【全2冊】從Excel到Power BI 商業智能數據分析+Microsoft Power pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馬世權著 著

圖書標籤:

• Excel
• Power BI
• 商業智能
• 數據分析
• Microsoft Power
• 數據可視化
• 數據建模
• 報錶製作
• 自助服務BI
• 數據分析工具

店鋪： 恒久圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121333248

商品編碼：24147058387

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2018-02-01

頁數：276

商品參數

Microsoft Power BI 數據可視化與數據分析
	定價	59.00
	齣版社	電子工業齣版社
	版次	1
	齣版時間	2018年02月
	開本	16開
	作者	王國平 著
	裝幀	平裝
	頁數	280
	字數	224000
	ISBN編碼	9787121333132

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*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。

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*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

內容介紹

從Excel到Power BI：商業智能數據分析
	定價	59.00
	齣版社	電子工業齣版社
	版次	1
	齣版時間	2018年02月
	開本	16開
	作者	馬世權 著
	裝幀	平裝
	頁數	276
	字數
	ISBN編碼	9787121333248

內容簡介

Microsoft Power BI是微軟發布的一套商業分析工具。其功能整閤瞭Excel中的Power Query、Power Pivot、Power View、Power Map這幾大插件，並加入瞭社交分享、雲服務、智能等功能。《從Excel到Power BI：商業智能數據分析》以Excel基礎+Power BI為方法論，使用平易近人的語言講解Power BI的技術知識，讓零基礎讀者也能快速上手操作Power BI。

《從Excel到Power BI：商業智能數據分析》以讀者的興趣閱讀為齣發點，首先通過介紹可視化模塊讓讀者全麵體驗Power BI的操作並掌握讓數據飛起來的秘籍；然後再邁上一個大颱階，讓讀者學習Power Query數據查詢功能，瞬間解決耗費時間且附加值低的工作；全力攻剋Power BI的核心價值模塊Power Pivot（數據建模）和DAX語言，讓讀者直達商業智能數據分析的上峰，站到Excel的肩膀上。

《從Excel到Power BI：商業智能數據分析》適閤財務、管理、客服、物流、行政與人力資源、電商等人員，也適閤零IT基礎的讀者。

作者簡介

馬世權

CPA Canada特許專業會計師

具有多年“世界500強”公司財務分析、風險管理經驗

現任互聯網金融行業運營分析經理

知乎專欄、公眾號“Power BI大師”創始人

精彩書評

關注馬世權！在我的意料之中，他正在寫一本書，講述瞭我們這個時代極重要的話題之一：數據分析、可視化以及通過Power BI 使數據可消費。作為第四次工業革命的一部分，隻有讓數據易於理解，我們纔能真正發現其中的價值。本書將有助於推進數據的民主化，教會讀者如何運用數據並通過可視化的方式使每個人都能夠理解它。

作為英特爾Fab68 創新團隊的資深成員，他曾幫助我們打造極*創造力的投資*報模型和演示，現在，這位創造者將幫助我們所有人自助式地完成這件事！加油！

——Esther Baldwin（美國），英特爾人工智能戰略專傢，美國艾森豪威爾基金會學者

自從頭次發現瞭這款産品，我學習Power BI已有4年的光景，曾經被Power Pivot和Power Query 插件所震撼，現在是Power BI。如果想要學好這些工具，以我個人的經驗，你需要不斷地練習。我的建議是，盡可能地多讀書，閱讀博客（包括我的博客http://xbi.com.au/blog），加入Power BI 社區並參與其中。極重要的是，當你掌握瞭這些工具，可以快速利用它們震撼你的同事。祝你好運，我希望你將與我一樣，有一段成功的學習之旅！

——Matt Allington（澳大利亞），微軟MVP，自助式BI 專傢，Excelerator BI 創始人

非常高興看到DAX 的應用者遍布世界——你好，中國！

——Marco Russo（意大利），微軟MVP，SQL Server 分析服務（SSAS）大師，SQL BI 創始人

Power BI 係列産品是我從事數據工作以來遇到的極令人興奮的工具，沒有之一！

無須專業的技術背景，就能快速上手，進行相對復雜的數據分析並輸齣可視化效果。

如果你也從事數據相關的工作，那麼快來瞭解學習吧，體驗新工具帶來的生産力變革！

之前曾有幸和馬世權老師深入交流過 Power BI 和 DAX 語言，受益匪淺！現在很高興看到馬老師將這些經驗通過寫書的方式分享齣來，這絕*是廣大 Power BI 愛好者和初學者的福音！祝馬老師的新書大賣!

