包郵 從Excel到Power BI 商業智能數據分析+數據可視化與數據分析 2本 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馬世權，王國平 著

圖書標籤:

• Excel
• Power BI
• 商業智能
• 數據分析
• 數據可視化
• 數據處理
• 數據報告
• 自助服務BI
• 數據建模
• 辦公軟件

店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121333248

商品編碼：23768588927

數據驅動的決策藝術：洞察、預測與賦能 在這個信息爆炸的時代，數據已成為企業最寶貴的資産。然而，海量的數據本身並不能直接帶來價值，真正能夠轉化為商業洞察和競爭優勢的，是對數據的深度挖掘、精準分析和有效可視化。本書旨在帶領您踏上一段精彩的數據之旅，從理解數據的本質齣發，掌握先進的分析方法，最終實現數據驅動的智慧決策。 第一部分：數據洞察的基石——理解與準備 在深入探討數據分析技術之前，我們首先需要建立起對數據的正確認知。本部分將引導您理解不同類型數據的特點、數據的價值所在，以及在分析過程中可能遇到的挑戰。 數據的多樣性與價值 結構化數據：錶格形式的數據，如銷售記錄、客戶信息、財務報錶等，是大多數商業分析的基礎。我們將深入探討如何從這些數據中提取關鍵指標。 半結構化數據：如XML、JSON格式的數據，在網絡爬蟲和API交互中常見，理解其結構化特徵是進行分析的前提。 非結構化數據：如文本、圖片、音視頻，其分析難度較大，但蘊含著豐富的用戶情感、市場趨勢等信息，本部分將初步介紹處理這些數據的思路。 數據的生命周期：從數據的采集、存儲、清洗、轉換到分析和應用，理解數據的全生命周期管理，有助於優化分析流程，確保數據質量。 數據質量的重要性：垃圾進，垃圾齣。我們將強調數據清洗和預處理在數據分析中的決定性作用，講解常見的髒數據類型（如缺失值、異常值、重復值、格式不一緻等）及其識彆和處理方法。 數據準備的藝術——高效清洗與轉換 清洗策略：針對不同類型的數據質量問題，我們將提供係統性的清洗策略，包括但不限於： 缺失值處理：填充（均值、中位數、眾數、預測模型）、刪除、插值等方法。 異常值檢測與處理：基於統計學方法（如Z-score、IQR）和可視化方法（如箱綫圖）識彆異常值，並討論是刪除、轉換還是保留的決策。 重復值識彆與去除：通過唯一標識符或組閤字段進行匹配，確保數據的唯一性。 數據類型轉換與標準化：統一日期格式、文本大小寫、數值單位等，為後續分析奠定基礎。 數據格式化與結構化：將不規範的數據整理成統一、易於分析的格式。 數據轉換技術： 特徵工程：從原始數據中提取、組閤或創建新的、更有意義的特徵，以提升模型性能。例如，從日期中提取星期幾、月份，從文本中提取關鍵詞等。 數據聚閤與分組：按特定維度對數據進行匯總，如按産品統計銷售額、按地區統計客戶數量。 數據閤並與連接：將來自不同源的數據按照關聯鍵進行閤並，構建更全麵的數據集。 數據降維：在高維數據中提取主要信息，減少數據冗餘，提高分析效率。 第二部分：數據分析的利器——方法與實踐 掌握瞭數據的準備，接下來我們將進入數據分析的核心領域。本部分將介紹一係列經典且實用的數據分析方法，並結閤具體案例，讓您在實踐中領悟其精髓。 探索性數據分析 (EDA)——發現數據中的故事 統計描述：計算均值、中位數、方差、標準差、百分位數等，全麵瞭解數據的中心趨勢、離散程度和分布形態。 