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POWER BI商業智能數據分析與可視化 版權信息
- ISBN：9787301358061
- 條形碼：9787301358061 ; 978-7-301-35806-1
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
POWER BI商業智能數據分析與可視化 本書特色
1.讀懂數據分析與數據可視化：掌握技法發展的底層邏輯和發展趨勢
2.易學易懂：非專業人員也能掌握，從Power BI基礎操作到核心DAX數據分析表達式、數據可視化，詳細講解
3.緊扣工作實際：手把手分步驟講解，掌握典型的數據模型和典型的數據分析方法
4.結合AI新技能：全新AI技術輔助可以讓讀者更容易掌握Power BI AI的高效可視化流程
5.商業案例：可直接套用的商業案例講解，從模型到儀表板呈現、發布
POWER BI商業智能數據分析與可視化 內容簡介
本書以DAX為核心線索，圍繞數據分析和數據可視化，系統全面地介紹了Power BI的核心知識體系。 本書的主要內容包括數據分析和數據可視化基礎知識，Power Query數據獲取、轉換與加載，Power BI數據模型，DAX基礎和進階知識、DAX的實踐案例、DAX驅動數據可視化交互，儀表板開發實踐、儀表板多場景應用，以及AI輔助學習等。 本書體系完整、重點突出、內容新穎翔實、案例貼近實際，適合數據分析師、Power BI分析人員、Excel高級用戶，以及想提高數據分析能力的各類人員閱讀。
POWER BI商業智能數據分析與可視化POWER BI商業智能數據分析與可視化 前言
你好，朋友！
歡迎來到Power BI的世界。當你翻開這本書的時候，我們就已經認識了。雖然你我隔書相望，但是書中的每一句話，每一段代碼，每一個章節，都有我學習時留下的印記。當你閱讀這本書時，你并不孤單，我與更多人和你一起同行。
我并非Power BI工程師，也不是計算機科班出身，學習和使用Power BI，主要是因為興趣和工作需要。2017年前后，我開始接觸Power BI，其強大的數據清洗、數據分析和數據可視化的能力，讓我產生了濃厚的興趣。在業余時間，我潛心鉆研Power BI，在工作中熟練地應用它來提高工作效率和解決復雜問題，并在公司中經常義務承擔Power BI培訓工作、分享數據分析方面的技能。另外，我還在網絡上通過社區和自媒體分享技能和見解，以幫助更多的人學習和使用Power BI。經過幾年的時間，我在Power BI方面積累了深厚的經驗和豐富的案例素材。
近兩年，Power BI迅猛發展，新功能層出不窮，生態更加完善，用戶使用體驗更好。但許多Power BI新手用戶并不能快速理解和掌握Power BI龐大的知識體系。他們抱怨Power BI非常容易入門，但是難以快速進階并在實際工作中加以應用。因此很多用戶在自學一段時間后就放棄了。
POWER BI商業智能數據分析與可視化 目錄
目 錄
CONTENTS
第1章
數字化時代：從數據到數據分析001
1.1數據和數據分析是什么？002
1.2數據分析為什么重要？002
1.3從數據到數據分析002
1.3.1 有數據：有什么樣的數據？003
1.3.2 看數據：數據到底看什么？003
1.3.3 分析數據：如何分析數據，怎么做？004
1.3.4 結果應用：如何應用數據分析結果？005
第2章
高效表達：從數據分析到數據可視化007
2.1數據分析和數據可視化008
2.1.1 數據可視化是什么？008
2.1.2 從數據分析到數據可視化008
2.1.3 數據可視化與數據儀表板009
2.2數據可視化的設計010
2.2.1 數據可視化的設計原則010
2.2.2 數據可視化的圖表選擇與色彩搭配012
2.2.3 數據儀表板的設計步驟013
第3章
商業智能：從Excel到Power BI016
3.1Excel作為數據分析的工具017
3.1.1 數據透視表與數據透視圖017
3.1.2 超級Excel：Excel的Power 系列
功能017
3.2初識Power BI019
3.2.1 什么是Power BI ？019
3.2.2 為什么選擇Power BI來作為數據
分析和可視化工具？019
3.2.3 Power BI Desktop如何下載和安裝020
3.2.4 Power BI Desktop的操作界面介紹021
3.2.5 學習Power BI要構建全新的知識
架構025
第4章
Power Query實踐：數據獲取、轉換與加載027
4.1認識Power Query028
4.1.1 Power Query界面介紹028
4.1.2 使用Power Query前應注意的事項029