——趙文超，微軟 MVP，Power Pivot 工坊創始人

人人都是數據分析師！

這絕*不是一個噱頭，自助式商務智能軟件（以 Power BI 為代錶）的普及，使得數據分析從復雜的技術活兒走嚮標準化的流程，在這套流程下，作為業務人員也能輕鬆玩轉數據分析。

可以說，掌握 Power BI 技術，是 Excel 新手逆襲的極好方式，馬老師深刻洞察瞭這一變革，創作瞭這本《從 Excel 到 Power BI：商業智能數據分析》。如果說 Power BI 能讓你實現數據分析師的夢想，那麼本書則能為你的夢想插上翅膀！

——安偉星，微軟 MOS 認證大師，精進 Excel 創始人，《競爭力：玩轉職場 Excel，從此不加班》作者

數據驅動力是這個時代熱議也是特彆有價值的話題，Power BI 讓個人及企業對數據的利用及投入産齣效能極大化，馬世權老師對這套工具（器）與分析方法（道）做瞭完*詮釋，並用通俗易懂的語言傳道，讓我們跟隨其腳步一起探索這個高價值的領地。

——雷公子（袁雷），快道營銷總監，知乎專欄“簡快 Excel”創始人

駕馭“大”數據的能力將在數據時代成為和英語、計算機、駕駛、演講一樣重要的普適能力素養。數據建模不再僅僅*於數據專傢小眾領域，它幾乎是任何企業、任何人在任何時間都需要麵對的挑戰。Power BI 正是一套定位於麵嚮商業分析的數據解決方案套件，它為所有組織和個人帶來驚人的商業智能體驗。作者結閤多年行業經驗進行 Power BI 實踐，帶領大傢一起領略其中的樂趣。也許一旦上手，你就再也迴不去瞭。

——宗萌（BI 佐羅）（微信公眾號 Excel120）

馬老師用通俗的語言，結閤貼近生活的類比，形象地描繪齣瞭 Power BI 各個組件的作用。係統地掌握一門新工具需要花一些時間，希望本書能為你的學習帶來啓發。

——高飛（微信公眾號 Power BI 極客）

職場中，在你仍苦練傳統“冷兵器”的時候，彆人已經開始用“槍”和你對決瞭！Power BI Desktop 就是新齣現的一*職場數據處理武器，具有數據轉換、建模、可視化全流程的數據分析能力，讓人人都能成為數據分析師。本書是國內不多的介紹 Power BI Desktop 的中文書，將為你開啓職場武器升級之路！

——王信信，Power BI 之傢論壇創建人

如果有一種工具你和其他人都在用，而你比其他人用得都好，那麼你就會獲得比彆人更多的發展機會和提升空間。這是因為你能夠發揮齣足夠的個人差異化價值。

現在就有這麼一個機會和一*工具擺在你的眼前，這個機會叫 Power BI，這款工具叫 Excel。Excel+ Power BI 約等於一條升職加薪的高速路。

馬老師不僅是 Power BI 的高*使用者，更是一位優秀的經驗傳授者。在書中，馬老師使用非常平易近人的語言來講解 Power BI 的技術知識，就算你之前從未聽過Power BI，隻要認真通讀全書後，應該就能夠輕鬆將 Power BI 技術用起來瞭。

——李奇，微軟 MVP，中國電子錶格應用大會主席

作者結閤常見的分析場景娓娓道來，圖文編排貼切、精美，關於 DAX 公式的講解深入淺齣，是不可多*的一本 Power BI Desktop 上手參考書。

——劉凱，《Excel PowerPivot 數據可視化分析必* 18 招》作者

目錄

目錄 
第1章 Power BI：讓數據飛起來 1 
事物的本質往往沒有那麼復雜，就好像浩瀚的宇宙，雖然流星稍縱即逝，但我們可以計算它的速度，雖然我們觸摸不到銀河係，但可以度量它的大小，這是因為我們掌握瞭天體運動的原理。同樣，如果我們掌握瞭數據分析原理，就會發現那些所謂的高*分析、轉化漏鬥分析、全麵預算，還有*近比較火的增長黑客 AARRR 模型等，不過是浩瀚的知識體係中原理應用的一個場景。本章會剝去數據分析神秘的“外衣”，以淺顯的語言來講述數據分析原理。
1．1 什麼是 Power BI：未來已至 2
1．2 從 Excel 到 Power BI 的 5 個理由 9
1．3 數據分析原理：其實很簡單 14 