可視化探索：通過直方圖、散點圖、摺綫圖、條形圖、箱綫圖等多種圖錶，直觀地發現數據模式、趨勢、相關性和潛在的異常。 相關性分析：探索變量之間的綫性或非綫性關係，為後續建模提供綫索。 聚類分析：識彆數據中的自然分組，發現具有相似特徵的樣本，如客戶細分。 商業分析模型與應用 RFM模型：通過客戶的最近一次購買時間 (Recency)、購買頻率 (Frequency) 和購買金額 (Monetary) 對客戶進行細分，為精準營銷提供依據。 AARRR模型 (海盜模型)：分析用戶生命周期中的關鍵環節——獲取 (Acquisition)、激活 (Activation)、留存 (Retention)、推薦 (Referral)、收入 (Revenue)，優化用戶增長策略。 漏鬥分析：跟蹤用戶在特定流程中的轉化路徑，識彆瓶頸並進行優化，如電商購物流程、注冊流程等。 迴歸分析：預測連續型變量，如預測銷售額、房價等，理解影響因素。 分類分析：預測離散型變量，如預測客戶是否會流失、産品是否會被購買，用於風險評估、信用評分等。 時間序列分析：分析隨時間變化的數據，識彆趨勢、季節性、周期性，用於銷售預測、需求預測等。 關聯規則挖掘：發現數據項之間的有趣關係，如“購買瞭A的顧客也很可能購買B”，常用於商品推薦、購物籃分析。 實戰案例解析 我們將通過一係列真實的商業場景，如： 銷售業績分析：深入分析銷售額、利潤、渠道、區域、産品等維度的數據，找齣增長點和下降原因。 客戶行為分析：洞察用戶點擊、瀏覽、購買等行為，瞭解用戶偏好，提升用戶體驗。 市場營銷效果評估：量化不同營銷活動的效果，優化廣告投放和營銷預算。 運營效率優化：分析供應鏈、庫存、生産等環節的數據，提高運營效率，降低成本。 風險預警與識彆：通過數據分析識彆潛在的欺詐行為、信用風險或安全隱患。 第三部分：數據可視化——溝通與賦能 再精妙的分析，如果無法有效地傳達給決策者，其價值將大打摺扣。本部分將聚焦於數據可視化，幫助您將復雜的數據洞察轉化為清晰、直觀、引人入勝的視覺呈現。 可視化原則與設計 選擇閤適的圖錶類型：根據數據類型和想要傳達的信息，選擇條形圖、摺綫圖、餅圖、散點圖、地圖、儀錶盤等最能突齣重點的圖錶。 清晰的標簽與注釋：確保圖錶有明確的標題、坐標軸標簽，並適時添加數據點提示或解釋性注釋。 色彩的運用：閤理運用色彩，突齣關鍵信息，避免使用過多或過於刺眼的顔色，保持整體風格的統一。 避免誤導性可視化：注意圖錶的比例、軸的起點，避免因設計不當而産生誤導。 交互性設計：通過添加篩選器、鑽取、聯動等功能，讓可視化報告更具探索性，允許用戶自定義查看數據。 構建有影響力的儀錶盤 (Dashboard) 儀錶盤的構成要素：如何整閤多個可視化圖錶，形成一個邏輯清晰、信息全麵的儀錶盤。 關鍵績效指標 (KPI) 的呈現：突齣展示核心業務指標，讓管理者一目瞭然。 交互式儀錶盤設計：如何設計能夠讓用戶進行探索和自定義的儀錶盤，以滿足不同層級用戶的需求。 故事化敘述：通過圖錶和文本的結閤，將數據背後的故事娓娓道來，引發共鳴。 可視化工具的介紹與實踐 我們將介紹業內主流的數據可視化工具，如Tableau, Power BI等（此處僅為舉例，實際內容會根據書籍具體內容而定），並提供入門到進階的操作指南。 數據連接與導入：如何連接各種數據源，如Excel文件、數據庫、雲服務等。 字段管理與計算：如何創建計算字段、度量值，對數據進行進一步加工。 圖錶創建與美化：詳細演示不同圖錶的創建步驟和美化技巧。 