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Power BI數據清洗與可視化交互式分析 版權信息
- ISBN：9787121383601
- 條形碼：9787121383601 ; 978-7-121-38360-1
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
Power BI數據清洗與可視化交互式分析 本書特色
本書是Power BI 快速入門工具書，筆者將Power BI 的知識點做了系統整理，并以案例的方式呈現出來，使讀者學習起來更輕松。全書共7 章，包括Power BI Desktop 初體驗、數據清洗的革命、數據統計和呈現、建立表關聯、交互式分析、使用DAX 函數、數據可視化等，其中重點介紹了Power BI 在數據清洗和數據可視化方面的應用。本書適合在工作中使用過Excel，但沒有學過Power BI 的讀者，以及已經有Power BI 使用經驗，希望系統地學習Power BI 知識的讀者。
Power BI數據清洗與可視化交互式分析 內容簡介
本書是Power BI快速入門工具書。將Power BI知識點做了系統化整理和講解, 并以案例的方式呈現, 學習起來更輕松。全書共7章, 包括Power BI-Desktop初體驗、數據清洗的革命、數據統計和呈現、建立表關聯、使用DAX函數、數據可視化。重點介紹了Power BI在數據清洗和數據可視化方面的應用實現。
Power BI數據清洗與可視化交互式分析 目錄
目 錄
第1章 Power BI Desktop初體驗 / 001
1.1 下載Power BI Desktop / 002
1.2 安裝Power BI / 004
1.3 運行**個Power BI案例 / 005
1.3.1 打開案例文件 / 005
1.3.2 “圖表”視圖 / 005
1.3.3 “數據”視圖 / 006
1.3.4 體驗Power BI的交互式操作 / 008
1.3.5 數據可視化初體驗 / 011
1.4 發布到服務器 / 011
1.4.1 發布到云服務器 / 012
1.4.2 共享給他人 / 013
1.4.3 導出為PPT/PDF文檔 / 014
1.5 回顧與展望 / 014 第2章 數據清洗的革命 / 015
2.1 常規數據導入過程 / 016
2.1.1 獲取數據 / 016
2.1.2 Power Query簡介 / 017
2.1.3 數據導出 / 020
2.1.4 保存文件 / 020
2.2 數據清洗的定義 / 021
2.3 用案例學習數據清洗 / 021
2.3.1 復雜表頭的處理 / 021
2.3.2 多文件清洗 / 027
2.3.3 多表合并 / 028
2.3.4 缺失值處理 / 031
2.3.5 合并查詢：便捷的多表橫向合并 / 038 第3章 數據統計和呈現 / 043
3.1 BI簡介 / 044
3.2 匯總表 / 044
3.2.1 統計指標 / 044
3.2.2 匯總表 / 045
3.2.3 交叉統計 / 046
3.3 內置圖表的使用 / 047
3.4 外掛圖表的使用 / 049
3.4.1 下載組件 / 050
3.4.2 從文件導入組件 / 051
3.4.3 從市場加載視覺對象 / 052
3.4.4 使用直方圖分析年齡分布 / 052
3.4.5 使用直方圖分析收入分布 / 053 第4章 建立表關聯 / 055
4.1 表關系簡介 / 056
4.2 創建關系 / 057
4.3 利用表關聯的統計和分析 / 059
4.3.1 關聯圖表 / 059
4.3.2 關聯篩選 / 061 第5章 交互式分析 / 063
5.1 交互式分析功能簡介 / 064
5.2 篩選 / 064
5.2.1 視覺級篩選器、頁面級篩選器、報告級別篩選器 / 065
5.2.2 切片器 / 065
5.2.3 屬性切片器 / 067
5.3 圖表交互 / 068
5.3.1 突出模式 / 068
5.3.2 篩選模式 / 069
5.4 鉆取 / 071
5.4.1 為圖表設置鉆取 / 071
5.4.2 鉆取到頁面（鉆透） / 072
5.4.3 時間數據的鉆取 / 073
5.5 數據分布分析 / 074 第6章 進階！使用DAX函數 / 077
6.1 DAX函數簡介 / 078
6.2 DAX函數應用案例 / 078
6.2.1 創建計算列 / 078