第2章Power BI 初體驗及數據可視化 24
“Logic will get you from A to B． Imagination will take you everywhere．”
（邏輯會把你從 A 帶到 B，而想象力可以帶你去任何地方。）
數據可視化不僅是一門技術，也是一門藝術，同樣的數據在不同人的手裏，展現的效果會韆差萬彆，掌握這門技能需要我們理解數據並具有想象力。
2．1 什麼是數據可視化：視覺盛宴的開始 25 
2．2 數據查詢初體驗：把數據裝到“碗”裏 27 
2．3 數據建模和度量值：Excel 在 20 年來做的*好的事情 31 
2．4 可視化及自定義視覺對象：將圖錶一網打盡 39 
2．5 篩選器、層次、交互和分享：顛覆靜態報錶 51 
2．6 可視化原則：平衡的藝術 61 

第3章 數據查詢：Power Query 69 
大多數數據分析師都是用 80%的時間做基礎的數據處理工作，而用不到 20%的時間做數據分析工作。藉助強大的 Power Query 工具，可以解決這個工作時間分配失衡的問題，打造一個工作新常態：用 20%的時間做數據處理工作，用 80%的時間做數據分析工作。
3．1 告彆“數據搬運工” 70 
3．2 數據清洗 30 招：變形金剛 75 
3．3 獲取數據：從網頁和數據庫 97 
3．4 追加與閤並查詢：你還在用 Vlookup 函數嗎 103 
3．5 多文件閤並：復製和粘貼的殺手 109 
3．6 Power Query 與精益管理思想 1

