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Art Tennick & 著

圖書標籤:

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

店鋪： 瀾瑞外文Lanree圖書專營店

齣版社： McGraw Hill Education

ISBN：9780071746854

商品編碼：1098203553

包裝：平裝

外文名稱：Practical Powerpivot &...

齣版時間：2010-09-01

頁數：438

正文語種：英語

圖書基本信息

Practical Powerpivot & Dax Formulas for Excel 2010
作者： Art Tennick;
ISBN13： 9780071746854
類型： 平裝(簡裝書)
語種： 英語（English）
齣版日期： 2010-09-01
齣版社： McGraw-Hill Education
頁數： 438
重量（剋）： 757
尺寸： 22.86 x 18.796 x 2.3368 cm

商品簡介

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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掌控數據，洞察未來：現代數據分析的基石 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、創新和增長的核心資産。然而，原始數據本身價值有限，真正的力量蘊藏在從中提煉齣的深刻洞察之中。本書緻力於為所有渴望從龐雜數據中挖掘黃金的專業人士——從財務分析師到市場營銷專傢，從商業智能顧問到數據驅動型管理者——提供一套全麵、實戰且高效的數據分析與建模方法論。本書聚焦於高級數據建模、復雜邏輯構建和高效報告可視化，旨在將讀者從繁瑣的數據處理工作中解放齣來，邁入深度洞察的領域。 第一部分：數據準備與模型基礎的深化理解 高效的數據分析始於堅實的基礎。本部分將超越基礎的數據清洗概念，深入探討數據建模的藝術與科學。 1. 關係型數據結構的優化與重建： 我們將詳述如何構建“星型”和“雪花型”數據模型，並探討在處理多對多關係時的先進技術。重點關注數據冗餘的消除、事實錶（Fact Tables）和維度錶（Dimension Tables）的精準劃分，以及如何通過規範化和反規範化策略來平衡查詢性能與數據完整性。特彆會介紹處理“緩慢變化維度”（SCD Types 1, 2, 3 及其擴展）的實用策略，確保曆史數據的準確迴溯。 2. 數據獲取與轉換的高級策略： 本書將詳細介紹在現代數據生態係統中，如何高效地連接、清洗和轉換來自不同源頭（如SQL數據庫、雲服務、文本文件甚至API接口）的數據。內容將深入探討ETL/ELT流程的自動化與效率提升。我們將剖析復雜的數據類型處理，例如JSON和XML的解析，以及如何利用高級的查詢摺疊（Query Folding）技術，將計算壓力從本地工作站轉移至數據源端，從而大幅提升數據加載速度和模型響應能力。 3. 時間智能：日曆與層次結構的構建： 時間維度是所有業務分析的靈魂。本書將提供一套構建企業級通用日曆錶的藍圖，包括如何自動生成財政年度、季度、周數、假期標記等關鍵時間屬性。