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Art Tennick & 著

图书标签:

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• Excel
• Business Intelligence
• Data Analysis
• Data Modeling
• Microsoft Excel
• Data Visualization
• Reporting
• Analytics

店铺： 澜瑞外文Lanree图书专营店

出版社： McGraw Hill Education

ISBN：9780071746854

商品编码：1098203553

包装：平装

外文名称：Practical Powerpivot &...

出版时间：2010-09-01

页数：438

正文语种：英语

图书基本信息

Practical Powerpivot & Dax Formulas for Excel 2010
作者： Art Tennick;
ISBN13： 9780071746854
类型： 平装(简装书)
语种： 英语（English）
出版日期： 2010-09-01
出版社： McGraw-Hill Education
页数： 438
重量（克）： 757
尺寸： 22.86 x 18.796 x 2.3368 cm

商品简介

250 + ready-to-use, powerful DAX formulas

Develop effective business intelligence (BI) solutions and drive faster, better decision making across your enterprise with help from an experienced database consultant and trainer. Through clear explanations, screenshots, and examples, Practical PowerPivot & DAX Formulas for Excel 2010 shows you how to extract actionable insights from vast amounts of corporate data. More than 250 downloadable DAX formulas plus valuable appendixes covering SQL, MDX, and DMX query design are included in this hands-on guide.

• Build pivot tables and charts with PowerPivot for Excel
• Import information from Access, Excel, data feeds, SQL Server, and other sources
• Organize and format BI reports using the PowerPivot Field List
• Write DAX formulas that filter, sort, average, and denormalize data
• Construct complex DAX formulas from statistical, math, and date functions
• Compare current and past performance using date and time intelligence
• Handle non-additive numbers, non-numeric values, and running totals
• Develop complete self-service and sharable BI solutions in a few minutes

