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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：元
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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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