從Excel到Power BI pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

馬世權著 著

圖書標籤:

• Excel
• Power BI
• 數據分析
• 數據可視化
• 商業智能
• 數據建模
• DAX
• Power Query
• 報錶製作
• 數據報告

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121333248

商品編碼：24853459033

齣版時間：2018-02-01

作  者:馬世權 著 定  價:59 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2018年02月01日 頁  數:263 裝  幀:平裝 ISBN:9787121333248 ●第1章PowerBI：讓數據飛起來1
●1.1什麼是PowerBI：未來已至2
●1.2從Excel到PowerBI的5個理由9
●1.3數據分析原理：其實很簡單14
●第2章PowerBI初體驗及數據可視化24
●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年來做的很好的事情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：PowerQuery69
●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
●3.6PowerQuery與精益管理思想113
●3.7PowerBI的M語言與DAX語言之爭119
●第4章數據建模：PowerPivot與DAX語言123
●部分目錄

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 插件，並加入瞭社交分享、雲服務等功能。《從Excel到Power BI : 商業智能數據分析》以Excel 基礎+Power BI 為方法論，使用很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 的操作等 馬世權 著 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。

《從Excel到Power BI：數據分析與可視化實戰指南》 引言 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、優化流程、洞察未來的核心要素。然而，海量的數據若不能被有效地提取、分析和呈現，便如同散落的珍珠，價值難以顯現。對於絕大多數商業人士、分析師、乃至希望提升個人競爭力的職場人士而言，掌握數據分析與可視化工具的使用，已不再是錦上添花，而是必備的核心技能。《從Excel到Power BI：數據分析與可視化實戰指南》應運而生，旨在為廣大讀者提供一條從熟悉的數據分析起點——Microsoft Excel，到當前行業領先的商業智能平颱——Microsoft Power BI的係統性學習路徑。本書並非一份枯燥的技術手冊，而是一場賦能您成為數據驅動決策者的旅程，它將引導您一步步揭開數據背後的秘密，用可視化的語言講述數據的價值。 本書內容概述 本書分為三個核心部分：Excel數據處理精要、Power BI入門與進階，以及整閤應用與實踐案例。我們深知，許多讀者已對Excel這把瑞士軍刀般的數據處理工具遊刃有餘，但又渴望觸及更專業、更強大的商業智能領域。因此，本書並非簡單地重復Excel的常見用法，而是聚焦於那些最能為數據分析打下堅實基礎、並能與Power BI無縫對接的關鍵技能。 第一部分：Excel數據處理精要——為Power BI奠定堅實基礎 在Power BI的世界裏，數據的“清潔”與“塑形”（Clean and Shape）是首要環節。Excel，作為我們最為熟悉的電子錶格軟件，在這一過程中扮演著至關重要的角色。本部分將引導您深入理解並熟練運用Excel中的高級功能，以確保導入Power BI的數據是準確、完整且格式規範的。 數據導入與整理的藝術： 我們將超越簡單的復製粘貼，重點講解如何利用Excel的“獲取外部數據”功能，連接各種數據源（如文本文件、數據庫、網頁數據），並學習如何處理不同編碼、分隔符、以及嵌套數據。您將掌握“文本分列”、“刪除重復項”、“篩選”、“排序”等基礎但至關重要的數據清洗技術。 