4.2數據獲取030
4.2.1 從Excel工作簿中獲取數據030
4.2.2 從文件夾中獲取并合并多個Excel
工作簿034
4.2.3 從文本或CSV格式文件獲取數據036
4.2.4 從數據庫獲取文件037
4.2.5 其他數據源的數據獲取038
4.3數據轉換與清洗038
4.3.1 數據類型的轉換038
4.3.2 文本格式轉換039
4.3.3 行和列的管理040
4.3.4 從日期列中提取對應的日期元素045
4.3.5 列的合并、拆分與字符提取045
4.3.6 透視列與逆透視列：
一維表與二維表的相互轉換049
4.3.7 數學統計以及分組計算051
4.3.8 追加查詢和合并查詢053
4.4數據應用到數據模型056
4.4.1 應用數據時需要的設置056
4.4.2 管理查詢057
4.4.3 數據刷新及報錯處理058
4.5Power Query高階知識：M語言059
4.5.1 初識M語言059
4.5.2 M語言常見的表達式的語法格式060
4.5.3 M語言的數據結構061
第5章
核心基礎：Power BI與數據模型063
5.1認識數據模型064
5.1.1 數據模型及其常見類型064
5.1.2 數據模型的要素065
5.2 Power BI中的數據模型067
5.2.1 在Power BI中創建一個數據模型067
5.2.2 管理Power BI中的數據模型069
5.2.3 使用數據模型的注意事項071
第6章
Power BI靈魂：數據分析表達式——DAX072
6.1認識DAX073
6.1.1 DAX及其函數類型073
6.1.2 創建DAX表達式時，表、列和
度量值的引用方式073
6.1.3 DAX運算符和數據類型074
6.2新建列、新建表和度量值075
6.2.1 新建列與新建表075
6.2.2 度量值的創建、管理和格式化078
6.2.3 如何選擇度量值與新建列080
6.2.4 在視覺對象中使用度量值和表中
的字段081
6.3理解Power BI的數據模型083
6.3.1 數據模型中表間關系的傳遞083
6.3.2 數據模型中的跨表引用085
6.3.3 數據模型的參照完整性086
6.4初識DAX基礎函數088
6.4.1 認識和使用結尾帶有“X”的
迭代函數088
6.4.2 FILTER函數和運算符的用法089
6.4.3 認識VALUES函數和DISTINCT
函數091
6.4.4 認識ALL類函數093
6.4.5 使用HASONEVALUE改變總計值095
6.4.6 使用SELECTEDVALUE函數獲取
選擇的值096
6.4.7 邏輯函數IF和SWITCH098
6.5認識DAX的計值上下文099
6.5.1 認識篩選上下文099
6.5.2 認識行上下文100
6.6CALCULATE函數與計值上下文101
6.6.1 認識CALCULATE函數101
6.6.2 CALCULATE函數與篩選上下文105
6.6.3 CALCULATE函數與行上下文107
6.7CALCULATE的調節器函數109
6.7.1 CALCULATE的調節器：
ALL類函數109
6.7.2 CALCULATE的調節器：
KEEPFILTERS函數111
6.7.3 CALCULATE的調節器：
USERELATIONSHIP函數112
6.8變量114
6.8.1 認識變量114
6.8.2 變量的使用116
第7章
分析實踐：時間序列實踐分析118
7.1關于日期表和時間智能函數119
7.1.1 Power BI的日期時間函數和時間
智能函數119
7.1.2 日期表的創建與使用注意事項119
7.1.3 時間序列相關的常見分析指標123
7.2時間序列分析實踐124
7.2.1 累計分析124
7.2.2 同比和環比分析126
7.2.3 移動平均分析130
7.2.4 不同日期區間值的比較132
第8章
分析實踐：更多常用的計算分析135
8.1排名相關分析136
8.1.1 排名分析136
8.1.2 TOPN分析138
8.2區間劃分相關的分析141
8.2.1 帕累托分析141
8.2.2 區間分組分析144
8.2.3 分區計算145
8.3其他分析147
8.3.1 差異比較分析147
8.3.2 近N天分析148
第9章
更上一層樓：DAX的高級用法實踐152
9.1計算組153
9.1.1 認識計算組153
9.1.2 創建和管理計算組154
9.1.3 計算組的實踐應用156
9.1.4 使用Tabular Editor創建計算組159
9.2窗口函數161
9.2.1 窗口函數介紹161
9.2.2 窗口函數用法實踐：偏移類函數162
9.2.3 窗口函數用法實踐：排序類函數168
