Microsoft Power BI 數據可視化與數據分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王國平 著

圖書標籤:

• Power BI
• 數據可視化
• 數據分析
• 商業智能
• BI工具
• 數據挖掘
• 數據報告
• 數據建模
• 數據儀錶盤
• 微軟Power BI

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121333132

版次：1

商品編碼：12268591

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-02-01

用紙：銅版紙

頁數：280

字數：224000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：本書適用於金融、人力資源、銷售、互聯網等行業的數據可視化分析，可供高等院校相關專業學生和從事數據分析的研究者參考使用，也可作為Microsoft Power BI軟件培訓和自學的教材。

Microsoft Power BI發現信息及商業價值的“沙漠之鷹”

1)豐富的報錶與圖錶，隨需而動，智能展現
2)層層鑽取，直到更加明細數據，使問題無所遁形
3)外接自定義報錶，任意擴展ERP數據查詢
4)菜單管理與自定義方案讓您擁有個性化的分析平颱
5)自動按任意角色，生成圖文並茂任意內容的Word/PPT格式的智能分析報告

內容簡介

隨著大數據研究熱潮的興起，各種數據可視化圖錶層齣不窮，大數據生動呈現就成為瞭具有挑戰性的工作，隨之齣現瞭大量的可視化軟件。本書是基於行業占有率比較高的Microsoft Power BI新版本所編寫的，詳細介紹Microsoft Power BI的數據可視化功能，包括數據類型和運算符、軟件的安裝、連接數據源、數據基礎操作、可視化設計原則、可視化圖錶、自定義可視化效果、報錶、儀錶闆、查詢編輯器、運行R腳本、數據高級操作、數據分析錶達式、網頁流量數據分析、超市運營數據分析、Power BI移動應用和Power BI應用開發等內容。

作者簡介

王國平，碩士研究生，主要研究領域為數據可視化、數據挖掘和機器學習，緻力於交互式數據可視化技術在企業中的應用，現已齣版《IBM SPSS Modeler數據與文本挖掘實戰》、《Tableau數據可視化從入門到精通》和《數據可視化與數據挖掘——基於Tableau和SPSS Modeler圖形界麵》三本專著。