Excel函數與公式的威力： 函數是Excel的靈魂。本部分將精選一係列在數據分析中最常用的Excel函數，包括但不限於： 查找與引用函數： `VLOOKUP`（以及其更靈活的`XLOOKUP`）、`HLOOKUP`、`INDEX`+`MATCH`，用於跨錶查找和整閤數據。 邏輯函數： `IF`、`AND`、`OR`、`IFERROR`，用於構建條件判斷和錯誤處理。 文本函數： `LEFT`、`RIGHT`、`MID`、`LEN`、`FIND`、`SUBSTITUTE`、`CONCATENATE`（或`&`），用於字符串的分割、閤並、替換和提取。 統計函數： `SUMIFS`、`AVERAGEIFS`、`COUNTIFS`、`MAXIFS`、`MINIFS`，用於根據多重條件進行統計分析。 日期與時間函數： `TODAY`、`NOW`、`YEAR`、`MONTH`、`DAY`、`DATEDIF`、`WEEKDAY`，用於處理時間序列數據。 高級函數（簡介）： 適時介紹一些更高級但極其有用的函數，如`OFFSET`、`INDIRECT`，為Power BI中的DAX打下概念基礎。 數據透視錶與數據透視圖： 這是Excel中最強大的數據匯總與分析工具。我們將深入講解如何構建多維度的數據透視錶，理解字段列錶的操作，學會創建計算字段、計算項，並掌握數據透視錶的切片器與日程錶功能，用以實現交互式的數據探索。數據透視圖的運用則能直觀地將數據透視錶的分析結果可視化。 Power Query (Get & Transform Data) 的Excel實踐： 作為Power BI的核心數據準備引擎，Power Query在Excel中早已集成。本部分將詳細介紹Power Query編輯器，包括如何連接數據源、進行數據轉換（如更改數據類型、重命名列、拆分列、閤並列、添加自定義列、創建度量列等）、使用“高級編輯器”進行M語言的初步探索，以及如何閤並與追加查詢。掌握Power Query在Excel中的使用，將極大地降低您學習Power BI的門檻。 Excel數據模型基礎（可選，但推薦）： 簡要介紹Excel中數據模型的概念，理解錶之間的關係，為後續Power BI中的數據建模打下初步認知。 第二部分：Power BI入門與進階——打造互動式商業洞察 掌握Excel中的數據處理能力後，我們將正式踏入Power BI的強大世界。本書將以一種循序漸進、實踐驅動的方式，帶您領略Power BI的魅力，從搭建數據模型到創建令人驚艷的可視化報錶。 Power BI Desktop 概覽與安裝： 介紹Power BI Desktop的界麵布局、核心組件（報錶視圖、數據視圖、模型視圖），以及如何從官網免費下載安裝。 連接與導入數據： 詳細演示如何使用Power BI Desktop連接各種數據源，包括Excel文件、CSV文件、文件夾、SQL Server數據庫、Azure SQL數據庫，以及Web服務等。我們將重點講解如何利用Power Query編輯器在Power BI中進行數據清洗與轉換，其操作邏輯與Excel中的Power Query高度一緻，學習麯綫平緩。 Power BI 數據建模： 這是Power BI的核心能力之一。 理解錶格與關係： 講解如何識彆和建立錶之間的關聯（一對一、一對多、多對多），並深入理解星型模型和雪花型模型的概念。 DAX（Data Analysis Expressions）入門： DAX是Power BI的計算語言，本書將精選最常用、最核心的DAX函數，並結閤實際場景進行講解，幫助您掌握： 度量值 (Measures)： 創建聚閤計算，如總銷售額、平均利潤、客戶數等。 計算列 (Calculated Columns)： 在錶格中創建新的列，用於存儲基於現有列的計算結果。 常用DAX函數： `SUM`、`AVERAGE`、`CALCULATE`（Power BI中最重要的函數之一，用於修改篩選上下文）、`FILTER`、`ALL`、`RELATED`、`LOOKUPVALUE`、`IF`、`SWITCH`、`FORMAT`等。 時間智能函數： `TOTALYTD`、`TOTALQTD`、`TOTALMTD`、`SAMEPERIODLASTYEAR`等，用於進行同比、環比分析。 Power BI 可視化圖錶： 內置圖錶精講： 詳細介紹Power BI提供的各種內置圖錶類型，如條形圖、柱形圖、摺綫圖、餅圖、地圖、散點圖、卡片圖、儀錶盤圖等，並講解何時選擇哪種圖錶最能有效傳達信息。 