《 財務大數據可視化智慧型分析——基於Power BI》是清華大學出版社出版的圖書，作者是蘇秀花、王新玲。
基本介紹
- 中文名：財務大數據可視化智慧型分析——基於Power BI
- 作者：蘇秀花、王新玲
- 出版時間：2023年12月
- 出版社：清華大學出版社
- 頁數：280 頁
- 字數：415千字
- ISBN：9787302647966
- 定價：59.8 元
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
"《財務大數據可視化智慧型分析：基於Power BI》選用微軟Power BI為數據分析工具，基於經濟管理類專業學員的學情，將學習過程劃分為入門、詳解和套用3個階段，具體分為9章內容。入門包括大數據與大數據分析、Power BI簡介和快速套用Power BI；詳解包括數據獲取、數據整理、數據建模與DAX語言、數據可視化分析；套用包括財務數據可視化智慧型設計——以利潤表為例、財務數據可視化智慧型綜合分析——基於三張基本報表兩個綜合案例。
《財務大數據可視化智慧型分析：基於Power BI》適合作為高等院校財經類專業開設“財務大數據可視化分析”“可視化智慧型分析”“大數據與智慧型財務”等課程的配套教材，也適合作為希望學習數據分析的在職人員的參考讀物。"
圖書目錄
目錄
第1章 大數據與大數據分析 1
1.1 認知大數據 1
1.1.1 大數據的概念 1
1.1.2 大數據的特徵 1
1.1.3 大數據產業與人才需求 2
1.1.4 大數據時代思維方式的轉變 5
1.2 認知大數據分析 6
1.2.1 大數據分析流程 6
1.2.2 大數據分析方法 7
1.2.3 大數據分析工具 9
隨堂測 10
第2章 Power BI簡介 12
2.1 認知Power BI 12
2.1.1 Power BI是什麼 12
2.1.2 為什麼選擇Power BI 13
2.1.3 Power BI的產品體系與套用流程 13
2.2 Power BI Desktop的下載、安裝與註冊 15
2.2.1 Power BI Desktop的下載與安裝 15
2.2.2 Power BI的賬號註冊 16
2.3 認識Power BI Desktop的工作界面 17
2.3.1 功能區 17
2.3.2 視圖 17
2.3.3 畫布 19
2.3.4 報表編輯器 19
隨堂測 20
第3章 快速套用Power BI 22
3.1 背景案例 22
3.1.1 提出問題 22
3.1.2 明確分析需求 23
3.1.3 設計分析框架 24
3.1.4 確定套用流程 27
3.2 數據獲取 27
3.2.1 打開Power BI Desktop時獲取數據 28
3.2.2 進入Power BI Desktop後獲取數據 29
3.3 數據整理 29
3.4 數據建模 32
3.4.1 自動識別關聯數據表 32
3.4.2 手動關聯數據表 33
3.4.3 數據模型的套用效果展示：矩陣表 35
3.4.4 使用DAX公式新建列、度量值、表 37
3.5 數據可視化分析 42
3.5.1 設定報表頁面格式 43
3.5.2 插入文本框、圖片和線條 44
3.5.3 插入折線和簇狀柱形圖 45
3.5.4 插入餅圖和環形圖 47
3.5.5 插入簇狀條形圖 49
3.5.6 插入瀑布圖 50
3.5.7 插入儀表圖、多行卡、卡片圖 51
3.6 數據分析：篩選和鑽取 52
3.6.1 篩選 52
3.6.2 鑽取 54
3.6.3 編輯互動 57
隨堂測 58
第4章 數據獲取 59
4.1 數據源 59
4.1.1 理解數據源 59
4.1.2 Power BI數據源 59
4.2 從檔案中獲取數據 60
4.2.1 識別檔案類型 60
4.2.2 從Excel檔案中獲取數據 61
4.2.3 從文本檔案中獲取數據 61
4.2.4 從PDF檔案中獲取數據 63
4.2.5 從資料夾中獲取數據 65
4.3 從資料庫中獲取數據 67
4.3.1 從Access中獲取數據 67
4.3.2 從SQL Server中獲取數據 69
4.4 從Web上獲取數據 71
4.4.1 從Web上直接獲取表格數據 71
4.4.2 使用示例從Web上獲取數據 72
隨堂測 76
第5章 數據整理 78
5.1 數據規範化 78
5.1.1 數據規範化的必要性 78
5.1.2 認識一維表和二維表 79
5.2 數據整理的方法 80
5.2.1 Power Query編輯器 80