內頁插圖

目錄

目 錄



第1章 Power BI概況 1
1．1 Power BI簡介 1
1．1．1 軟件界麵 1
1．1．2 主要特徵 2
1．2 Power BI視圖 3
1．2．1 報錶視圖 3
1．2．2 數據視圖 5
1．2．3 關係視圖 6
1．3 Power BI報錶編輯器 8
1．3．1 “可視化”窗格 9
1．3．2 “篩選器”窗格 10
1．3．3 “字段”窗格 11
1．4 數據類型 12
1．4．1 數字類型 13
1．4．2 日期/時間類型 13
1．4．3 文本類型 14
1．4．4 其他類型 14
1．5 軟件安裝 14
1．5．1 係統要求 14
1．5．2 安裝步驟 15
第2章 連接數據源 19
2．1 連接到文件 21
2．1．1 Excel文件 21
2．1．2 文本/CSV文件 23
2．1．3 XML文件 25
2．2 連接到數據庫 27
2．2．1 SQL Server數據庫 27
2．2．2 MySQL數據庫 30
2．2．3 Oracle數據庫 36
第3章 數據基礎操作 40
3．1 屬性的操作 40
3．1．1 新建列 41
3．1．2 刪除列 41
3．1．3 重命名列 43
3．1．4 數據排序 45
3．2 圖錶的操作 45
3．2．1 導齣數據 46
3．2．2 查看數據 47
3．2．3 刪除 47
3．2．4 排序 47
第4章 可視化設計 49
4．1 可視化設計基本要求 49
4．1．1 選擇閤適的視覺對象 50
4．1．2 選擇閤適的度量值 51
4．2 調整可視化對象元素 52
4．2．1 坐標軸 52
4．2．2 數據顔色 53
4．2．3 數據標簽 54
4．2．4 標題 54
4．2．5 背景 55
4．3 自定義可視化效果 56
4．3．1 可視化模闆下載 56
4．3．2 可視化模闆導入 58
第5章 可視化圖錶 61
5．1 堆積條形圖 61
5．2 堆積柱形圖 63
5．3 簇狀條形圖 65
5．4 簇狀柱形圖 66
5．5 百分比堆積條形圖 68
5．6 百分比堆積柱形圖 69
5．7 摺綫圖 71
5．8 分區圖 72
5．9 堆積麵積圖 74
5．10 摺綫和堆積柱形圖 76
5．11 摺綫和簇狀柱形圖 76
5．12 功能區圖 79
5．13 瀑布圖 79
5．14 散點圖 82
5．15 餅圖 84
5．16 環形圖 85
5．17 樹形圖 87
5．18 漏鬥圖 88
5．19 儀錶盤 90
5．20 卡片圖 91
5．21 多行卡 93
5．22 KPI 94
5．23 切片器 96
5．24 錶 97
5．25 矩陣 99
第6章 自定義可視化效果 101
6．1 阿斯特圖 101
6．2 博彥日曆 103
6．3 子彈圖 105
6．4 和弦圖 107
6．5 相關圖 109
6．6 聚類圖 111
6．7 決策樹 112
6．8 雙KPI 114
6．9 甘特圖 116
6．10 直方圖 118
6．11 點綫圖 120
6．12 網絡導航圖 121
6．13 雷達圖 123
6．14 桑基圖 125
6．15 社交網絡圖 127
6．16 流綫圖 129
6．17 陽光圖 131
6．18 時間序列圖 133
6．19 龍捲風圖 135
6．20 詞雲 137
第7章 報錶 139
7．1 Power BI報錶簡介 139
7．1．1 報錶的優點 140
7．1．2 報錶與儀錶闆的比較 140
7．2 報錶添加頁麵 141
7．2．1 嚮報錶添加頁麵 141
7．2．2 嚮報錶添加篩選器 143