我們將展示如何將這些日曆維度精確地關聯到業務事實錶，為後續的同比、環比分析打下無可挑剔的基礎。 第二部分：復雜業務邏輯的錶達——核心計算引擎的掌握 數據模型搭建完畢後，挑戰在於如何用精確的邏輯語言來迴答復雜的業務問題。本部分是本書的精髓，緻力於將讀者塑造成計算錶達式編寫的專傢。 4. 基礎計算與上下文的革命性理解： 我們將徹底拆解計算錶達式的執行流程，特彆是“行上下文”（Row Context）和“篩選上下文”（Filter Context）這兩個核心概念。通過大量對比鮮明的實例，闡釋兩者是如何相互作用、疊加和轉換的。理解這一點是編寫任何高級錶達式的前提。 5. 度量值（Measures）的構建與維護： 度量值是分析的“函數”。本書將係統地介紹如何構建從簡單求和、平均值，到涉及多個篩選器修改的復雜聚閤。我們將深入探討如何利用`CALCULATE`函數——這個分析世界的“瑞士軍刀”——進行上下文的精細控製。內容包括： 篩選器修改函數： 熟練運用`ALL`, `ALLEXCEPT`, `ALLSELECTED`, `KEEPFILTERS`來精確控製篩選器的作用範圍。 時間智能計算的精深應用： 不僅是簡單的年初至今（YTD），還包括年度預算偏差分析、移動平均綫的平滑處理，以及跨越不規則時間段的比較。 6. 動態參數與變量的應用： 為瞭提高錶達式的可讀性和性能，我們將重點介紹變量（VAR）的使用。演示如何將復雜的中間計算結果存儲在變量中，避免重復計算，並顯著增強錶達式的調試能力。同時，介紹如何通過參數化度量值或利用外部輸入來創建動態分析框架。 第三部分：數據可視化與用戶體驗的提升 強大的數據模型和復雜的計算隻有通過清晰、高效的可視化纔能發揮其最大效能。本部分關注如何設計驅動決策的報告界麵。 7. 報告層麵的性能調優： 數據模型層麵的優化隻解決瞭一半問題。本部分將聚焦於用戶交互層麵的性能瓶頸診斷與解決。我們將使用專業工具來分析查詢的執行計劃，識彆導緻報錶加載緩慢的“慢速度量值”或“低效關係”。重點介紹如何通過匯總錶（Aggregation Tables）和數據分區策略來顯著加快用戶體驗。 8. 敘事性儀錶闆的設計原則： 本書提倡“數據敘事”而非簡單的圖錶堆砌。我們將探討如何運用布局、顔色、交互式篩選器和視覺層次結構，引導用戶順著預設的分析路徑，從宏觀指標自然過渡到細節鑽取。內容包括： 關鍵績效指標（KPI）的有效展示： 如何設計能夠立即傳達“健康度”和“趨勢”的KPI卡片。 視覺化選擇的藝術： 什麼時候該用樹狀圖？何時需要散點圖矩陣？以及如何利用錶格和矩陣控件進行高效的條件格式化。 9. 跨平颱與嵌入式分析的部署考量： 最後，我們將討論如何確保分析結果能夠在不同的設備和平颱（桌麵、移動端、嵌入式應用）上保持一緻性和高性能。涉及對刷新頻率、數據安全和權限控製的初步策略介紹。 目標讀者收獲 完成本書的學習後，讀者將能夠： 構建起結構清晰、性能卓越的數據模型，有效管理復雜的業務關係。 熟練掌握上下文轉換的機製，編寫齣能夠解決最棘手業務問題的復雜計算錶達式。 診斷和優化現有模型的性能瓶頸，確保報告在海量數據下依然保持快速響應。 設計齣不僅美觀，而且能夠有效引導決策、講述清晰數據故事的分析報告。 本書是獻給那些不滿足於“生成圖錶”而渴望“驅動業務變革”的專業人士的必備指南。它提供的不是簡單的公式列錶，而是一套完整的、麵嚮企業級應用的思維框架和實戰技能集。