9.3視覺對象計算170
9.3.1 認識和創建視覺對象計算170
9.3.2視覺對象計算的實踐應用173
9.3.3視覺對象計算的限制與不足177
9.4DAX查詢178
9.4.1 認識DAX查詢視圖178
9.4.2 EVALUATE語法介紹及創建查詢179
9.4.3 使用DAX表函數創建查詢183
9.4.4 使用DAX查詢數據模型中的各種
元素188
9.5使用外部工具DAX Studio?190
9.5.1 認識外部工具DAX Studio191
9.5.2 DAX Studio的常用功能192
9.5.3 使用DAX Studio測試代碼的性能193
第10章
開啟設計：數據可視化設計指南195
10.1Power BI的可視化設置196
10.1.1 可視化頁面和畫布設置196
10.1.2 認識和使用Power BI的主題197
10.2可視化視覺對象與輔助元素199
10.2.1 Power BI常用的視覺對象199
10.2.2 Power BI可視化輔助元素200
10.3控制Power BI視覺對象之間的交互
方式201
10.3.1 編輯視覺對象之間的交互方式201
10.3.2 使用按鈕控制視覺對象的交互203
10.3.3 使用按鈕和書簽控制頁面之間的
交互204
10.3.4 使用書簽控制視覺對象的交互207
10.3.5 使用鉆取功能控制分析層次
和顆粒度的交互209
10.3.6 使用工具提示功能增強交互212
10.3.7 使用字段參數控制視覺對象的
交互213
10.3.8 使用同步切片器功能控制多頁
報表交互217
10.4使用DAX動態地驅動視覺對象的交互219
10.4.1 動態設置視覺對象的標題219
10.4.2 動態設置視覺對象的顏色221
10.4.3 動態設置視覺對象的數據標簽224
10.4.4 動態切換視覺對象的分析指標
和維度229
第11章
儀表板開發實踐：零售行業綜合案例235
11.1需求分析236
11.1.1 案例數據概述236
11.1.2 明確分析目標和場景236
11.2數據的獲取、轉換、加載和模型創建237
11.2.1 數據的獲取、轉換和應用到數據模型237
11.2.2 數據模型中各種表的命名238
11.2.3 創建數據模型238
11.3儀表板布局設計239
11.3.1 設置畫布及頁面信息239
11.3.2 儀表板的整體布局設計240
11.3.3 色彩搭配與視覺對象的類型選擇241
11.4儀表板可視化設計242
11.4.1 經營概述頁面設計242
11.4.2 組織分析頁面設計252
11.4.3 客戶分析頁面設計261
11.4.4 產品分析頁面設計267
11.5頁面交互設計和可視化效果強化277
11.5.1 儀表板頁面交互設計277
11.5.2 儀表板可視化效果強化280
第12章
價值提升：儀表板檢查、發布和調用281
12.1儀表板結果核對與性能分析282
12.1.1 儀表板的結果核對282
12.1.2 儀表板的性能分析282
12.2儀表板的發布283
12.2.1 儀表板的發布283
12.2.2 儀表板的刷新與維護285
12.3在Excel、Power Point中使用
Power BI285
12.3.1 在Excel中調用Power BI的
數據模型286
12.3.2 在Power Point中查看Power BI
儀表板289
第13章
擁抱AI：利用AI大模型學習Power BI293
13.1關于AI大模型294
13.1.1 AI大模型是什么？294
13.1.2 AI大模型的選擇294
13.2Power BI與AI大模型295
13.2.1 使用Power BI內置AI功能——Copilot295
13.2.2 使用ChatGPT學習Power BI300
13.2.3 使用國內的AI產品學習
Power BI304
13.3使用AI大模型時的注意事項309
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POWER BI商業智能數據分析與可視化 作者簡介
劉必麟（@小必）
自媒體創作者、Excel和Power BI發燒友、數據可視化愛好者、暢銷書作者。在微信公眾號、B站、小紅書、知乎等同名賬號“PowerBI聚焦”上分享技術類原創文章和視頻超過2000條，尤其擅長使用Excel、SQL和Power BI進行數據分析和數據可視化，服務過零售、互聯網、房地產等行業的多家知名公司。已出版《Excel商務智能：Power Query和Power Pivot數據清洗、建模與分析實戰》等書，深受廣大讀者的喜愛。
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