圖錶格式化與交互： 學習如何調整圖錶的顔色、標題、軸標簽、數據標簽等，使其更加美觀易懂。掌握如何設置圖錶間的聯動、篩選器、切片器，創建交互式的儀錶闆。 自定義視覺對象： 介紹如何導入和使用Power BI AppSource上的自定義視覺對象，擴展可視化能力。 創建交互式報錶： 學習如何組織報錶頁麵，設計有效的報錶布局，利用書簽、鑽取、工具提示等功能，提升報錶的用戶體驗。 Power BI 服務： 簡要介紹Power BI服務的概念，包括工作區、數據集、報錶發布、共享、刷新計劃、儀錶闆創建與管理等，讓您瞭解如何將您的分析成果分享給他人。 第三部分：整閤應用與實踐案例——將知識轉化為能力 理論學習固然重要，但隻有通過實際操作，纔能真正掌握技能。《從Excel到Power BI》本書的第三部分將匯集前兩部分的知識，通過多個貼近實際業務場景的案例，引導讀者完成從原始數據到業務洞察的全過程。 案例一：銷售業績分析儀錶闆 數據來源： 模擬的銷售交易數據（包含産品、客戶、區域、日期、銷售額、成本、利潤等）。 Excel預處理： 使用Excel進行初步的數據清洗，包括處理缺失值、數據類型轉換、創建輔助列（如年份、月份、季度）。 Power BI建模： 在Power BI中連接Excel數據，建立産品維度錶、客戶維度錶、日期維度錶與事實錶（銷售交易錶）之間的關係。 DAX計算： 創建度量值，如總銷售額、總利潤、利潤率、同比銷售增長率、月度銷售額纍計等。 可視化報錶： 構建包含銷售趨勢摺綫圖、區域銷售額柱形圖、産品銷售額排行榜條形圖、KPI指標卡（總銷售額、總利潤、平均利潤率）、客戶細分餅圖等元素的交互式報錶。 案例二：客戶行為分析與營銷優化 數據來源： 客戶注冊信息、交易記錄、網站訪問日誌（簡化）。 Excel與Power BI聯閤： 使用Excel對結構化數據進行初步處理，然後利用Power BI的Power Query閤並不同來源的數據。 Power BI建模： 構建客戶維度錶、産品維度錶、交易事實錶。 DAX計算： 計算客戶生命周期價值（CLV）的簡化模型、復購率、平均交易間隔、高價值客戶識彆等。 可視化報錶： 創建客戶畫像（年齡、性彆、地域分布）的圖錶，客戶交易頻率與金額的散點圖，RFM（Recency, Frequency, Monetary）分析的矩陣視圖，以及針對不同客戶群體的營銷策略建議的概覽。 案例三：運營效率監控儀錶闆 數據來源： 生産數據、設備故障日誌、庫存數據。 Excel與Power BI： 使用Excel處理設備日誌中的非結構化文本信息，導齣為結構化數據，再通過Power BI進行整閤。 Power BI建模： 建立設備錶、工單錶、時間錶。 DAX計算： 計算設備平均無故障運行時間（MTBF）、平均修復時間（MTTR）、停機時間百分比、生産閤格率等。 可視化報錶： 設計包含設備稼動率趨勢圖、故障類型分布餅圖、區域設備健康狀況地圖、工單處理效率分析錶等，用於生産運營的實時監控與優化。 本書的目標讀者 本書適閤以下人群： Excel資深用戶： 希望將Excel技能遷移和擴展到更專業的BI工具，以進行更復雜的數據分析和可視化。 初、中級數據分析師： 想要係統學習Power BI，掌握其核心功能，並能獨立完成數據分析項目。 業務部門經理與決策者： 希望通過數據驅動決策，提升業務洞察力，但不具備專業的編程背景。 市場營銷、銷售、運營、財務等領域從業者： 需要利用數據分析來評估績效、優化策略、發現機會。 學生與職場新人： 希望掌握一項在當前就業市場極具競爭力的技能。 本書的獨特價值 平滑過渡： 以Excel作為起點，最大程度地降低瞭學習Power BI的心理門檻和技術難度，充分利用瞭讀者已有的知識基礎。 實戰導嚮： 強調“學以緻用”，通過豐富的案例，讓讀者在解決實際問題的過程中掌握理論知識。 理論與實踐相結閤： 既深入講解瞭Power BI的核心概念和技術（如DAX），又提供瞭可操作的步驟和技巧。 內容全麵且精煉： 涵蓋瞭從數據準備、模型構建到報錶設計的完整流程，同時聚焦於最實用、最核心的功能。 語言通俗易懂： 避免使用過於晦澀的專業術語，用清晰、簡潔的語言講解復雜概念。 結語 數據分析與可視化不再是少數技術專傢的專屬領域，而是賦能每一個職場人士的強大武器。《從Excel到Power BI：數據分析與可視化實戰指南》將是您在這個數字化浪潮中，提升個人價值、賦能業務增長的得力助手。我們相信，通過本書的學習，您將能夠自信地駕馭數據，用可視化語言講述數據的故事，做齣更明智、更具前瞻性的決策。讓我們一起，開啓這段精彩的數據探索之旅！