【全2冊】從Excel到Power BI：深度探索商業智能與數據驅動決策的精髓 在這個信息爆炸的時代，數據已然成為企業最寶貴的資産。如何從海量數據中挖掘洞察，化繁為簡，做齣明智的商業決策，是每一個企業和從業者麵臨的挑戰。本書係【全2冊】《從Excel到Power BI 商業智能數據分析》與《Microsoft Power BI從入門到精通》（以下簡稱“本書係”）正是為應對這一挑戰而生，它將帶領您踏上一段從熟悉的數據處理工具Excel，到功能強大的商業智能平颱Power BI的轉型之旅。本書係不僅是技能的提升，更是思維方式的革新，旨在幫助您構建一套完整的商業智能體係，讓數據真正成為您洞察市場、優化運營、驅動增長的強大引擎。 第一冊：從Excel到Power BI——數據分析基礎與商業智能的起點 在信息時代，Excel依舊是數據處理和分析領域不可或缺的基石。許多企業和個人在日常工作中積纍瞭大量Excel錶格數據，但如何更高效、更深入地挖掘這些數據中的價值，往往是睏擾大傢的問題。本書的第一冊，正是從Excel齣發，為讀者打下堅實的商業智能數據分析基礎。 第一部分：Excel數據分析的進階之路 數據清洗與預處理的藝術： 數據的質量直接決定瞭分析結果的可靠性。本部分將深入講解Excel中強大的數據清洗與預處理技巧。您將學會如何利用“分列”、“查找替換”、“刪除重復項”、“文本函數”、“邏輯函數”等功能，高效地處理髒亂差的數據。例如，針對日期格式不統一、文本數據中混雜特殊字符、數值數據存在錯誤錄入等常見問題，提供係統性的解決方案。我們將通過大量的實際案例，演示如何利用Excel的內置功能，將原始數據轉化為乾淨、規範、可用於分析的格式，為後續的深入分析奠定堅實的基礎。 數據透視錶與數據透視圖的威力： 數據透視錶是Excel中最具代錶性的數據匯總和分析工具之一。本部分將帶領您超越基礎的行列和行匯總，深入探索數據透視錶的各項高級功能。您將學習如何創建計算字段、計算項，如何利用切片器和時間綫實現動態交互式分析，如何對數據進行分組（如按日期分組、按數值區間分組），以及如何利用數據透視錶進行多維度、多指標的對比分析。同時，我們還將講解如何將數據透視錶轉化為直觀的數據透視圖，通過各種圖錶類型，讓數據背後隱藏的趨勢、模式和關聯一目瞭然。 Excel函數與公式的精妙運用： 函數和公式是Excel的靈魂。本部分將精選一係列在商業智能分析中最常用、最核心的Excel函數，並結閤實際業務場景進行講解。您將掌握如`VLOOKUP`、`INDEX/MATCH`（用於跨錶查找）、`SUMIFS`、`COUNTIFS`、`AVERAGEIFS`（用於條件匯總）、`IF`、`IFS`（用於條件判斷）、`TEXT`、`LEFT`、`RIGHT`、`MID`、`LEN`（用於文本處理）、`TODAY`、`NOW`（用於日期時間處理）等函數的組閤運用。我們將演示如何利用這些函數構建復雜的計算模型，實現自定義指標的計算，如銷售額增長率、利潤率、客戶流失率等，為數據分析提供更強的靈活性和深度。 Excel高級圖錶與可視化： 數據可視化是將復雜數據轉化為易於理解的圖形的過程。本部分將介紹Excel中除瞭數據透視圖之外的各種高級圖錶類型，如組閤圖、散點圖、氣泡圖、瀑布圖、旭日圖等，並講解它們在不同業務場景下的應用。您將學習如何根據分析目的選擇最閤適的圖錶類型，如何對圖錶進行美化和自定義，以突齣關鍵信息，提升報告的專業度和影響力。我們將強調如何通過圖錶清晰地傳達數據故事，輔助決策者快速把握業務狀況。 Power Query與Power Pivot——連接未來商業智能的橋梁： Excel的Power Query（獲取與轉換數據）和Power Pivot（數據模型）功能是邁嚮Power BI的重要過渡。本部分將詳細介紹這兩個強大的組件。Power Query將徹底改變您處理來自不同源頭（Excel文件、數據庫、網頁等）數據的方式，通過直觀的可視化界麵和強大的M語言，實現自動化、可重復的數據清洗和轉換流程。Power Pivot則允許您在Excel中構建復雜的數據模型，定義錶間關係，創建DAX（Data Analysis Expressions）公式，實現比傳統Excel更強大的數據分析能力，為理解Power BI的數據建模奠定基礎。 第二部分：商業智能的理念與實踐 商業智能（BI）的定義與價值： 在深入技術之前，本部分將係統闡述商業智能的概念。我們將探討BI的核心目標，即通過整閤、分析和呈現數據，為企業提供決策支持。您將理解BI如何幫助企業實現業績提升、風險規避、流程優化、市場洞察等價值。我們將討論BI在不同行業和業務職能中的具體應用，例如銷售分析、營銷效果評估、運營效率監控、財務績效管理等。 數據驅動決策的思維模式： 商業智能不僅僅是工具的應用，更是一種思維方式的轉變。本部分將引導您建立數據驅動的決策思維。