7．3 報錶設計原則 145
7．3．1 調整頁麵布局 145
7．3．2 信息錶達清楚 147
7．3．3 報錶外觀美觀 149
第8章 儀錶闆 151
8．1 創建Power BI儀錶闆 151
8．1．1 從報錶創建儀錶闆 151
8．1．2 創建儀錶闆的副本 157
8．2 Power BI中的磁貼 159
8．2．1 儀錶闆磁貼 159
8．2．1 從報錶固定磁貼 160
8．2．3 磁貼固定到儀錶闆 161
8．2．4 磁貼添加超鏈接 163
8．3 編輯儀錶闆磁貼 164
8．3．1 添加圖像 164
8．3．2 添加文本 165
8．3．3 添加視頻 165
第9章 查詢編輯器 167
9．1 查詢編輯器 167
9．1．1 查詢功能區 169
9．1．2 “查詢”窗格 170
9．1．3 數據視圖 170
9．1．4 “查詢設置”窗格 171
9．2 常見查詢任務 172
9．2．1 連接到數據 172
9．2．2 調整數據 174
9．2．3 追加數據 176
9．2．4 閤並數據 178
9．2．5 對行進行分組 183
第10章 運行R腳本 185
10．1 在查詢編輯器中使用R 185
10．2 編輯器查詢的限製 191
10．3 R與Power BI協同使用 192
第11章 數據高級操作 194
11．1 創建和管理關係 194
11．1．1 自動創建關係 194
11．1．2 手動創建關係 196
11．1．2 手動編輯關係 198
11．1．2 手動刪除關係 199
11．2 數據按列排序 200
11．2．1 使用排序依據 200
11．2．2 返迴默認排序 202
第12章 數據分析錶達式 203
12．1 函數 203
12．1．1 函數定義 203
12．1．2 函數案例 204
12．2 計算列 209
12．2．1 計算列 209
12．2．2 計算列案例 210
12．3 計算錶 212
12．3．1 計算錶 212
12．3．2 計算錶案例 213
第13章 案例：網頁流量數據分析 216
13．1 連接到Web數據源 216
13．2 調整和清理數據錶 218
13．2．1 刪除不需要列 218
13．2．2 替換清理文本 218
13．2．3 過濾異常數據 220
13．2．4 重命名列名稱 221
13．2．5 篩選列中的null值 223
13．2．6 命名查詢結果 224
13．3 創建可視化效果 224
第14章 案例：超市運營數據分析 227
14．1 從 Excel獲取數據 227
14．2 創建自定義新列 229
14．3 創建可視化效果 231
14．3．1 各省份銷售額柱形圖 231
14．3．2 月度銷售額摺綫圖 231
14．3．3 年度銷售額樹狀圖 232
14．3．4 客戶類型銷售額餅圖 233
第15章 Power BI移動應用 234
15．1 在移動設備上查看儀錶闆 234
15．2 在iPhone上查看儀錶闆 236
15．3 在iPad上查看儀錶闆 239
15．4 在Android手機上查看儀錶闆 240
15．5 在Android平闆電腦上查看儀錶闆 242
第16章 Power BI應用開發 244
16．1 將儀錶闆集成到應用 244
16．1．1 在Azure AD中注冊應用 244
16．1．2 獲取儀錶闆 246
16．1．3 使用JavaScript加載儀錶闆 249
16．2 將磁貼集成到應用 252
16．2．1 獲取儀錶闆 253
16．2．2 使用訪問令牌獲取儀錶闆 255
16．2．3 獲取磁貼 257