6.2.2 度量值應用 / 081
6.2.3 計算定基比 / 085
6.2.4 計算累計求和 / 086
6.2.5 計算同比 / 088
6.2.6 計算環比 / 094
6.2.7 計算月累計求和 / 094
6.3 常用函數 / 095
6.3.1 統計函數 / 095
6.3.2 篩選函數 / 096
6.3.3 時間函數 / 099
6.3.4 對比函數 / 100 第7章 數據可視化 / 102
7.1 信息圖 / 103
7.1.1 案例 / 103
7.1.2 操作步驟 / 103
7.2 氣泡圖 / 107
7.2.1 案例 / 108
7.2.2 操作步驟 / 108
7.3 華夫圖 / 109
7.3.1 案例 / 109
7.3.2 操作步驟 / 110
7.4 旋風圖 / 111
7.4.1 案例 / 111
7.4.2 操作步驟 / 111
7.5 水平漏斗圖 / 112
7.5.1 案例 / 113
7.5.2 操作步驟 / 113
7.6 樹狀圖 / 114
7.6.1 案例 / 115
7.6.2 操作步驟 / 115
7.7 旭日圖 / 115
7.7.1 案例 / 116
7.7.2 操作步驟 / 116
7.8 著色地圖 / 117
7.8.1 案例 / 118
7.8.2 操作步驟 / 118
7.9 氣泡地圖 / 120
7.9.1 案例 / 120
7.9.2 操作步驟 / 120
7.10 子彈圖 / 121
7.10.1 案例 / 121
7.10.2 操作步驟 / 121
7.11 網絡圖 / 122
7.11.1 案例 / 123
7.11.2 操作步驟 / 123
7.12 散點圖 / 124
7.12.1 案例 / 125
7.12.2 操作步驟 / 125
7.13 瀑布圖 / 127
7.13.1 案例 / 127
7.13.2 操作步驟 / 127
7.14 KPI指示器 / 130
7.14.1 案例 / 130
7.14.2 操作步驟 / 131
7.15 K-Means聚類 / 132
7.15.1 安裝R環境 / 133
7.15.2 使用K?Means聚類組件 / 136
7.16 小折線 / 139
7.16.1 案例 / 139
7.16.2 操作步驟 / 140
7.17 河流圖 / 142
7.17.1 案例 / 142
7.17.2 操作步驟 / 142
7.18 水平條形圖 / 143
7.18.1 案例 / 144
7.18.2 操作步驟 / 144
7.19 人物動畫 / 145
7.19.1 案例 / 145
7.19.2 操作步驟 / 146
第1章 Power BI Desktop初體驗 / 001
1.1 下載Power BI Desktop / 002
1.2 安裝Power BI / 004
1.3 運行**個Power BI案例 / 005
1.3.1 打開案例文件 / 005
1.3.2 “圖表”視圖 / 005
1.3.3 “數據”視圖 / 006
1.3.4 體驗Power BI的交互式操作 / 008
1.3.5 數據可視化初體驗 / 011
1.4 發布到服務器 / 011
1.4.1 發布到云服務器 / 012
1.4.2 共享給他人 / 013
1.4.3 導出為PPT/PDF文檔 / 014
1.5 回顧與展望 / 014 第2章 數據清洗的革命 / 015
2.1 常規數據導入過程 / 016
2.1.1 獲取數據 / 016
2.1.2 Power Query簡介 / 017
2.1.3 數據導出 / 020
2.1.4 保存文件 / 020
2.2 數據清洗的定義 / 021
2.3 用案例學習數據清洗 / 021
2.3.1 復雜表頭的處理 / 021
2.3.2 多文件清洗 / 027
2.3.3 多表合并 / 028
2.3.4 缺失值處理 / 031
2.3.5 合并查詢：便捷的多表橫向合并 / 038 第3章 數據統計和呈現 / 043
3.1 BI簡介 / 044
3.2 匯總表 / 044
3.2.1 統計指標 / 044
3.2.2 匯總表 / 045
3.2.3 交叉統計 / 046
3.3 內置圖表的使用 / 047
3.4 外掛圖表的使用 / 049
3.4.1 下載組件 / 050
3.4.2 從文件導入組件 / 051
3.4.3 從市場加載視覺對象 / 052
3.4.4 使用直方圖分析年齡分布 / 052
