從Excel到Power BI:商業智慧型數據分析

從Excel到Power BI:商業智慧型數據分析

《從Excel到Power BI:商業智慧型數據分析》是2018年電子工業出版社出版的圖書,作者是馬世權。

基本介紹

  • 中文名:從Excel到Power BI:商業智慧型數據分析
  • 作者:馬世權
  • 出版社:電子工業出版社
  • 出版時間:2018年02月
  • 頁數:276 頁
  • 定價:59 元 
  • 開本:16 開
  • ISBN:9787121333248
內容簡介,圖書目錄,

內容簡介

Microsoft Power BI 是微軟發布的一套商業分析工具。其功能整合了Excel 中的Power Query、Power Pivot、Power View、Power Map 外掛程式,並加入了社交分享、雲服務等功能。《從Excel到Power BI : 商業智慧型數據分析》以Excel 基礎+Power BI 為方法論,使用最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 : 商業智慧型數據分析》以讀者的興趣閱讀為出發點,首先通過介紹可視化模組讓讀者全面體驗Power BI 的操作,並掌握讓數據“飛起來”的秘籍;然後邁上一個大台階,讓讀者學習Power Query 數據查詢功能,瞬間解決最耗費時間且附加值最低的工作;最後全力攻克Power BI 的核心價值模組Power Pivot(數據建模)和DAX 語言,讓讀者直達商業智慧型數據分析的巔峰,站到Excel 的肩膀上。本書適合財務、管理、客服物流、行政與人力資源電商等行業人員,也適合零IT 基礎的讀者。

圖書目錄

第1章 Power BI:讓數據飛起來 1
事物的本質往往沒有那么複雜,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系,但可以度量它的大小,這是因為我們掌握了天體運動的原理。同樣,如果我們掌握了數據分析原理,就會發現那些所謂的高級分析、轉化漏斗分析、全面預算,還有最近比較火的增長黑客 AARRR 模型等,不過是浩瀚的知識體系中原理套用的一個場景。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,而想像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裡,展現的效果會千差萬別,掌握這門技能需要我們理解數據並具有想像力。
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”里 27
2.3 數據建模和度量值:Excel 在 20 年來做的最好的事情 31
2.4 可視化及自定義視覺對象:將圖表一網打盡 39
2.5 篩選器、層次、互動和分享:顛覆靜態報表 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 告別“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:從網頁和資料庫 97
3.4 追加與合併查詢:你還在用 Vlookup 函式嗎 103
3.5 多檔案合併:複製和貼上的殺手 109
3.6 Power Query 與精益管理思想 113
3.7 Power BI 的 M 語言與 DAX 語言之爭 119
第4章 數據建模:Power Pivot 與 DAX 語言 123
“如果一件事情,你不能度量它,就不能增長它”。有人說,度量值是 Excel 在 20年來做得最好的一件事。作為一個數據分析工具, Power Pivot 和 DAX 語言才是 Power BI 的核心和靈魂。
4.1 基本概念:度量的力量 124
4.2 關係模型:建築設計師 126
4.3 Power Pivot 與 Pivot:超越普通 129
4.4 度量值:將變革進行到底 133
4.5 計算列:溫故而知新 138
第5章 DAX 語言入門:真正的顛覆從這裡開始 142
DAX 什麼是?DAX,Data Analysis Expression,即數據分析表達式。
本書選取了 DAX 公式中的 24 個核心公式,並且根據它們的使用頻率由大到小分成了 3 個階段。其中入門階段的函式是最常用、核心的部分,攻克它們便可以製作一些小的數據分析模型。
5.1 DAX 語言:數據分析表達式 143
5.2 聚合函式:計算器 150
5.3 Calculate 函式:最強大的引擎 153
5.4 All 函式 156
5.5 Allexcept 和 Allselceted 函式兄弟 161
5.6 Filter 函式:高級篩選器 165
5.7 理解上下文:DAX 語言學習里程碑 173
第6章 DAX 語言進階:最簡單也是最好用的 184
我們可以把 DAX 當作一門語言來學習,也可以把它當作 Excel 公式來看,因為它們非常相似,而且大部分函式都是通用的。這也會讓你從傳統的 Excel 轉到現代的Power BI 更容易,相對學習成本更低。
初階函式的學習難度較小,與 Excel 函式很像,可以說是 Excel 函式的擴展。
6.1 Divide 函式:安全除法 185
6.2 If/Switch 函式:邏輯判斷 187
6.3 關係函式:Related、Relatedtable 和 Lookupvalue 188
6.4 Time Intelligence 函式:時間智慧型函式 192
6.5 日曆表的使用 200
6.6 分組的技巧 205
6.7 度量值的收納盒 210
第7章 DAX 語言高階:進擊的數字大廚 213
高階函式的學習相對前兩個階段要更難,然而有了前兩個階段的學習基礎,它們不過是另一個小山頭。當你完成了這 3 個階段共 24 個函式的學習,就好比掌握了太極拳的 24 個精髓招式,將它們組合起來運用自如後就可以達到以不變應萬變的境界。這些函式足以讓你應對 80%以上的數據分析需求。
7.1 Values 函式:不重複值 214
7.2 Hasonevalue 函式:只有一個值 217
7.3 SumX 函式:掌握 X 類函式 218
7.4 Earlier 函式:當前行 221
7.5 RankX 和 TopN 函式:排名 226
7.6 輔助表:巧妙的助攻 231
7.7 VAR/Return 函式:錄音機 241
7.8 DAX:用作查詢的語言 247
7.9 取長補短:Excel + Power BI = Better Together 256
後記 261

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