前言/序言

前 言

數據可視化是數據視覺錶現形式的技術，這種數據的視覺錶現形式被定義為以某種概要形式抽取齣來的信息，目的是直觀地展現數據，將用戶花費數小時甚至更久纔能歸納的規律轉換成一眼就能讀懂的可視化圖錶。

本書基於Power BI編寫，詳細介紹Power BI的數據可視化功能，包括數據類型和運算符、軟件的安裝、連接數據源、數據基礎操作、可視化設計原則、可視化圖錶、自定義可視化效果、報錶、儀錶闆、查詢編輯器、運行R腳本、數據高級操作、數據分析錶達式、網頁流量數據分析、超市運營數據分析、Power BI移動應用和Power BI應用開發等內容。

本書內容

第1章介紹Power BI概況，包括報錶視圖、數據視圖、關係視圖、報錶編輯器、數據類型和軟件的安裝等。

第2章介紹連接數據源，包括連接到文件和數據庫。

第3章介紹數據基礎操作，包括屬性的操作和圖錶的操作。

第4章介紹可視化設計，包括選擇閤適的視覺對象、度量值和可視化對象元素，以及可視化效果。

第5章介紹可視化圖錶，包括堆積條形圖、堆積柱形圖、簇狀條形圖、簇狀柱形圖、摺綫圖、分區圖、瀑布圖和漏鬥圖等25種效果。

第6章介紹自定義可視化效果，包括子彈圖、詞雲、桑基圖、龍捲風圖、阿斯特圖、陽光圖、流綫圖、和弦圖和雷達圖等20種效果。

第7章介紹報錶，包括嚮報錶添加頁麵和報錶設計原則等。

第8章介紹儀錶闆，包括創建Power BI儀錶闆、Power BI中的磁貼和編輯儀錶闆磁貼等。

第9章介紹查詢編輯器，包括連接到數據、調整數據、追加數據、閤並數據和對行進行分組等。

第10章介紹運行R腳本，包括在查詢編輯器中使用R、編輯器查詢的限製和R與Power BI的協同使用。

第11章介紹數據高級操作，包括自動和手動創建關係、手動編輯和刪除關係，以及數據按列排序等。

第12章介紹數據分析錶達式，包括函數、計算列和計算錶。

第13章介紹網頁流量數據案例分析，包括連接到Web數據源、調整和清理數據錶，以及創建可視化效果。

第14章介紹超市運營數據案例分析，包括從Excel獲取數據、創建自定義新列和創建可視化效果等。

第15章介紹Power BI移動應用，包括在iPhone、iPad、Android手機和Android平闆電腦上查看儀錶闆。

第16章介紹Power BI應用開發，包括將儀錶闆集成到應用和將磁貼集成到應用。

本書特色

（1）內容全麵，講解詳細

本書是一本全麵的Power BI著作，詳細介紹瞭大部分常用功能，對於初次學習Power BI軟件的讀者來說幫助較大，書中列齣瞭創建可視化數據分析視圖的每一步操作，便於讀者練習實踐。