儀錶盤構建與發布：從零開始構建一個功能齊全、視覺精美的交互式儀錶盤。 第四部分：從數據到決策——賦能商業智能 本書的最終目標是幫助您將所學的數據分析和可視化技能轉化為實際的商業價值。本部分將強調如何將數據洞察融入決策流程，最終實現數據驅動的組織轉型。 構建數據驅動的文化 數據素養的培養：如何提升團隊整體的數據認知和分析能力。 建立數據共享與協作機製：打破數據孤島，促進跨部門的數據協作。 將數據分析融入業務流程：讓數據分析成為日常運營和戰略規劃的一部分。 案例研究與最佳實踐 通過剖析一些成功企業如何利用數據分析實現業務增長、優化運營、提升客戶滿意度的案例，汲取經驗。 分享在實際項目中可能遇到的挑戰，以及應對這些挑戰的最佳實踐。 持續學習與技術展望 數據分析領域發展迅速，我們將鼓勵讀者保持學習的熱情，並簡要介紹未來可能的發展趨勢，如人工智能、機器學習在商業智能中的應用等。 結語 本書不僅是一本技術指南，更是一次關於如何用數據說話、用數據決策的理念啓濛。通過掌握本書的內容，您將能夠擺脫憑感覺做決策的模式，擁抱數據驅動的智慧，在激烈的商業競爭中占據先機，最終實現個人與組織的卓越成長。無論您是初學者還是有一定基礎的從業者，本書都將是您在數據智能領域探索前行的堅實夥伴。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，在這個數據爆炸的時代，不會分析數據就相當於文盲。《Excel到Power BI》這套書，絕對是我近幾年讀過的最值得的書籍之一。我本身是做市場營銷的，經常需要分析各種活動數據、用戶行為數據，但以前總是憑感覺或者用最基礎的Excel函數來處理，效率低下且容易齣錯。《從Excel到Power BI》這本書，尤其是它關於數據可視化和數據分析的部分，真的讓我眼前一亮。作者非常善於將復雜的概念用通俗易懂的語言解釋清楚，配閤大量的圖文示例，使得學習過程非常順暢。我特彆喜歡它講到的數據清洗和轉換的技巧，那些平時看起來很頭疼的重復性勞動，在這本書裏找到瞭高效的解決方案。更讓我興奮的是，它能夠將Excel的強大功能與Power BI的交互式可視化能力完美結閤，教你如何構建動態、美觀的儀錶盤，讓復雜的業務數據一目瞭然。我現在已經能獨立完成一些簡單的BI報錶瞭，老闆也對我的工作效率和數據洞察力贊不絕口。這套書不僅僅是教你工具，更是教你一種思考數據的方式。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直打開瞭我的新世界大門！我之前對數據分析完全是一竅不通，看到Excel裏的數字就頭疼。這套書，尤其是《從Excel到Power BI》，簡直是為我量身定做的。它從最基礎的Excel操作講起，一點一點地教你如何整理、清洗數據，那些曾經讓我望而卻步的函數和公式，在作者的講解下變得清晰易懂。最重要的是，它並沒有止步於Excel，而是順滑地過渡到瞭Power BI。我之前一直以為Power BI是什麼高大上的東西，隻有專業人士纔能用，結果發現它比我想象的要親民得多。書裏一步一步教你如何連接數據源、創建報錶，那些交互式的圖錶做得太漂亮瞭，感覺自己一下子就從一個普通的數據錄入員變成瞭能跟老闆匯報工作的數據分析師！而且，它還講到瞭很多實用的商業分析思維，不僅僅是工具的介紹，更是教你如何從數據中發現問題、找到規律，這對於我來說簡直是無價之寶。我現在已經開始嘗試用Power BI分析我工作中的一些報錶瞭，發現瞭很多之前從未注意到的細節，真的非常實用！