3.4.5 使用直方圖分析收入分布 / 053 第4章 建立表關聯 / 055
4.1 表關系簡介 / 056
4.2 創建關系 / 057
4.3 利用表關聯的統計和分析 / 059
4.3.1 關聯圖表 / 059
4.3.2 關聯篩選 / 061 第5章 交互式分析 / 063
5.1 交互式分析功能簡介 / 064
5.2 篩選 / 064
5.2.1 視覺級篩選器、頁面級篩選器、報告級別篩選器 / 065
5.2.2 切片器 / 065
5.2.3 屬性切片器 / 067
5.3 圖表交互 / 068
5.3.1 突出模式 / 068
5.3.2 篩選模式 / 069
5.4 鉆取 / 071
5.4.1 為圖表設置鉆取 / 071
5.4.2 鉆取到頁面（鉆透） / 072
5.4.3 時間數據的鉆取 / 073
5.5 數據分布分析 / 074 第6章 進階！使用DAX函數 / 077
6.1 DAX函數簡介 / 078
6.2 DAX函數應用案例 / 078
6.2.1 創建計算列 / 078
6.2.2 度量值應用 / 081
6.2.3 計算定基比 / 085
6.2.4 計算累計求和 / 086
6.2.5 計算同比 / 088
6.2.6 計算環比 / 094
6.2.7 計算月累計求和 / 094
6.3 常用函數 / 095
6.3.1 統計函數 / 095
6.3.2 篩選函數 / 096
6.3.3 時間函數 / 099
6.3.4 對比函數 / 100 第7章 數據可視化 / 102
7.1 信息圖 / 103
7.1.1 案例 / 103
7.1.2 操作步驟 / 103
7.2 氣泡圖 / 107
7.2.1 案例 / 108
7.2.2 操作步驟 / 108
7.3 華夫圖 / 109
7.3.1 案例 / 109
7.3.2 操作步驟 / 110
7.4 旋風圖 / 111
7.4.1 案例 / 111
7.4.2 操作步驟 / 111
7.5 水平漏斗圖 / 112
7.5.1 案例 / 113
7.5.2 操作步驟 / 113
7.6 樹狀圖 / 114
7.6.1 案例 / 115
7.6.2 操作步驟 / 115
7.7 旭日圖 / 115
7.7.1 案例 / 116
7.7.2 操作步驟 / 116
7.8 著色地圖 / 117
7.8.1 案例 / 118
7.8.2 操作步驟 / 118
7.9 氣泡地圖 / 120
7.9.1 案例 / 120
7.9.2 操作步驟 / 120
7.10 子彈圖 / 121
7.10.1 案例 / 121
7.10.2 操作步驟 / 121
7.11 網絡圖 / 122
7.11.1 案例 / 123
7.11.2 操作步驟 / 123
7.12 散點圖 / 124
7.12.1 案例 / 125
7.12.2 操作步驟 / 125
7.13 瀑布圖 / 127
7.13.1 案例 / 127
7.13.2 操作步驟 / 127
7.14 KPI指示器 / 130
7.14.1 案例 / 130
7.14.2 操作步驟 / 131
7.15 K-Means聚類 / 132
7.15.1 安裝R環境 / 133
7.15.2 使用K?Means聚類組件 / 136
7.16 小折線 / 139
7.16.1 案例 / 139
7.16.2 操作步驟 / 140
7.17 河流圖 / 142
7.17.1 案例 / 142
7.17.2 操作步驟 / 142
7.18 水平條形圖 / 143
7.18.1 案例 / 144
7.18.2 操作步驟 / 144
7.19 人物動畫 / 145
7.19.1 案例 / 145
7.19.2 操作步驟 / 146
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Power BI數據清洗與可視化交互式分析 作者簡介
陳劍 長期專注于企業的大數據應用培訓，培訓客戶遍布全國，包括中國銀聯、攜程、三大運營商、中國四大銀行在內的金融企業、一汽系東風系等汽車廠商、美的正泰等大型制造企業、南航東航等航空公司、蒙牛紅豆等零售企業，等等。服務過的公司多達數百家。致力于幫助企業提升員工的大數據能力，幫助員工建立數據分析思維，掌握大數據運營、精準營銷的思路和方法，實現企業的數字化轉型。
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