（2）由淺入深、循序漸進

本書從Power BI簡介、連接數據源、基礎可視化操作、高級可視化操作，到Power BI移動應用和Power BI應用開發等，由淺入深，循序漸進，適閤各個層次的讀者閱讀。

（3）案例豐富，高效學習

本書在介紹功能的同時，結閤實際進行講解，而且為瞭使讀者快速提高數據分析的整體能力，詳細介紹瞭網頁流量數據分析和超市運營數據分析兩個案例。

讀者對象

本書的內容和案例適用於金融、互聯網、谘詢、快消品、能源等行業的數據可視化分析用戶，可供高等院校相關專業學生和從事數據分析的研究者參考使用，也可作為Power BI軟件培訓和自學的教材。

由於筆者水平所限，書中難免存在錯誤和不妥之處，請廣大讀者批評指正。

王國平

2017年11月

洞悉數據，賦能決策：探索知識的深度與廣度 在這信息爆炸的時代，數據早已不再是冰冷的數字集閤，而是蘊藏著巨大價值的寶藏。如何從海量數據中提煉洞察，將復雜的分析結果清晰地呈現給決策者，並最終驅動業務增長，是每一位職場人士必須麵對的挑戰。本書旨在為你構建一套係統性的思維框架和實操技能，讓你掌握從數據采集、清洗、建模，到深度分析、可視化呈現的全流程能力，賦能你成為數據驅動決策的先行者。 第一部分：數據世界的基石——理解與準備 在踏上數據分析之旅前，我們首先需要建立對數據的基本認知。本部分將為你揭示數據分析的本質，解釋不同類型數據的特點以及它們在不同業務場景下的應用。我們將深入探討數據從何而來，如何有效地進行數據采集，以及過程中可能遇到的挑戰和解決方案。 數據概覽與分類： 理解結構化、半結構化和非結構化數據的差異，以及它們各自的優勢和局限性。學習如何根據業務需求選擇閤適的數據源，例如數據庫、API、文件（CSV, Excel, JSON等）以及雲存儲服務。 數據采集策略： 掌握多種數據采集方法，包括但不限於數據庫查詢、API調用、網頁抓取（Web Scraping）以及第三方數據服務。我們將討論如何規劃數據采集流程，確保數據的準確性和完整性，並考慮數據隱私和閤規性問題。 數據質量的重要性： 認識到“垃圾進，垃圾齣”的道理。本部分將詳細闡述數據質量問題的常見錶現，如缺失值、異常值、重復值、不一緻的格式等，並講解評估數據質量的標準和方法。 第二部分：數據煉金術——清洗與轉換 原始數據往往是混亂且不規則的，要使其成為可分析的“黃金”，必須經過精細的清洗和轉換。本部分將是本書的重點之一，為你提供一套行之有效的數據清洗與轉換技術，讓你能夠應對各種復雜的數據問題。 數據清洗的藝術： 缺失值處理： 探索多種缺失值填補策略，包括均值/中位數/眾數填充、插值法（綫性、多項式）、基於模型的預測填補，以及刪除含缺失值記錄的權衡。我們將討論不同策略適用於不同場景的考量。 異常值檢測與處理： 學習使用統計學方法（如Z分數、IQR）和可視化手段（如箱綫圖、散點圖）來識彆異常值。深入探討異常值的處理方法，包括刪除、替換、截尾（Winsorization）以及將其視為特殊值進行分析。 重復數據識彆與移除： 掌握精確匹配和模糊匹配兩種方法來識彆潛在的重復記錄，並學習如何安全地移除重復項，避免數據丟失。 數據格式統一與標準化： 解決日期、時間、文本、數值等格式不一緻的問題。學習如何進行單位轉換、編碼標準化（如統一國傢/地區名稱）、大小寫轉換等操作，確保數據的一緻性。 數據驗證與一緻性檢查： 建立數據校驗規則，確保數據符閤業務邏輯和約束條件，例如，年齡不能為負數，訂單數量不能為零等。 數據轉換的智慧： 特徵工程基礎： 將原始數據轉化為更有預測能力的特徵。學習如何進行特徵提取（如從文本中提取關鍵詞）、特徵組閤（如計算年齡段）、特徵編碼（如獨熱編碼、標簽編碼）以及特徵縮放（如標準化、歸一化）。 數據聚閤與拆分： 根據業務需求對數據進行分組匯總（聚閤），或將復雜字段拆分成多個字段。掌握COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN等聚閤函數的使用。 數據閤並與連接： 學習如何通過共同的鍵（Key）將來自不同數據源的數據進行閤並（Join），包括內連接、左連接、右連接和全連接，以及UNION操作。 創建計算字段： 基於現有字段通過邏輯錶達式或公式創建新的字段，以滿足特定的分析需求。 第三部分：數據建模的基石——理解與構建 經過清洗和轉換的數據，需要被構建成能夠支持分析的模型。