您將學習如何提齣有價值的業務問題，如何將業務問題轉化為數據分析需求，如何從數據中發現洞察，以及如何將分析結果轉化為可執行的業務行動。我們將強調批判性思維在數據分析中的重要性，以及如何避免數據誤讀和偏差。 構建有效的BI報錶與儀錶闆： 報錶和儀錶闆是BI係統嚮用戶呈現信息的核心載體。本部分將講解如何設計和構建有效的BI報錶與儀錶闆。您將學習到報錶設計的原則，如清晰度、簡潔性、一緻性、相關性等。我們將討論如何通過閤理的布局、視覺元素的運用，以及關鍵指標（KPIs）的設置，來創建直觀、易於理解、能夠快速響應業務需求的儀錶闆。 第一冊的價值： 通過第一冊的學習，您將能夠： 精通Excel在數據清洗、整理、分析和可視化方麵的各項高級技巧。 理解商業智能的基本概念、核心價值及其在現代商業中的重要性。 建立起初步的數據驅動決策思維模式。 為過渡到更強大的商業智能平颱Power BI打下堅實的基礎，尤其是在數據處理和建模方麵。 第二冊：Microsoft Power BI——從入門到精通的深度實踐 在掌握瞭Excel基礎並對商業智能有瞭初步認識後，我們正式進入Microsoft Power BI的世界。Power BI是微軟推齣的領先的商業智能服務，它能夠將分散的數據轉化為引人入勝的、可操作的洞察。本書的第二冊將帶領您從零開始，逐步掌握Power BI的各項核心功能，直至能夠獨立構建復雜的商業智能解決方案。 第一部分：Power BI的核心功能與數據連接 Power BI Desktop概覽與安裝： 本部分將介紹Power BI Desktop的界麵布局、主要組件（報錶視圖、數據視圖、模型視圖）以及如何進行安裝。您將熟悉Power BI Desktop的工作流程，瞭解它如何作為您進行數據連接、模型構建、報錶設計的核心工具。 數據連接的藝術： Power BI強大的數據連接能力是其核心優勢之一。本部分將深入講解如何連接各種數據源，包括Excel文件、CSV文件、SQL Server數據庫、Azure SQL Database、Web頁麵、SharePoint文件夾、Salesforce等。您將學習如何處理不同數據源的連接方式，如何設置數據刷新策略，以確保數據始終保持最新。 Power Query（獲取與轉換）的深度運用： 在Power BI Desktop中，Power Query扮演著至關重要的角色。本部分將比第一冊更加深入地講解Power Query的各項功能。您將學習如何利用其強大的圖形化界麵進行數據轉換，包括列的添加、刪除、重命名、更改數據類型、拆分列、閤並列、分組、透視/逆透視列等。更重要的是，您將開始接觸和理解M語言，學習如何通過編寫M代碼實現更復雜、更靈活的數據轉換邏輯，例如處理不規則格式的數據、創建自定義列、參數化查詢等，實現數據自動化處理流程。 數據建模的基石： 強大的數據模型是構建有效BI報錶的基礎。本部分將詳細介紹Power BI中的數據建模概念。您將學習如何創建錶間關係，理解不同關係類型（一對多、多對多、一對一）的含義及其對分析結果的影響。我們將講解如何規範化數據模型，消除數據冗餘，提高查詢效率。您還將接觸到維度錶和事實錶的概念，以及如何在Power BI中構建星型或雪花型數據模型。 第二部分：DAX語言與高級分析 DAX語言入門與核心概念： DAX（Data Analysis Expressions）是Power BI中進行數據計算和創建自定義度量的強大語言。本部分將為您揭開DAX的神秘麵紗。您將從最基礎的DAX函數開始學習，如`SUM`、`AVERAGE`、`COUNT`等聚閤函數，以及`CALCULATE`函數，這是DAX中最核心、最強大的函數之一，它允許您在特定的篩選上下文中執行計算。您將理解錶和列在DAX中的作用，以及上下文（行上下文和篩選上下文）的概念，這是理解DAX的關鍵。 創建度量值（Measures）與計算列（Calculated Columns）： 本部分將詳細講解如何創建度量值和計算列。您將學會根據業務需求，利用DAX編寫復雜的公式來創建自定義度量，如銷售額增長率、客戶獲取成本、平均訂單價值等。同時，您還將學習創建計算列，用於在數據錶中添加基於現有列計算的新列，例如計算利潤、區分客戶等級等。我們將通過大量實際案例，演示如何運用DAX解決復雜的業務問題。 時間智能分析（Time Intelligence）： 時間是商業分析中最重要的維度之一。本部分將專注於Power BI中的時間智能函數，幫助您進行同比（Year-over-Year）、環比（Month-over-Month）、纍計（Running Totals）等時間序列分析。您將學習如何利用`DATEADD`、`DATESYTD`、`SAMEPERIODLASTYEAR`等函數，輕鬆計算各種時間維度的指標，為業務趨勢分析提供強大支持。 DAX的高級應用與性能優化： 隨著您對DAX的理解加深，本部分將介紹一些高級DAX概念和技巧，例如使用`ALL`、`ALLEXCEPT`、`FILTER`等函數來修改篩選上下文，掌握變量（Variables）的使用來提高DAX公式的可讀性和效率，以及如何進行DAX查詢性能的初步優化。 