評分☆☆☆☆☆

這套書的性價比真的很高！我購買的時候，看到《從Excel到Power BI》和《商業智能數據分析+數據可視化與數據分析》兩本閤集，覺得非常劃算。我之前對數據分析的認知非常有限，隻知道Excel的一些基本功能，對於如何利用數據來輔助決策，幾乎是一無所知。《從Excel到Power BI》這本書，從Excel的數據處理技巧講到Power BI的數據建模和報錶製作，內容循序漸進，非常適閤我這種想要係統學習的人。它不僅僅是工具的介紹，還融入瞭大量的商業分析的思維和方法。我最喜歡的是它關於數據可視化的部分，作者講解瞭很多如何讓圖錶更清晰、更有洞察力的方法，我之前做的圖錶總是有各種各樣的問題，看瞭這本書之後，茅塞頓開。而且，它還教我如何構建動態的儀錶盤，能夠實時響應用戶的交互，這在商業決策中簡直是太重要瞭。現在我不僅能自己製作漂亮的報錶，還能從數據中發現一些之前被忽略的潛在機會，這對我個人的職業發展非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我購買這套書的時候，主要被“商業智能”和“數據可視化”這兩個詞吸引瞭。我工作幾年，發現數據越來越多，但是如何有效地從這些數據中提煉齣有價值的信息，並以一種清晰、直觀的方式呈現齣來，一直是我的一個瓶頸。我之前嘗試過一些在綫課程，但總感覺碎片化，而且很多都隻講皮毛。《從Excel到Power BI》這本書，尤其是第二本《商業智能數據分析+數據可視化與數據分析》，給瞭我一個非常係統性的學習框架。它不僅講解瞭Power BI這個強大的工具，更重要的是，它教會瞭我很多數據分析的底層邏輯和方法論。比如，如何定義關鍵績效指標（KPI），如何選擇閤適的可視化圖錶來錶達不同的數據關係，如何構建一個能夠迴答業務問題的儀錶盤。書中有很多實際案例，非常貼閤工作場景，讀起來一點都不枯燥。我印象特彆深刻的是關於數據預處理的部分，很多小技巧能省下大量的時間，而且避免瞭很多後期分析的麻煩。看完這本書，我感覺自己對數據有瞭更深層次的理解，不再是單純地“看”數據，而是能夠“讀懂”數據，並利用數據來驅動決策。

評分☆☆☆☆☆

之前一直聽身邊的人說Power BI很厲害，但總是覺得門檻很高，不敢輕易嘗試。《包郵 從Excel到Power BI 商業智能數據分析+數據可視化與數據分析》這套書，簡直是專為我這種零基礎小白準備的。從Excel的入門級操作講起，逐步深入，一點點地勾勒齣商業智能的輪廓。我尤其喜歡它在數據可視化方麵的講解，不僅僅是告訴你怎麼做圖，更重要的是告訴你為什麼這麼做，不同圖錶適閤錶達什麼樣的數據信息，以及如何讓你的圖錶更具吸引力和說服力。書中的案例非常貼閤實際工作場景，很多地方都能引起我的共鳴，讓我覺得學到的知識可以直接應用到我的工作中。它沒有那種泛泛而談的理論，而是非常注重實踐操作，每一章節都附帶瞭詳細的步驟和截圖，跟著做一遍，就能很快掌握。現在我對Excel的掌握程度更上一層樓，並且對Power BI也有瞭初步但紮實的認識，感覺自己離成為一個數據分析達人又近瞭一步。

評分☆☆☆☆☆

好書讀好書

評分☆☆☆☆☆

好書讀好書

評分☆☆☆☆☆

物流很快，書籍印刷精美。

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書質量很好，還沒看，內容對工作比較適閤

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學習資料，努力中

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好書讀好書

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學習資料，努力中

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好書讀好書

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內容太簡單