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內(nèi)容簡介

　　隨著大數(shù)據(jù)的興起，各種數(shù)據(jù)工具以及可視化軟件層出不窮，但Power BI卻憑借著令人贊嘆的視覺對(duì)象以及能夠在任何設(shè)備上與同事共享等優(yōu)勢(shì)在多個(gè)數(shù)據(jù)工具中脫穎而出。本書開門見山地介紹了數(shù)據(jù)分析之前所要了解的知識(shí)，如為什么選擇Power BI、學(xué)習(xí)Powerbi可能會(huì)遇到的問題等；而后通過報(bào)表制作的全流程讓讀者體驗(yàn)到Power BI的魅力，讓讀者了解通過Power BI能夠玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)的獲取、整理、建模、可視化以及發(fā)布的全過程。隨后對(duì)數(shù)據(jù)整理、DAX語言以及可視化進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，逐步深入到Power BI進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)。*會(huì)，以業(yè)務(wù)案例為導(dǎo)向，以Power BI桌面版操作為基礎(chǔ)進(jìn)行講解，深入講述Power BI在銷售和財(cái)務(wù)兩個(gè)行業(yè)的應(yīng)用。

作者簡介

暫缺《商業(yè)智能：Power BI數(shù)據(jù)分析》作者簡介

圖書目錄

前言
如何獲取學(xué)習(xí)資源
第1章邁好步—Power BI基礎(chǔ)知識(shí)
1.1Power BI：微軟新神器10
1.2為什么選擇Power BI12
1.3學(xué)習(xí)Power BI可能會(huì)遇到的問題17
1.4Power BI Desktop的安裝和介紹22
第2章數(shù)據(jù)分析必經(jīng)之路—Power BI報(bào)表制作全流程
2.1連接數(shù)據(jù)源：邁出Power BI的步30
2.1.1導(dǎo)入Excel工作簿：的數(shù)據(jù)搭檔30
2.1.2獲取數(shù)據(jù)：突破數(shù)據(jù)來源的限制33
2.2整理數(shù)據(jù)：修正數(shù)據(jù)中的明顯錯(cuò)誤40
2.3數(shù)據(jù)建模：厘清數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系42
2.4可視化：酷炫的數(shù)據(jù)表達(dá)方式47
2.5報(bào)表發(fā)布：與他人共享數(shù)據(jù)50
第3章整理不規(guī)范的數(shù)據(jù)—Power Query基本操作
3.1知己知彼：初識(shí)Power Query編輯器54
3.2穩(wěn)扎穩(wěn)打：數(shù)據(jù)的簡單處理55
3.3事半功倍：行列數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換63
3.4錦上添花：數(shù)據(jù)整理的進(jìn)階工具70
第4章為數(shù)據(jù)分析做準(zhǔn)備—Power Query高級(jí)應(yīng)用
4.1添加列：增加輔助數(shù)據(jù)78
4.1.1添加重復(fù)列78
4.1.2添加條件列78
4.1.3添加自定義列80
4.2分組依據(jù)：分類匯總行列數(shù)據(jù)82
4.3合并與追加：匯總多個(gè)表的數(shù)據(jù)83
4.3.1合并查詢83
4.3.2追加查詢85
4.4列分析：輕松發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題88
4.5M語言：數(shù)據(jù)處理的高級(jí)玩法90
第5章學(xué)習(xí)DAX的正確姿勢(shì)—DAX語言入門
5.1DAX語言：數(shù)據(jù)建模的核心和靈魂97
5.2度量值：移動(dòng)的公式103
5.3新建列：為多個(gè)表建立關(guān)系107
5.4新表：利用DAX函數(shù)構(gòu)建新表111
5.4.1UNION函數(shù)：合并多個(gè)表112
5.4.2NATURALINNERJOIN函數(shù)：合并聯(lián)結(jié)兩個(gè)表113
5.4.3DISTINCT函數(shù)：提取維度表116
5.4.4ADDCOLUMNS/CALENDAR/FORMAT函數(shù)：生成日期表117
5.4.5ROW/BLANK函數(shù)：新增空表120
第6章常用也是好用的—DAX進(jìn)階函數(shù)
6.1CALCULATE函數(shù)：實(shí)現(xiàn)DAX功能的引擎123
案例列出不同篩選條件下的產(chǎn)品銷售數(shù)量123
6.2SUMX函數(shù)：完成列數(shù)據(jù)的逐行求和129
案例創(chuàng)建度量值統(tǒng)計(jì)銷售額129
6.3SUMMARIZE函數(shù)：建立匯總表132
案例匯總產(chǎn)品在各城市的銷售額132
6.4IF/SWITCH函數(shù)：分組數(shù)據(jù)137
案例將銷售額分為優(yōu)、良、差三個(gè)等級(jí) 138
6.5RELATED/RELATEDTABLE函數(shù)：單條件數(shù)據(jù)匹配139
案例為建有關(guān)系的兩個(gè)表匹配數(shù)據(jù)140
6.6LOOKUPVALUE函數(shù)：多條件數(shù)據(jù)匹配142
案例將銷售單價(jià)從一個(gè)表匹配到另一個(gè)表143
6.7ALL/ALLSELECTED函數(shù)：計(jì)算占比144
案例計(jì)算產(chǎn)品占總體或類別的比例145
第7章進(jìn)擊之路從這里開始—DAX高階函數(shù)
7.1FILTER函數(shù)：高級(jí)篩選器157
案例篩選超過2000萬的城市銷售金額157
7.2VALUES/HASONEVALUE函數(shù)：刪除重復(fù)值/判斷性162
案例轉(zhuǎn)換“商鋪城市”列為表/禁止計(jì)算總計(jì)值162
7.3TOTALYTD函數(shù)：年初至今的累計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算166
案例計(jì)算銷售總額的累計(jì)同比增長率167
7.4EARLIER函數(shù)：獲取當(dāng)前行信息170
案例計(jì)算產(chǎn)品的累計(jì)銷售額和累計(jì)銷售數(shù)量171
7.5RANKX函數(shù)：排名統(tǒng)計(jì)175
案例查看商鋪城市和產(chǎn)品的銷售總額排名情況175
7.6TOPN函數(shù)：實(shí)現(xiàn)前幾名或后幾名的可視化展現(xiàn)180
案例查看前5名城市銷售總額占比的趨勢(shì)180
第8章令人矚目的數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式—數(shù)據(jù)可視化
8.1自定義視覺對(duì)象：突破想象力的可視化效果185
8.2標(biāo)注值、小值：關(guān)注走勢(shì)圖的特定數(shù)據(jù)188
8.3篩選器：篩掉無關(guān)數(shù)據(jù)，保留關(guān)注信息189
8.4編輯交互：體驗(yàn)更靈活的數(shù)據(jù)可視化196
8.5鉆?。荷钊肓私飧敿?xì)的信息198
8.6工具提示：滿足不同層次的用戶需求201