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掌控数据，洞察未来：现代数据分析的基石 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、创新和增长的核心资产。然而，原始数据本身价值有限，真正的力量蕴藏在从中提炼出的深刻洞察之中。本书致力于为所有渴望从庞杂数据中挖掘黄金的专业人士——从财务分析师到市场营销专家，从商业智能顾问到数据驱动型管理者——提供一套全面、实战且高效的数据分析与建模方法论。本书聚焦于高级数据建模、复杂逻辑构建和高效报告可视化，旨在将读者从繁琐的数据处理工作中解放出来，迈入深度洞察的领域。 第一部分：数据准备与模型基础的深化理解 高效的数据分析始于坚实的基础。本部分将超越基础的数据清洗概念，深入探讨数据建模的艺术与科学。 1. 关系型数据结构的优化与重建： 我们将详述如何构建“星型”和“雪花型”数据模型，并探讨在处理多对多关系时的先进技术。重点关注数据冗余的消除、事实表（Fact Tables）和维度表（Dimension Tables）的精准划分，以及如何通过规范化和反规范化策略来平衡查询性能与数据完整性。特别会介绍处理“缓慢变化维度”（SCD Types 1, 2, 3 及其扩展）的实用策略，确保历史数据的准确回溯。 2. 数据获取与转换的高级策略： 本书将详细介绍在现代数据生态系统中，如何高效地连接、清洗和转换来自不同源头（如SQL数据库、云服务、文本文件甚至API接口）的数据。内容将深入探讨ETL/ELT流程的自动化与效率提升。我们将剖析复杂的数据类型处理，例如JSON和XML的解析，以及如何利用高级的查询折叠（Query Folding）技术，将计算压力从本地工作站转移至数据源端，从而大幅提升数据加载速度和模型响应能力。 3. 时间智能：日历与层次结构的构建： 时间维度是所有业务分析的灵魂。本书将提供一套构建企业级通用日历表的蓝图，包括如何自动生成财政年度、季度、周数、假期标记等关键时间属性。我们将展示如何将这些日历维度精确地关联到业务事实表，为后续的同比、环比分析打下无可挑剔的基础。 第二部分：复杂业务逻辑的表达——核心计算引擎的掌握 数据模型搭建完毕后，挑战在于如何用精确的逻辑语言来回答复杂的业务问题。本部分是本书的精髓，致力于将读者塑造成计算表达式编写的专家。 4. 基础计算与上下文的革命性理解： 我们将彻底拆解计算表达式的执行流程，特别是“行上下文”（Row Context）和“筛选上下文”（Filter Context）这两个核心概念。通过大量对比鲜明的实例，阐释两者是如何相互作用、叠加和转换的。理解这一点是编写任何高级表达式的前提。 5. 度量值（Measures）的构建与维护： 度量值是分析的“函数”。本书将系统地介绍如何构建从简单求和、平均值，到涉及多个筛选器修改的复杂聚合。我们将深入探讨如何利用`CALCULATE`函数——这个分析世界的“瑞士军刀”——进行上下文的精细控制。内容包括： 筛选器修改函数： 熟练运用`ALL`, `ALLEXCEPT`, `ALLSELECTED`, `KEEPFILTERS`来精确控制筛选器的作用范围。 时间智能计算的精深应用： 不仅是简单的年初至今（YTD），还包括年度预算偏差分析、移动平均线的平滑处理，以及跨越不规则时间段的比较。 6. 动态参数与变量的应用： 为了提高表达式的可读性和性能，我们将重点介绍变量（VAR）的使用。演示如何将复杂的中间计算结果存储在变量中，避免重复计算，并显著增强表达式的调试能力。同时，介绍如何通过参数化度量值或利用外部输入来创建动态分析框架。 第三部分：数据可视化与用户体验的提升 强大的数据模型和复杂的计算只有通过清晰、高效的可视化才能发挥其最大效能。本部分关注如何设计驱动决策的报告界面。 7. 报告层面的性能调优： 数据模型层面的优化只解决了一半问题。本部分将聚焦于用户交互层面的性能瓶颈诊断与解决。我们将使用专业工具来分析查询的执行计划，识别导致报表加载缓慢的“慢速度量值”或“低效关系”。重点介绍如何通过汇总表（Aggregation Tables）和数据分区策略来显著加快用户体验。 8. 叙事性仪表板的设计原则： 本书提倡“数据叙事”而非简单的图表堆砌。我们将探讨如何运用布局、颜色、交互式筛选器和视觉层次结构，引导用户顺着预设的分析路径，从宏观指标自然过渡到细节钻取。内容包括： 关键绩效指标（KPI）的有效展示： 如何设计能够立即传达“健康度”和“趋势”的KPI卡片。 视觉化选择的艺术： 什么时候该用树状图？何时需要散点图矩阵？以及如何利用表格和矩阵控件进行高效的条件格式化。 9. 跨平台与嵌入式分析的部署考量： 最后，我们将讨论如何确保分析结果能够在不同的设备和平台（桌面、移动端、嵌入式应用）上保持一致性和高性能。涉及对刷新频率、数据安全和权限控制的初步策略介绍。 目标读者收获 完成本书的学习后，读者将能够： 构建起结构清晰、性能卓越的数据模型，有效管理复杂的业务关系。 熟练掌握上下文转换的机制，编写出能够解决最棘手业务问题的复杂计算表达式。 诊断和优化现有模型的性能瓶颈，确保报告在海量数据下依然保持快速响应。 设计出不仅美观，而且能够有效引导决策、讲述清晰数据故事的分析报告。 本书是献给那些不满足于“生成图表”而渴望“驱动业务变革”的专业人士的必备指南。它提供的不是简单的公式列表，而是一套完整的、面向企业级应用的思维框架和实战技能集。