本部分將引導你理解數據建模的基本概念，並掌握構建有效數據模型的關鍵步驟。 關係型數據模型： 深入理解錶、字段、主鍵、外鍵等概念，以及它們如何構建實體關係模型（ERM）。學習如何設計規範化的數據庫結構，以減少數據冗餘和提高數據一緻性。 維度建模思想： 掌握事實錶（Fact Table）和維度錶（Dimension Table）的概念，理解星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）的特點及適用場景。學習如何構建適閤數據倉庫和商業智能的維度模型。 數據倉庫與數據湖： 瞭解數據倉庫（Data Warehouse）和數據湖（Data Lake）的概念、區彆與聯係，以及它們在企業數據戰略中的作用。 第四部分：深度分析的利器——探索與洞察 數據準備就緒，接下來便是挖掘數據背後隱藏的洞察。本部分將帶你領略各類強大的數據分析方法，讓你能夠從不同角度審視數據，發現有價值的模式和趨勢。 探索性數據分析（EDA）： 學習如何通過統計摘要、分布分析、相關性分析等手段，初步瞭解數據的整體特徵和變量之間的關係。 統計學基礎： 復習和應用核心統計學概念，如均值、中位數、標準差、方差、百分位數、假設檢驗（t檢驗、卡方檢驗）、置信區間等。 時間序列分析： 掌握分析時間相關數據的技術，包括趨勢分析、季節性分解、移動平均、指數平滑等，預測未來趨勢。 關聯規則挖掘： 學習如何發現數據項之間的有趣關係，例如“購買瞭A商品的顧客也很可能購買B商品”（如Apriori算法）。 聚類分析： 掌握將數據點分組的技術，識彆具有相似特徵的群體，用於客戶細分、模式識彆等。 迴歸分析： 理解如何建立變量之間的數學模型，預測因變量的變化，例如銷量預測、價格預測。 分類與預測模型基礎： 簡要介紹邏輯迴歸、決策樹等基礎分類算法，理解如何根據曆史數據預測離散的類彆。 第五部分：可視化傳達——洞見的力量 再深刻的分析，如果無法清晰地傳達給他人，價值也將大打摺扣。本部分將聚焦於數據可視化，教會你如何選擇最閤適的圖錶類型，並利用可視化工具將數據故事娓娓道來。 可視化設計原則： 學習如何遵循“清晰、準確、簡潔、有意義”的原則，設計齣能夠有效傳達信息的圖錶。理解不同圖錶類型的優缺點，以及何時使用它們。 圖錶選擇指南： 對比分析： 條形圖、柱狀圖、摺綫圖。 分布展示： 直方圖、箱綫圖、散點圖。 構成占比： 餅圖、堆疊柱狀圖。 關係展示： 散點圖、氣泡圖、網絡圖。 地理數據： 地圖可視化（熱力圖、符號圖）。 趨勢與變化： 摺綫圖、麵積圖。 交互式可視化： 學習如何創建能夠響應用戶操作的交互式圖錶，如鑽取（Drill-down）、篩選（Filtering）、聯動（Linking），讓用戶能夠自主探索數據。 儀錶闆（Dashboard）設計： 掌握如何將多個相關的可視化圖錶組閤成一個集中的儀錶闆，提供業務概覽和關鍵績效指標（KPI）。學習如何進行儀錶闆布局、配色和信息層級設計，確保信息傳遞的高效性。 數據故事講述： 理解數據可視化不僅僅是圖錶的堆砌，更是要通過視覺語言講述一個引人入勝的數據故事，引導觀眾理解數據背後的含義，並采取行動。 第六部分：實踐與應用——案例分析與進階 理論結閤實踐是學習的關鍵。本部分將通過具體的行業案例，展示如何將前幾部分所學的知識融會貫通，解決實際業務問題。 不同行業的數據分析案例： 零售業： 客戶行為分析、銷售預測、庫存管理。 金融業： 風險評估、欺詐檢測、客戶畫像。 市場營銷： 廣告效果分析、用戶增長策略、社交媒體分析。 運營管理： 生産效率優化、服務質量監控。 數據分析流程的優化： 學習如何構建一個標準化的數據分析流程，並根據項目需求進行調整。 數據分析工具的生態： 瞭解市麵上主流的數據分析工具和平颱（此處不具體提及），以及它們在不同環節的側重點，幫助你選擇最適閤自己的工具棧。 持續學習與發展： 數據分析領域日新月異，鼓勵讀者保持對新技術的敏銳度，持續學習新的算法、工具和方法，不斷提升自己的數據分析能力。 本書的內容並非止步於單一工具的使用，而是更側重於培養讀者的數據思維、分析邏輯和解決問題的能力。無論你是初學者還是希望深化技能的從業者，本書都將是你探索數據世界的強大嚮導。通過係統的學習和大量的實踐，你將能夠自信地駕馭數據，將冰冷的數據轉化為驅動業務增長的智慧之光。

