《Power BI 數據分析從零開始》是2020年清華大學出版社出版的圖書，作者是張煜。
基本介紹
- 中文名：Power BI 數據分析從零開始
- 作者：張煜
- 出版社：清華大學出版社
- 出版時間：2020年2月1日
- 定價：79 元
- ISBN：9787302546474
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
版權資訊
隨著企業對數據分析的需求越來越多，BI（商業智慧型）作為當前熱門的數據解決方案正處於快速上升階段。其中，可視化的數據探索分析功能作為BI平台的核心組件之一，有著廣泛的市場需求和套用前景。微軟作為全球領先的BI解決方案提供廠商，近幾年花大力開發了互動式數據可視化BI工具Power BI。 本書共分為6章，詳細講解Power BI的產品結構、主要功能、使用方法等基礎知識。同時，為了提升用戶數據分析能力，還重點介紹數據查詢分析用到的Power Query語言和數據建模分析使用的DAX語言。
圖書目錄
第1章 初識Power BI 1
1.1 為什麼選擇Power BI 1
1.2 Power BI與Excel 4
1.3 Power BI核心產品概述 5
1.3.1 Power BI桌面服務 5
1.3.2 Power BI線上服務 6
1.3.3 Power BI桌面服務與線上服務的功能區別 6
1.3.4 Power BI本地服務 7
1.3.5 Power BI線上服務與本地服務以及
SQL Reporting Services 之間的功能差異 7
1.4 Power BI定價 9
1.4.1 Power BI免費版 9
1.4.2 Power BI專業版 9
1.4.3 Power BI增值版 11
1.4.4 三種Power BI授權功能的對比 12
1.4.5 不同Power BI授權適用的場景 13
1.5 Power BI部署方案 14
1.5.1 個人用戶 14
1.5.2 中小型企業用戶 15
1.5.3 大型企業用戶 16
第2章 Power BI桌面服務 18
2.1 安裝與登錄 18
2.2 數據導入 19
2.2.1 獲取數據與輸入數據 19
2.2.2 連線外部數據源模式—導入法 20
2.2.3 連線外部數據源模式—DirectQuery法 24
2.2.4 導入模式和DirectQuery模式優缺點比較 30
2.2.5 活動連線模式 33
2.2.6 查詢摺疊 34
2.2.7 數據源支持列表 36
2.3 數據查詢編輯 36
2.3.1 將第一行用作標題 37
2.3.2 調整數據類型 39
2.3.3 拆分數據列 43
2.3.4 透視列和逆透視列 47
2.3.5 分組依據 53
2.3.6 合併查詢和追加查詢 55
2.3.7 展開和聚合 64
2.3.8 自定義列 68
2.3.9 示例中的列 69
2.3.10 調用自定義函式 71
2.3.11 輸入數據 73
2.3.12 查詢套用步驟與高級編譯器 74
2.4 數據建模分析 75
2.4.1 設定數據類型、格式以及數據分類 77
2.4.2 在可視化表中添加圖片和圖示 79
2.4.3 按列排序 86
2.4.4 層次結構列 88
2.4.5 分組 90
2.4.6 行級別安全性 94
2.5 關聯關係管理 103
2.5.1 創建表關聯關係 103
2.5.2 關聯關係可用性 106
2.5.3 關聯關係基數 107
2.5.4 關聯關係交叉篩選器方向 114
2.5.5 安全篩選器 120
2.5.6 假設引用完整性 120
2.6 數據可視化設定分析 123
2.6.1 可視化對象概述 123
2.6.2 堆積圖、簇狀圖以及折線圖 124
2.6.3 折線與堆積圖和折線與簇狀圖 130
2.6.4 餅圖和環形圖 131
2.6.5 樹狀圖 131
2.6.6 散點圖、氣泡圖和點圖 132
2.6.7 地圖、著色地圖以及ArcGIS地圖 135
2.6.8 儀表和KPI 143
2.6.9 表和矩陣 146
2.6.10 切片器 148
2.6.11 模擬參數 154
2.6.12 篩選器 157
2.6.13 可視化對象分析和預測功能 159
2.6.14 創建可視化報表的幾點建議 162
第3章 Power BI線上服務 169
3.1 基本數據管理單元 169
3.1.1 數據集 169
3.1.2 報表 170
3.1.3 儀錶板 171
3.1.4 工作簿 173
3.1.5 工作區 174
3.2 內容包 175
3.2.1 組織內容包 176
3.2.2 工作區套用 177
3.2.3 服務套用 178
3.3 數據發布與更新 179
3.3.1 Power BI桌面套用 179
3.3.2 Excel桌面套用 182
3.3.3 Power BI Publisher for Excel 184