评分☆☆☆☆☆

老实说，市面上关于数据透视表和基础报表制作的书籍多如牛毛，但真正能让人从“会用”跨越到“精通”的凤毛麟角。这本书真正让我眼前一亮的地方，在于它对数据治理和模型效率的强调。我过去做报表，最怕的就是数据量一上来就卡死，或者结果对不上，每次都要花大量时间去排查数据源的问题。这本书花了不少篇幅讲解如何通过智能地设计表间关系和合理使用计算列与度量值的时机，来优化最终的性能。它不是那种只教你拖拽字段的“傻瓜书”，它教的是一种思维方式：如何用最少的资源，跑出最快的速度和最准确的结果。我特别喜欢它对关系类型（一对多、多对多）处理的深度解析，尤其是涉及到跨表计算时的筛选器上下文传递机制，书里用流程图和伪代码相结合的方式，把这个复杂的过程可视化了，让我终于明白了为什么有时候`CALCULATE`需要这么用，而不是那样用。这本书不仅是工具书，更是一本提升数据分析师内功的武功秘籍，读完之后，我审视自己过去制作的模型，才发现自己犯了多少低级错误。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于，它不只是教你如何“计算”，更教你如何“表达”。在商业汇报中，光有准确的数据是不够的，如何用数据讲一个引人入胜的故事才是关键。这本书在讲解完基础的聚合和筛选逻辑后，立刻转向了如何利用这些底层逻辑来构建更有穿透力的KPI。它详细剖析了如何设计一个真正能反映业务健康状况的仪表盘，而不是一堆花哨的图表堆砌。比如，在处理“客户价值”的计算时，书里不仅展示了如何用RFM模型的数据来构建基础指标，更进一步展示了如何用DAX创建动态的“客户分群”标记，并实时映射到报表上，使得管理者可以立刻看到哪些客户群体正在流失，哪些需要重点关注。这种从基础模型到业务洞察的无缝衔接，是其他许多偏重技术实现的教材所缺乏的。读完后，我感觉自己对数据分析的理解从“工具操作员”升级成了“商业战略伙伴”，因为我终于能用数据语言和业务部门进行高效对话了。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的Excel用户，我一直想平稳过渡到更强大的数据分析工具中，但DAX语言那特有的“表”和“上下文”的概念，成了我最大的拦路虎。很多教程要么只讲Excel的VLOOKUP升级版，要么直接跳到高深的M语言，唯独这本书，完美地架起了这两者之间的桥梁。它的叙事节奏把握得非常好，从Excel用户最熟悉的维度切入，逐步引入Power Pivot环境，然后用一种极其耐心的方式拆解DAX的语法结构。我感觉作者仿佛坐在我旁边，亲自指导我完成每一个`CALCULATE`的嵌套。让我印象深刻的是关于时间智能函数的部分，不再是简单地罗列函数，而是通过实际的业务场景，如计算“过去30天移动平均”或“年初至今的周度达成率”，来讲解如何巧妙组合`DATEADD`、`TOTALYTD`等函数，并且处理好非连续性日期集的挑战。这本书的内容组织结构，完全是按照一个初学者从感到恐惧到建立信心的路径设计的，让你每走一步都有收获，而不是在某个复杂的点上被活活卡住。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是数据分析师的救星！我原本对Power BI和Excel的数据建模部分感到非常吃力，尤其是处理复杂关系和编写动态计算时，感觉自己像是在迷宫里绕圈。但自从接触了这本书，一切都变得清晰起来。它没有那些空泛的理论介绍，而是直接切入核心，用大量贴合实际业务场景的例子，手把手地教你如何从零开始构建健壮的数据模型。作者的讲解方式非常注重“为什么”要这样做，而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。比如，在讲到星型模型和雪花模型时，他不仅展示了构建步骤，还深入分析了不同模型在性能和维护上的权衡，这对于我这种需要为企业级项目设计数据架构的人来说，简直是醍醐灌顶。特别是关于DAX函数的那几章，简直是艺术品，它把那些看似晦涩难懂的上下文（Context）概念，通过生动的比喻和精确的代码演示，化解得淋漓尽致。我以前写一个度量值可能要调试半小时，现在很多复杂计算，比如同期对比、同比累计增长，我已经能胸有成竹地在几分钟内写出高效且易于理解的代码了。这本书的实用性远远超出了我的预期，强烈推荐给所有希望从Excel数据处理迈入专业BI领域的朋友。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和示例代码的质量令人称赞。在技术书籍中，清晰的代码展示和易于跟随的步骤至关重要，这本书在这方面做得非常出色。每一个DAX公式的解释，都配有详细的参数解析和执行逻辑分解，而不是像有些书那样，直接甩出一个长长的函数串让你自己去猜。尤其值得一提的是，作者非常注重边界条件和异常处理，比如当数据源中出现空值（BLANK）或0时，不同的函数是如何反应的，以及如何使用`IF`、`ISBLANK`或`DIVIDE`来保证计算结果的稳健性。这对于构建面向企业日常使用的、需要长期稳定运行的报表系统来说，是极其重要的经验积累。我发现自己过去处理除零错误时用的笨方法，在这本书里被更简洁、更符合DAX哲学的方式替代了。总而言之，这是一本结构严谨、内容详实、并且真正站在使用者角度编写的深度参考手册，它填补了我技术书架上关于DAX底层逻辑与高性能实践的空白。