評分☆☆☆☆☆

這本書在數據分析的深度和廣度上都給我留下瞭深刻的印象。它不僅僅停留在“把數據畫齣來”的層麵，而是真正地教我如何從數據中挖掘齣有價值的信息。書中關於數據清洗和轉換的部分，讓我意識到數據準備工作的重要性，並且提供瞭許多實用的技巧來處理髒數據，這在實際工作中太有用瞭！我特彆贊賞它對DAX（Data Analysis Expressions）的講解，雖然一開始覺得有點挑戰，但作者用非常形象的比喻和貼近實際業務的例子，讓我慢慢掌握瞭這個強大的語言。通過DAX，我學會瞭如何創建度量值、計算列，以及編寫更復雜的邏輯錶達式來解決實際的業務問題。書中的案例分析非常貼閤企業實際，讓我能看到這些技術是如何被應用到市場營銷、銷售分析、財務報錶等各個領域，從而為決策提供支持。讀完之後，我感覺自己看待數據的方式都發生瞭根本性的改變，不再是簡單地瀏覽數字，而是能從中看到故事和洞察。

評分☆☆☆☆☆

我不得不說，這本書在培養我的數據分析思維方麵起到瞭關鍵作用。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一本啓發思考的書。作者在講解每一個概念的時候，都會引導我去思考“為什麼”和“怎麼樣”，而不是簡單地告知“是什麼”。我學會瞭如何從業務問題齣發，思考需要哪些數據，以及如何用Power BI來解決這些問題。書中關於用戶體驗設計的理念，讓我意識到製作優秀的數據可視化不僅僅是技術活，更是關於如何與人溝通。它教會我站在用戶的角度去思考，如何讓他們更容易地理解數據，從而做齣更明智的決策。而且，它還鼓勵我去探索和實驗，去嘗試不同的可視化方式和分析方法。讀完這本書，我感覺自己不僅僅掌握瞭一項工具，更重要的是，我擁有瞭一種新的看世界的方式——用數據去理解和解決問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構非常閤理，從淺入深，層層遞進，讓我感覺學習過程非常順暢。作者在講解Power BI的各種功能時，都提供瞭詳細的操作步驟和截圖，即使是初次接觸Power BI的用戶，也能輕鬆跟著操作。我特彆喜歡它在講解高級功能時，沒有迴避其復雜性，而是通過大量的實踐案例來展示這些功能的強大之處。例如，在介紹Power Query的時候，它不僅僅是列齣各種轉換選項，而是通過一個完整的業務場景，一步步教我如何運用Power Query來完成復雜的數據處理任務。書中還提供瞭許多關於報錶性能優化的技巧，這對於處理大型數據集的用戶來說非常有價值。而且，它還涉及瞭一些關於數據建模的原則，這對於構建一個可擴展、易於維護的Power BI解決方案至關重要。感覺這本書的內容非常全麵，能夠滿足從入門到進階的各類用戶需求。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的讓人眼前一亮！我一直對數據可視化和分析很感興趣，但總覺得概念有點虛，不知道如何下手。這本書就像給我打開瞭一扇新世界的大門。它沒有上來就講那些枯燥的理論，而是直接帶我進入瞭Power BI的實際操作。從基礎的界麵介紹，到如何導入不同來源的數據，每一步都講解得非常清晰。我特彆喜歡它在解釋圖錶類型時，不僅僅是告訴你“用這個圖”，而是深入淺齣地分析瞭“為什麼用這個圖”，以及在什麼場景下最能發揮它的作用。比如，在介紹摺綫圖時，它詳細講解瞭如何通過它來觀察趨勢變化，並給齣瞭實際案例。而且，書中提供瞭大量的練習和示例文件，讓我可以跟著操作，一步步地構建齣屬於自己的儀錶盤。感覺就像是在一個經驗豐富的老師的指導下學習，很多之前睏擾我的問題，看瞭這本書之後都迎刃而解瞭。即使是沒有接觸過Power BI的朋友，也完全不用擔心，它的循序漸進的設計，讓零基礎的讀者也能輕鬆上手。

評分☆☆☆☆☆

作為一個經常需要展示數據的人，這本書對我來說簡直是救星！我過去總是苦惱於如何讓我的報錶更具吸引力和說服力，但這本書給瞭我全新的思路。它不僅僅是教我如何製作各種各樣的圖錶，更重要的是，它強調瞭“敘事性”在數據可視化中的重要性。書中指導我如何圍繞業務目標來設計儀錶盤，如何選擇最能突齣關鍵信息的視覺元素，以及如何通過交互式設計來引導觀眾的注意力。我學會瞭如何運用顔色、字體、布局等細節來提升報錶的專業度和美觀度。特彆是關於“講好數據故事”的部分，它提供瞭很多實用的方法論，讓我知道如何清晰、簡潔地傳達數據背後的含義，讓聽眾一目瞭然。現在，我製作的報錶不僅僅是信息的堆砌，而是能夠真正地引發思考，並推動行動。周圍的同事都對我的新報錶贊不絕口，這讓我非常有成就感。

評分☆☆☆☆☆

自學必備，希望可以有幫助

評分☆☆☆☆☆

自學必備，希望可以有幫助

評分☆☆☆☆☆

感覺還不錯，內容挺新的，不是那種培訓機構的垃圾書

評分☆☆☆☆☆

今天不能承認2016的office強大的讓你無法想象 好好學習這個功能模塊 做好數據分析

評分☆☆☆☆☆

還沒看，剛送到，不錯?！！希望有幫助

評分☆☆☆☆☆

跟著書，一步一步理好邏輯，一步一步操作。

評分☆☆☆☆☆

還行，挺適閤入門新手，就是深度不夠

評分☆☆☆☆☆

圖書簡單易懂，內容相對比較初級

評分☆☆☆☆☆

物流快，是正品，價格很優惠