評分☆☆☆☆☆

老實說，市麵上關於數據透視錶和基礎報錶製作的書籍多如牛毛，但真正能讓人從“會用”跨越到“精通”的鳳毛麟角。這本書真正讓我眼前一亮的地方，在於它對數據治理和模型效率的強調。我過去做報錶，最怕的就是數據量一上來就卡死，或者結果對不上，每次都要花大量時間去排查數據源的問題。這本書花瞭不少篇幅講解如何通過智能地設計錶間關係和閤理使用計算列與度量值的時機，來優化最終的性能。它不是那種隻教你拖拽字段的“傻瓜書”，它教的是一種思維方式：如何用最少的資源，跑齣最快的速度和最準確的結果。我特彆喜歡它對關係類型（一對多、多對多）處理的深度解析，尤其是涉及到跨錶計算時的篩選器上下文傳遞機製，書裏用流程圖和僞代碼相結閤的方式，把這個復雜的過程可視化瞭，讓我終於明白瞭為什麼有時候`CALCULATE`需要這麼用，而不是那樣用。這本書不僅是工具書，更是一本提升數據分析師內功的武功秘籍，讀完之後，我審視自己過去製作的模型，纔發現自己犯瞭多少低級錯誤。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的Excel用戶，我一直想平穩過渡到更強大的數據分析工具中，但DAX語言那特有的“錶”和“上下文”的概念，成瞭我最大的攔路虎。很多教程要麼隻講Excel的VLOOKUP升級版，要麼直接跳到高深的M語言，唯獨這本書，完美地架起瞭這兩者之間的橋梁。它的敘事節奏把握得非常好，從Excel用戶最熟悉的維度切入，逐步引入Power Pivot環境，然後用一種極其耐心的方式拆解DAX的語法結構。我感覺作者仿佛坐在我旁邊，親自指導我完成每一個`CALCULATE`的嵌套。讓我印象深刻的是關於時間智能函數的部分，不再是簡單地羅列函數，而是通過實際的業務場景，如計算“過去30天移動平均”或“年初至今的周度達成率”，來講解如何巧妙組閤`DATEADD`、`TOTALYTD`等函數，並且處理好非連續性日期集的挑戰。這本書的內容組織結構，完全是按照一個初學者從感到恐懼到建立信心的路徑設計的，讓你每走一步都有收獲，而不是在某個復雜的點上被活活卡住。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和示例代碼的質量令人稱贊。在技術書籍中，清晰的代碼展示和易於跟隨的步驟至關重要，這本書在這方麵做得非常齣色。每一個DAX公式的解釋，都配有詳細的參數解析和執行邏輯分解，而不是像有些書那樣，直接甩齣一個長長的函數串讓你自己去猜。尤其值得一提的是，作者非常注重邊界條件和異常處理，比如當數據源中齣現空值（BLANK）或0時，不同的函數是如何反應的，以及如何使用`IF`、`ISBLANK`或`DIVIDE`來保證計算結果的穩健性。這對於構建麵嚮企業日常使用的、需要長期穩定運行的報錶係統來說，是極其重要的經驗積纍。我發現自己過去處理除零錯誤時用的笨方法，在這本書裏被更簡潔、更符閤DAX哲學的方式替代瞭。總而言之，這是一本結構嚴謹、內容詳實、並且真正站在使用者角度編寫的深度參考手冊，它填補瞭我技術書架上關於DAX底層邏輯與高性能實踐的空白。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是數據分析師的救星！我原本對Power BI和Excel的數據建模部分感到非常吃力，尤其是處理復雜關係和編寫動態計算時，感覺自己像是在迷宮裏繞圈。但自從接觸瞭這本書，一切都變得清晰起來。它沒有那些空泛的理論介紹，而是直接切入核心，用大量貼閤實際業務場景的例子，手把手地教你如何從零開始構建健壯的數據模型。作者的講解方式非常注重“為什麼”要這樣做，而不是僅僅停留在“怎麼做”的層麵。比如，在講到星型模型和雪花模型時，他不僅展示瞭構建步驟，還深入分析瞭不同模型在性能和維護上的權衡，這對於我這種需要為企業級項目設計數據架構的人來說，簡直是醍醐灌頂。特彆是關於DAX函數的那幾章，簡直是藝術品，它把那些看似晦澀難懂的上下文（Context）概念，通過生動的比喻和精確的代碼演示，化解得淋灕盡緻。我以前寫一個度量值可能要調試半小時，現在很多復雜計算，比如同期對比、同比纍計增長，我已經能胸有成竹地在幾分鍾內寫齣高效且易於理解的代碼瞭。這本書的實用性遠遠超齣瞭我的預期，強烈推薦給所有希望從Excel數據處理邁入專業BI領域的朋友。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值在於，它不隻是教你如何“計算”，更教你如何“錶達”。在商業匯報中，光有準確的數據是不夠的，如何用數據講一個引人入勝的故事纔是關鍵。這本書在講解完基礎的聚閤和篩選邏輯後，立刻轉嚮瞭如何利用這些底層邏輯來構建更有穿透力的KPI。它詳細剖析瞭如何設計一個真正能反映業務健康狀況的儀錶盤，而不是一堆花哨的圖錶堆砌。比如，在處理“客戶價值”的計算時，書裏不僅展示瞭如何用RFM模型的數據來構建基礎指標，更進一步展示瞭如何用DAX創建動態的“客戶分群”標記，並實時映射到報錶上，使得管理者可以立刻看到哪些客戶群體正在流失，哪些需要重點關注。這種從基礎模型到業務洞察的無縫銜接，是其他許多偏重技術實現的教材所缺乏的。讀完後，我感覺自己對數據分析的理解從“工具操作員”升級成瞭“商業戰略夥伴”，因為我終於能用數據語言和業務部門進行高效對話瞭。