第三部分：創建交互式報錶與儀錶闆 Power BI報錶設計與可視化： 本部分將聚焦於Power BI強大的可視化功能。您將學習如何選擇最閤適的圖錶類型來呈現不同類型的數據，如柱狀圖、摺綫圖、餅圖、地圖、散點圖、錶格、矩陣等。我們將講解如何自定義圖錶的樣式、顔色、標簽，如何利用工具提示（Tooltips）提供更多細節，以及如何創建鑽取（Drill Down）和展開（Expand）功能。 構建交互式儀錶闆： 儀錶闆是將多個報錶頁麵或可視化對象整閤在一起，提供高層次業務概覽的強大工具。本部分將指導您如何設計和構建有效的Power BI儀錶闆。您將學習如何通過閤理的布局、關鍵指標的突齣顯示，以及交互式篩選器（Slicers）和鏈接可視化（Linked Visuals）的應用，來創建高度交互、用戶友好的儀錶闆，讓用戶能夠快速探索數據並獲得洞察。 書簽、導航與 드릴스루 (Drillthrough)： 為瞭提升用戶體驗，本部分將介紹Power BI中的高級交互功能。您將學習如何使用書簽（Bookmarks）來保存報錶狀態，創建個性化的數據探索路徑。 드릴스루（Drillthrough）功能允許用戶從一個可視化對象跳轉到另一個更詳細的報錶頁麵，進行深度分析。導航按鈕和頁麵的組織也將得到詳細講解，以幫助您構建結構清晰、易於操作的報錶。 部署與共享：Power BI 服務： 最終，您需要將創建的報錶和儀錶闆發布給其他用戶。本部分將介紹Power BI服務（Power BI Service）的功能。您將學習如何發布數據集和報錶到Power BI服務，如何創建工作區（Workspaces）來組織內容，如何設置數據刷新計劃，以及如何與他人共享報錶和儀錶闆。您還將瞭解Power BI Pro、Premium和Embedded等不同服務層級的區彆，以及如何進行權限管理。 第三部分：從數據到洞察的完整流程 端到端BI項目實踐： 本部分將引導您完成一個完整的BI項目，從業務需求的理解，到數據源的連接、清洗、建模，再到度量值的創建、報錶的開發和最終的部署與共享。通過實際操作，您將把前麵學到的知識融會貫通，真正掌握構建一個端到端BI解決方案的能力。 最佳實踐與案例分析： 我們將分享在實際BI項目中積纍的最佳實踐，包括數據建模的最佳實踐、DAX編寫的最佳實踐、報錶設計的最佳實踐以及性能優化的技巧。同時，還將提供多個跨行業的BI案例分析，展示Power BI如何幫助企業解決實際的業務挑戰，實現數據驅動的增長。 本書係的價值： 通過本書係【全2冊】的學習，您將能夠： 全麵掌握 從Excel數據處理到Power BI商業智能平颱的完整技能鏈條。 熟練運用 Power BI Desktop進行數據連接、清洗、轉換、建模和報錶開發。 精通 DAX語言，能夠創建復雜的度量值和計算列，解決高級分析問題。 構建 高度交互、直觀易懂的Power BI報錶和儀錶闆，有效傳達數據洞察。 掌握 Power BI服務的部署和共享功能，將BI解決方案推廣給整個組織。 培養 數據驅動的決策思維，將數據分析轉化為實實在在的商業價值。 提升 在數據分析、商業智能和數據科學領域的職業競爭力。 本書係適閤所有希望提升數據分析能力、構建商業智能體係、做齣更明智商業決策的專業人士。無論您是數據分析初學者，還是希望從Excel嚮更強大的BI工具轉型的數據愛好者，亦或是企業中需要依賴數據驅動增長的業務管理者，本書係都將是您不可或缺的學習夥伴。通過本書係的引導，您將不僅僅是學習一套工具，更是掌握一種全新的思維方式，開啓您的商業智能之旅，讓數據真正賦能您的業務成功。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這套書，感覺沉甸甸的，封麵設計得挺簡潔大氣，但還沒來得及細看內容，就對它充滿瞭期待。我一直覺得，數據分析這東西，不是越復雜越好，而是越能直擊問題核心越好。Excel我們用瞭這麼多年，確實方便，但總感覺在處理海量數據和進行深度挖掘時，有點力不從心。Power BI這個名字倒是經常聽業內人士提起，說是未來數據分析的趨勢，能可視化、能互動、還能做報錶，聽起來就很吸引人。我希望這套書能幫我打通Excel到Power BI的這一步，讓我能從熟悉的工具平滑過渡到更強大的平颱，而且是那種“上手就能用”的指導，而不是枯燥的理論堆砌。畢竟，我不是想成為數據科學傢，隻是想讓工作效率更高，讓我的分析結果更有說服力，能夠真正幫助到業務決策。這本書的標題給我一種“循序漸進”的感覺，讓我覺得即便我目前隻精通Excel，也能在這套書的引導下，慢慢掌握Power BI的精髓，最終實現數據的價值最大化。我對其中“商業智能”這幾個字尤其感興趣，它意味著這不僅僅是技術層麵的學習，更是思維方式的轉變，是如何利用數據去洞察商業的本質。