3.3.4 Power BI線上套用 187
3.4 Power BI本地網關 190
3.4.1 個人版 191
3.4.2 企業版 193
3.5 特色功能 197
3.5.1 數據警報 197
3.5.2 使用指標分析 199
3.5.3 嵌入式報表發布 200
第4章 查詢語言M快速上手 204
4.1 M的基本構成 205
4.1.1 基元值：單值 205
4.1.2 結構值：列、記錄與表 206
4.1.3 函式 208
4.1.4 變數 208
4.2 M中的常用運算符 209
4.2.1 基礎運算符 209
4.2.2 數字運算符 209
4.2.3 邏輯運算符 210
4.2.4 時間運算符 210
4.2.5 文本運算符 211
4.2.6 列表運算符 211
4.2.7 記錄運算符 212
4.2.8 表運算符 212
4.2.9 獲取列表或表中指定位置的值 213
4.2.10 從記錄中獲取指定欄位值 214
4.3 M中的關鍵字 214
4.3.1 #shared：載入所有函式 214
4.3.2 #table：創建表 217
4.3.3 #date：設定特定日期 217
4.3.4 #datetime：設定特定日期時間 218
4.3.5 #datetimezone：設定特定日期時間時區 218
第5章 數據分析語言 DAX 219
5.1 DAX與Excel公式 219
5.2 DAX與M 220
5.3 DAX中的基本要素 221
5.3.1 數據類型 221
5.3.2 數值運算符 222
5.3.3 函式語法結構 223
5.3.4 空值的處理邏輯 224
5.4 上下文 226
5.4.1 行上下文 226
5.4.2 篩選上下文 228
5.5 計算列和度量值 229
5.5.1 外在差別 230
5.5.2 內在差別 230
5.5.3 嵌套引用 230
5.5.4 如何選擇 234
5.6 聚合函式和疊代函式 234
5.6.1 求和函式：SUM和SUMX 235
5.6.2 排序函式：RANKX 240
5.6.3 求最大值函式：MAX和MAXX 249
5.7 篩選器函式 253
5.7.1 FILTER函式 253
5.7.2 ALL函式和ALLEXCEPT函式 255
5.7.3 CALCULATE函式 260
5.7.4 EARLIER函式和EARLIEST函式 274
5.8 統計函式 280
5.8.1 SUMMARIZE函式 281
5.8.2 SUMMARIZECOLUMNS函式 285
5.8.3 GROUPBY函式 287
5.8.4 TOPN函式 290
5.9 邏輯函式 293
5.9.1 IF函式 293
5.9.2 SWITCH函式 294
5.9.3 用SWITCH函式替換嵌套IF函式 295
5.10 文本函式 296
5.10.1 FIND和SEARCH函式 296
5.10.2 LEN、LEFT、MID和RIGHT函式 298
5.10.3 REPLACE函式和SUBSTITUTE函式 301
5.10.4 PATH函式與PATHITEM函式 302
5.11 日期和時間函式 305
5.11.1 創建日曆表 305
5.11.2 將數字列轉換成時間列 307
5.11.3 拆分日期列 307
5.11.4 將秒換算成“天:小時:分鐘:秒”格式 309
5.11.5 將“小時:分鐘:秒”時間類型格式數據轉換成秒 310
5.12 自定義變數 312
5.12.1 VAR關鍵字 313
5.12.2 RETURN關鍵字 313
5.12.3 自定義變數基本用例 314
5.12.4 使用自定義變數代替EARLIER函式 316
第6章 產品銷售報表示例分析 318
6.1 數據源簡介 318
6.2 載入數據 320
6.3 整理數據 321
6.3.1 修正問題數據 322
6.3.2 數據格式轉換 324
6.3.3 提取必要信息 326
6.3.4 補充說明信息 327
6.3.5 添加日曆表 328
6.4 設定表關聯關係 332
6.4.1 確定主表 332
6.4.2 建立關聯關係 333
6.4.3 指定交叉篩選器方向 335
6.5 數據建模 336
6.5.1 總銷售額 337
6.5.2 累計銷售額 337
6.5.3 近N天銷售額 340
6.5.4 同比增長 343
6.5.5 環比增長 344
6.5.6 銷售排名 345
6.6 添加可視化對象 349
6.6.1 Synoptic Panel 350
6.6.2 Table Sorter 354
6.6.3 Horizontal Bar Chart 356
6.7 用戶角色設定 358
6.7.1 固定角色分配 358
6.7.2 動態角色分配 360
6.8 報表發布 363
