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商業智能(Power BI數據分析)

  • 作者:編者:恆盛傑資訊
  • 出版社:機械工業
  • ISBN:9787111636168
  • 出版日期:2019/10/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:204
人民幣:RMB 59.8 元      售價:
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內容大鋼
    隨著大數據日寸代的來臨,各種數據分析與可視化軟體層出不窮,微軟公司開發的Power BI憑借著豐富且美觀的可交互視覺對象、業內領先的數據建模能力、優秀的跨設備共享能力等優勢脫穎而出。
    本書內容共8章。第1章對Power BI進行了簡單介紹。第2章講解用Power BI製作報表的完整流程,包括數據的獲取、整理、建模、可視化及發布等,帶領讀者體驗Power BI的魅力。第3章和第4章講解如何用Power Query完成數據整理,為數據分析做好準備。第5?7章講解如何用DAX完成數據建模。第8章講解如何運用視覺對象完成數據的可視化。
    本書適合需要學習數據分析與可視化技術的辦公人員、數據分析人員、科研人員閱讀,也可供學校師生或數據分析愛好者參考,還可作為Power BI軟體培訓班的教材。

作者介紹
編者:恆盛傑資訊

目錄
前言
如何獲取學習資源
第1章  邁好第一步——Power BI基礎知識
  1.1  Power BI:微軟新神器
  1.2  為什麼選擇Power BI
  1.3  學習Power BI可能會遇到的問題
  1.4  Power BI Desktop的安裝和介紹
第2章  數據分析必經之路——Power BI報表製作全流程
  2.1  連接數據源:邁出Power BI的第一步
    2.1.1  導入Excel工作簿:最佳的數據搭檔
    2.1.2  獲取數據:突破數據來源的限制
  2.2  整理數據:修正數據中的明顯錯誤
  2.3  數據建模:釐清數據的內在聯繫
  2.4  可視化:酷炫的數據表達方式
  2.5  報表發布:與他人共享數據
第3章  整理不規範的數據——Power Query基本操作
  3.1  知己知彼:初識Power Query編輯器
  3.2  穩紮穩打:數據的簡單處理
  3.3  事半功倍:行列數據的轉換
  3.4  錦上添花:數據整理的進階工具
第4章  為數據分析做準備——Power Query高級應用
  4.1  添加列:增加輔助數據
    4.1.1  添加重複列
    4.1.2  添加條件列
    4.1.3  添加自定義列
  4.2  分組依據:分類匯總行列數據
  4.3  合併與追加:匯總多個表的數據
    4.3.1  合併查詢
    4.3.2  追加查詢
  4.4  列分析:輕鬆發現數據質量問題
  4.5  M語言:數據處理的高級玩法
第5章  學習DAX的正確姿勢——DAX語言入門
  5.1  DAX語言:數據建模的核心和靈魂
  5.2  度量值:移動的公式
  5.3  新建列:為多個表建立關係
  5.4  新表:利用DAX函數構建新表
    5.4.1  UNION函數:合併多個表
    5.4.2  NATURALINNERJOIN函數:合併聯結兩個表
    5.4.3  DISTINCT函數:提取維度表
    5.4.4  ADDCOLUMNS/CALENDAR/FORMAT函數:生成日期表
    5.4.5  ROW/BLANK函數:新增空表
第6章  最常用也是最好用的——DAX進階函數
  6.1  CALCULATE函數:實現DAX功能的引擎
    案例  列出不同篩選條件下的產品銷售數量
  6.2  SUMX函數:完成列數據的逐行求和
    案例  創建度量值統計銷售額
  6.3  SUMMARIZE函數:建立匯總表
    案例  匯總產品在各城市的銷售額
  6.4  IF/SWITCH函數:分組數據
    案例  將銷售額分為優、良、差三個等級

  6.5  RELATED/RELATEDTABLE函數:單條件數據匹配
    案例  為建有關係的兩個表匹配數據
  6.6  LOOKUPVALUE函數:多條件數據匹配
    案例  將銷售單價從一個表匹配到另一個表
  6.7  ALL/ALLSELECTED函數:計算占比
    案例  計算產品占總體或類別的比例
第7章  進擊之路從這裡開始——DAX高階函數
  7.1  FILTER函數:高級篩選器
    案例  篩選超過2000萬的城市銷售金額
  7.2  VALUES/HASONEVALUE函數:刪除重複值/判斷唯一性
    案例  轉換「商鋪城市」列為表/禁止計算總計值
  7.3  TOTALYTD函數:年初至今的累計數據計算
    案例  計算銷售總額的累計同比增長率
  7.4  EARLIER函數:獲取當前行信息
    案例  計算產品的累計銷售額和累計銷售數量
  7.5  RANKX函數:排名統計
    案例  查看商鋪城市和產品的銷售總額排名情況
  7.6  TOPN函數:實現前幾名或後幾名的可視化展現
    案例  查看前5名城市銷售總額占比的趨勢
第8章  令人矚目的數據表現形式——數據可視化
  8.1  自定義視覺對象:突破想象力的可視化效果
  8.2  標注最大值、最小值:關注走勢圖的特定數據
  8.3  篩選器:篩掉無關數據,保留關注信息
  8.4  編輯交互:體驗更靈活的數據可視化
  8.5  鑽取:深入了解更詳細的信息
  8.6  工具提示:滿足不同層次的用戶需求

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