評分☆☆☆☆☆

我必須稱贊作者在處理“痛點”問題時的細膩程度。比如，在談到數據清洗和M語言（Power Query Editor）時，書中沒有用晦澀難懂的術語去解釋復雜的腳本邏輯，而是采取瞭一種“問題導嚮”的教學方式。比如，它會先展示一個Excel中處理起來極其繁瑣的數據閤並場景——跨多個工作簿且格式不一，然後順理成章地引齣Power Query是如何通過幾個簡單的步驟優雅地解決這個問題的。這種“先展示睏境，再展示解藥”的敘事手法，極大地增強瞭讀者的學習動力。它讓讀者感覺到，這本書不是在教你一些“高大上”但用不上的知識，而是在為你解決每日的加班之苦，提供瞭實實在在的效率武器。

評分☆☆☆☆☆

初翻閱這套書時，我最大的感受是其邏輯組織上的嚴謹性。它並非簡單地將Excel和Power BI的功能羅列齣來，而是構建瞭一個清晰的、循序漸進的學習路徑。我注意到作者在開篇就花瞭大量的篇幅來探討“思維的轉換”，這一點至關重要。很多從Excel過渡到Power BI的人會陷入‘我在用做報錶的心態在做數據模型’的誤區，而這本書似乎預見到瞭這一點。它沒有急於展示復雜的DAX公式，而是先教會你如何用Power BI的思維去規劃數據結構，如何看待‘關係’和‘度量值’的真正價值。這種自上而下的結構設計，讓讀者在接觸到具體操作前，就已經對未來的學習方嚮有瞭宏觀的把握，極大地減少瞭學習初期的挫敗感。它不是一本孤立的軟件操作手冊，更像是一份為職場數據分析師量身定製的職業發展路綫圖。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版風格非常注重用戶體驗，這在技術類書籍中往往是一個容易被忽略的細節。內容區域和代碼/公式示例區域的區分度做得非常好，采用瞭不同的背景色和字體粗細，使得讀者在快速瀏覽時能一眼抓住重點。我尤其欣賞它在案例選擇上的貼近性。很多教程的案例都過於理想化或專業化，讓人覺得在自己的日常工作中難以復現。然而，這本書的例子，比如‘庫存周轉分析’、‘銷售漏鬥對比’這類，都是我們在財務、運營會議上經常需要麵對的場景。通過這些熟悉的業務情境，我能夠更容易地將書中學到的新工具和新方法，迅速映射到我自己的工作錶單上，實現瞭知識到技能的即時轉化。這種“學即能用”的設計理念，是它區彆於市麵上其他同類書籍的關鍵所在。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實吸引人，那種深藍色的背景配上簡潔的白色和橙色字體，透露齣一種專業而又不失活力的感覺。我是在一次技術研討會上偶然看到有人帶著這本書的，當時我對數據分析的興趣正濃，尤其是如何在不同工具之間搭建橋梁。這本書的定價也挺閤理，對於想係統學習數據可視化和報告製作的職場人士來說，絕對是物超所值。拿到手後，我立刻被它的紙張質感和印刷質量所打動，感覺這是一本可以經常翻閱、標記重點的實用工具書，而不是那種看完一次就束之高閣的理論教材。封底的簡介雖然沒有透露太多具體章節內容，但“從Excel到Power BI”這個標題本身就精準地勾勒齣瞭目標讀者的畫像——那些每天與電子錶格打交道，卻渴望升級到更強大、更動態的數據呈現方式的專業人士。它傳遞齣一種強烈的信號：掌握瞭基礎，你就能邁嚮頂尖。

評分☆☆☆☆☆

從整體閱讀體驗來看，這本書的語言風格在保持專業性的同時，又帶有一種鼓勵探索的親和力。作者的文字很少有那種居高臨下的說教感，反而更像是一位經驗豐富的前輩在手把手地指導初學者。它在講解一些Power BI的高級特性，比如參數化報錶設計或者與Azure服務的初步集成概念時，會適當地放緩節奏，並通過大量的圖示來輔助理解，確保即便是數據分析領域的“跨界者”也能跟上節奏。整本書讀下來，我感覺自己不僅掌握瞭一套新的軟件操作流程，更重要的是，我的數據分析思維框架得到瞭重塑。它成功地將Excel的熟悉感平穩地過渡到瞭Power BI的強大能力上，是一本真正為中國職場環境定製的優秀入門及進階參考書。