5.2.2 M語言 82
5.3 數據準備 83
5.3.1 在Power Query編輯器中導入數據 83
5.3.2 重新設定數據源 86
5.4 數據整理的常用功能 87
5.4.1 將第一行用作標題 87
5.4.2 篩選與刪除 87
5.4.3 更改與檢測數據類型 91
5.4.4 填充與替換 93
5.4.5 逆透視列與透視列 94
5.4.6 文本數據的整理 97
5.4.7 添加列 103
5.4.8 轉置、反轉行和分組依據 108
5.4.9 複製列到表 111
5.4.10 追加查詢與合併查詢 112
隨堂測 117
第6章 數據建模與DAX語言 119
6.1 認識數據建模 119
6.1.1 了解關係模型 119
6.1.2 數據建模要點 119
6.1.3 創建與套用度量值 124
6.1.4 新建列 128
6.2 DAX語言：數據分析表達式 129
6.2.1 DAX語法規則 130
6.2.2 DAX支持的數據類型 131
6.2.3 DAX中的運算符 132
6.2.4 認識“上下文” 133
6.2.5 DAX函式分類 135
6.3 DAX函式的語法結構與套用
示例 142
6.3.1 CALCULATE函式 142
6.3.2 ALL、ALLEXCEPT和
ALLSELECTED函式 145
6.3.3 FILTER函式 150
6.3.4 IF與SWITCH函式 153
6.3.5 VALUES、HASONEVALUE和
SELECTEDVALUE函式 155
6.3.6 時間智慧型函式 158
6.4 使用變數改進DAX公式 162
6.4.1 VAR語句 163
6.4.2 使用VAR語句改進DAX公式 163
隨堂測 164
第7章 數據可視化分析 166
7.1 數據可視化原則 166
7.1.1 數據可視化基本原則 166
7.1.2 視覺對象的選擇依據 167
7.2 常用的基本視覺對象 167
7.2.1 散點圖與氣泡圖 167
7.2.2 樹狀圖 170
7.2.3 表與矩陣 171
7.2.4 漏斗圖 172
7.2.5 地圖 173
7.2.6 分解樹 174
7.2.7 智慧型問答 175
7.3 自定義視覺對象 176
7.3.1 獲取自定義視覺對象 176
7.3.2 常用自定義視覺對象 179
7.4 數據可視化分析實例 184
7.4.1 動態指標分析 184
7.4.2 產品戰略分析 186
7.4.3 排名分析 188
7.4.4 帕累托分析 193
7.5 Power BI的封面製作 196
7.5.1 首頁設計 196
7.5.2 添加書籤 197
7.5.3 添加返回按鈕、書籤導航器、
頁面導航器 199
隨堂測 201
第8章 財務數據可視化智慧型設計——以利潤表為例 202
8.1 從Web上爬取利潤表數據 202
8.1.1 選擇數據獲取方式 202
8.1.2 分析網址規律 203
8.1.3 獲取數據 205
8.1.4 整理數據 207
8.1.5 新建管理參數 208
8.1.6 創建並調用自定義函式 211
8.2 利潤表數據整理 215
8.2.1 數據整理思路 215
8.2.2 將兩張利潤表合併成一張事實表 216
8.2.3 將二維錶轉換成一維表 218
8.3 利潤表數據建模 220
8.3.1 構建維度表 220
8.3.2 數據建模 224
8.3.3 創建度量值 225
8.4 利潤明細表可視化設計 228
8.4.1 動態切換金額單位 229
8.4.2 建立利潤明細表 231
8.4.3 創建日期、公司名稱切片器 232
8.5 利潤表分析可視化設計 233
8.5.1 趨勢分析 234
8.5.2 結構分析 235
8.5.3 比較分析 238
隨堂測 243
第9章 財務數據可視化智慧型綜合分析——基於三張基本報表 245
9.1 思路與框架 245
9.2 數據準備 246
9.2.1 數據來源 246
9.2.2 獲取數據 247
9.2.3 數據整理 249
9.2.4 數據建模 252
9.3 財務報表可視化分析 255
9.3.1 資產負債表可視化分析 255
9.3.2 現金流量表可視化分析 259
9.3.3 利潤表可視化分析 261
9.4 財務指標可視化分析 264
9.4.1 償債能力分析 264
9.4.2 營運能力分析 265
9.4.3 盈利能力分析 266
9.4.4 發展能力分析 266
9.4.5 杜邦分析 267
9.5 同業對比可視化分析 268