評分☆☆☆☆☆

拿到這套書，我首先被它的厚度吸引瞭，這預示著內容會非常詳實。我一直希望能在Excel的基礎上，進一步提升我的數據分析能力，而Power BI作為微軟推齣的新一代商業智能工具，一直是我非常感興趣的對象。這本書的亮點在於它“從Excel到Power BI”的過渡，這意味著它不會上來就講過於專業的概念，而是會結閤我們熟悉Excel的經驗，來引導我們學習Power BI。我特彆期待書中關於“數據連接與轉換”的內容，如何將各種來源的數據整閤到Power BI中，並進行有效的清洗和轉換，這是數據分析的第一步，也是至關重要的一步。此外，我對書中關於“數據建模”和“報錶製作”的部分尤為關注，我希望能學到如何構建清晰的數據模型，以及如何利用Power BI製作齣既美觀又能有效傳達商業洞察的交互式報錶。這本書的價值在於，它能夠幫助我們這些Excel用戶，順利邁入商業智能分析的大門，提升我們處理和解讀數據的能力，從而更好地支持業務決策。

評分☆☆☆☆☆

讀瞭這套書的開篇，我最大的感受是，作者非常理解我們這些非科班齣身，但又急需提升數據分析能力的市場人員或者業務經理。它並沒有上來就講一堆晦澀難懂的函數或者模型，而是從一個非常貼近我們日常工作場景的痛點齣發，比如如何從雜亂無章的Excel錶格中快速找到關鍵信息，如何製作一份既美觀又能有效傳達信息的報錶。當我看到書中關於“數據清洗”和“數據建模”的章節時，感覺像是找到瞭救星。以前處理Excel數據，最頭疼的就是各種格式不統一、重復項、缺失值，往往要花費大量時間去手動處理，效率低下還容易齣錯。而書中提到Power BI在這些方麵有著強大的自動化能力，並且可以通過一些直觀的操作來完成，這讓我看到瞭希望。我特彆期待書中關於“可視化”的部分，因為我一直覺得，再好的數據，如果不能以清晰易懂的方式呈現齣來，也等於零。書中提到的一些圖錶類型和製作技巧，我希望能學到如何根據不同的分析目的，選擇最閤適的圖錶，並能做齣既專業又具吸引力的可視化報告。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容，對於像我這樣，在數據分析領域屬於“半路齣傢”的從業者來說，簡直是量身定做的。我之前一直是用Excel做一些基礎的數據統計和圖錶展示，但總覺得在深度分析和自動化報告方麵，總有一道看不見的牆。Power BI這個名字聽起來就很高大上，總覺得是專業數據分析師纔用的工具。但是，這套書的齣現，徹底打消瞭我的疑慮。它從Excel的基礎功能齣發，循序漸進地引導讀者進入Power BI的世界，這種“橋梁”作用太重要瞭。我特彆欣賞書中關於“數據提取與轉換”的講解，這部分往往是數據分析中最耗時也最容易齣錯的環節，如果能通過Power BI高效地解決，那將極大地提升工作效率。而且，書中對“數據模型”的講解，讓我明白原來數據之間的關聯可以如此清晰地呈現，不再是零散的信息堆砌。我對書中關於“交互式報錶”的介紹尤為期待，能夠製作齣用戶可以自由探索數據的報錶，這無疑是提升數據應用價值的絕佳方式。

評分☆☆☆☆☆

我一直關注著數據分析和商業智能領域的發展，也嘗試過學習一些相關的工具，但總覺得有些理論性太強，或者門檻太高，難以真正應用到實際工作中。這套書的標題《從Excel到Power BI 商業智能數據分析》給瞭我很大的啓發，它明確指齣瞭學習的路徑，從我們最熟悉的Excel，到更強大的Power BI，這種循序漸進的學習方式非常符閤我的需求。我特彆期待書中關於Power BI在“數據可視化”方麵的講解，能夠學會如何製作齣更具洞察力、更直觀的圖錶，讓數據“說話”，而不是僅僅羅列一堆數字。同時，我也希望書中能夠詳細介紹Power BI在“數據建模”和“DAX函數”方麵的應用，這部分往往是Power BI的核心和難點，如果能在這本書中得到清晰的講解，將對我提升數據分析能力有極大的幫助。這本書的齣現，讓我覺得實現“人人都能做數據分析”的目標，不再是遙不可及。