41
2.4.3 報表編輯器 43
第3章 快速實踐Power BI 47
3.1 案例背景 48
3.1.1 案例簡介 48
3.1.2 案例數據源 49
3.2 數據整理 50
3.2.1 獲取數據 50
3.2.2 整理數據 53
3.3 數據建模 56
3.3.1 建立數據模型 56
3.3.2 新建列 58
3.3.3 新建度量值 59
3.4 數據可視化 60
3.4.1 插入圖片、文本框、形狀 60
3.4.2 插入卡片圖 62
3.4.3 插入環形圖 62
3.4.4 插入條形圖 63
3.4.5 插入折線和簇狀柱形圖 64
3.4.6 插入氣泡圖 66
3.4.7 插入切片器 67
3.4.8 報表美化 69
3.4.9 設計報表手機顯示布局 69
3.5 可視化報表發布 70
3.5.1 在線發布 70
3.5.2 Web應用 71
3.5.3 移動應用 72
第4章 數據整理 75
4.1 表格的標準化與規范化 76
4.1.1 表格的標準化 77
4.1.2 數據的規范化 78
4.2 數據獲取 78
4.2.1 從文件導入 79
4.2.2 從文件夾導入 82
4.2.3 從數據庫導入 83
4.2.4 從網站查詢導入 86
4.2.5 從其他數據源導入 87
4.2.6 重新設定數據源 88
4.3 數據處理 89
4.3.1 查詢編輯器和M語言 89
4.3.2 數據的行、列操作和篩選 90
4.3.3 數據類型的轉換 95
4.3.4 數據格式的轉換 96
4.3.5 數據的拆分、提取和合并 98
4.3.6 數據的轉置和反轉 102
4.3.7 數據的透視和逆透視 104
4.3.8 分組依據 105
4.3.9 添加列 106
4.3.10 日期和時間的整理 107
4.3.11 數據的基本數學運算 110
4.3.12 數據的組合 111
第5章 數據建模 117
5.1 管理關系 118
5.1.1 認識表和關系 118
5.1.2 關系模型的布局 121
5.1.3 創建關系 123
5.2 新建列與新建度量值 127
5.2.1 新建列 127
5.2.2 新建度量值 128
5.3 DAX——數據分析表達式 130
5.3.1 DAX語法 130
5.3.2 DAX運算符 131
5.3.3 DAX函數 132
第6章 數據可視化 143
6.1 數據可視化原則 144
6.1.1 常用圖表的選擇 144
6.1.2 本章基礎案例 145
6.2 常用可視化圖表 146
6.2.1 條形圖 147
6.2.2 柱形圖 150
6.2.3 折線圖 152
6.2.4 面積圖 153
6.2.5 組合圖 155
6.2.6 功能區圖表 156
6.2.7 瀑布圖 157
6.2.8 散點圖 158
6.2.9 餅圖和環形圖 159
6.2.10 樹狀圖 161
6.2.11 地圖 162
6.2.12 漏斗圖 163
6.2.13 儀表圖 164
6.2.14 卡片圖和多行卡 166
6.2.15 KPI 168
6.2.16 表和矩陣 169
6.2.17 切片器 171
6.3 自定義可視化圖表 172
6.3.1 添加自定義可視化對象 172
6.3.2 馬表圖 173
6.3.3 子彈圖 175
6.3.4 文字云 176
6.3.5 桑基圖 177
6.4 圖表美化 177
6.4.1 切換主題 178
6.4.2 設置圖表格式 178
6.5 圖表的篩選、鉆取和編輯交互 179
6.5.1 圖表的篩選 179
6.5.2 圖表的鉆取 183
6.5.3 圖表的編輯交互 185
第7章 Power BI在線服務 187
7.1 在線發布 188
7.1.1 Power BI在線服務簡介 188
7.1.2 報表在線發布 189
7.2 創建儀表板 191
7.2.1 儀表板和報表 191
7.2.2 儀表板的設計 192
7.2.3 儀表板的創建 193
7.3 分享與協作 194
7.3.1 使用工作區 194
7.3.2 報表的分享 195
7.3.3 儀表板的分享 197
7.4 移動應用 198
7.4.1 設計報表手機布局 198
7.4.2 報表移動應用 199
第8章 案例1——海信電器財務數據可視化智能分析201
8.1 海信電器案例數據 202
8.1.1 公司簡介 202
8.1.2 獲取并整理海信電器財務報表 203
8.1.3 海信電器案例模型 205
8.2 資產負債表可視化 207
8.2.1 可視化總覽 207
8.2.2 插入公司Logo 207
8.2.3 插入切片器 208
8.2.4 插入卡片圖 208
8.2.5 插入圓環圖 209
8.2.6 插入餅圖 210
8.2.7 插入折線圖 211
8.2.8 插入樹狀圖 211
8.3 利潤表可視化 212
8.3.1 可視化總覽 212
8.3.2 插入卡片圖 213
8.3.3 插入圓環圖 213
8.3.4 插入折線圖 213
8.3.5 插入簇狀柱形圖 213
8.3.6 插入矩陣 214
8.4 現金流量表可視化 215
8.4.1 可視化總覽 215
8.4.2 插入卡片圖 216
8.4.3 插入圓環圖 216
8.4.4 插入折線圖 216
8.4.5 插入簇狀柱形圖 216
8.4.6 插入桑基圖 216
8.5 償債能力分析可視化 217
8.5.1 可視化總覽 217
8.5.2 插入卡片圖 218
8.5.3 插入折線圖 218
8.6 營運能力分析可視化 219
8.6.1 可視化總覽 219
8.6.2 插入卡片圖 219
8.6.3 插入折線圖 220
8.7 盈利能力分析可視化 220
8.7.1 可視化總覽 220
8.7.2 插入卡片圖 221
8.7.3 插入折線圖 221
8.8 杜邦分析可視化 221
8.8.1 可視化總覽 221
8.8.2 插入卡片圖 222
8.8.3 插入圖形圖像 222
第9章 案例2——某連鎖店大數據可視化智能分析223
9.1 某連鎖店案例數據 224
9.1.1 公司簡介 224
9.1.2 連鎖店案例數據 225
9.1.3 連鎖店案例模型 226
9.2 產品分析可視化 227
9.2.1 可視化總覽 227
9.2.2 插入公司Logo 228
9.2.3 插入切片器 228
9.2.4 插入卡片圖 229
9.2.5 插入條形圖 230
9.2.6 插入圓環圖 230
9.2.7 插入瀑布圖 231
9.2.8 插入柱形圖 232
9.2.9 插入桑基圖 232
9.2.10 插入樹狀圖 233
9.3 區域分析可視化 233
9.3.1 可視化總覽 233
9.3.2 插入圓環圖 234
9.3.3 插入條形圖 234
9.3.4 插入柱形圖 234
9.3.5 插入水族館圖 234
9.4 趨勢分析可視化 235
9.4.1 可視化總覽 235
9.4.2 插入折線圖 236
9.4.3 插入折線和柱形圖 237
9.4.4 插入氣泡圖 237
9.5 完成度分析可視化 238
9.5.1 可視化總覽 238
9.5.2 插入子彈圖 239
9.5.3 插入儀表圖 240
9.5.4 插入百分比儀表圖 240
9.5.5 插入表 241
9.5.6 插入水平條形圖 242
9.6 排名分析可視化 243
9.6.1 可視化總覽 243
9.6.2 插入條形圖(排名前N個) 244
9.6.3 插入表 245
9.6.4 插入文字云 245
參考文獻 247
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