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AI驅動Power BI(全案例數據分析實戰手冊案例版)

  • 作者：陳飛//陳璐璐|責編:張小思
  • 出版社：中國水利水電
  • ISBN：9787522646596
  • 出版日期：2026/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：278
人民幣：RMB 79.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書將Power BI與職場高頻業務場景結合，涵蓋電商運營、人力資源管理、採購與銷售分析、客戶價值挖掘等真實場景，兼具實用性與前瞻性；同時緊跟趨勢，致力於讓AI工具賦能Power BI，書中還融合了17個經典數據分析方法，旨在幫助讀者系統建立並提升數據建模、可視化呈現與數據分析的實操能力。本書摒棄枯燥的理論堆砌，以「案例解析」為核心，從數據導入清洗、核心DAX函數拆解，到複雜業務場景的模型搭建、儀錶盤製作，每一步都有詳細的操作步驟，幫助讀者輕鬆掌握職場數據分析的核心技能，高效解決數據處理工作。
    本書適合數據分析人員、BI行業從業者及求職新人，也可作為培訓機構的教材。
作者介紹
陳飛//陳璐璐|責編:張小思
目錄
第1篇  基礎知識：Power BI操作與DAX核心函數
  第1章  磨刀不誤砍柴工：Power BI核心
    1.1  多源數據導入：Excel/CSV/MySQL
    1.2  日期表構建：搭建標準連續時間維度
    1.3  PowerQuery數據規範整理必會的幾招
    1.4  圖表：應用場景解析與使用規範
  第2章  從0到1：新手需要掌握的DAX函數
    2.1  FILTER函數：數據提取
    2.2  SUMMARIZE函數：分組匯總
    2.3  CALCULATE函數：條件計算
    2.4  TOPN函數：排名篩選
    2.5  SWITCH函數：多條件判斷
    2.6  數據表關係：構建關聯數據模型
    2.7  日期與時間智能函數的使用
    2.8  ALL函數：清除篩選
    2.9  RANKX函數：計算排名
    2.10  SUMX函數：逐行計算並累加
    2.11  ALLEXCEPT函數：保留指定篩選條件
    2.12  文本函數：字元處理與數據格式化
第2篇  行業實戰：電商·人力·進銷存全場景應用
  第3章  電商增長引擎：AI驅動銷量與利潤雙飆升
    3.1  月度報表構建：AI輔助DAX函數快速開發
    3.2  周度報表構建：AI輔助DAX函數快速開發
    3.3  年度報表構建：AI輔助DAX函數快速開發
    3.4  日報表構建：AI輔助DAX函數快速開發
    3.5  RFM客戶價值分析：挖掘客戶價值梯度
    3.6  購物籃關聯分析：解鎖商品聯動規律
    3.7  預測分析：看清業務的「真實趨勢」
    3.8  NPS：客戶體驗的黃金指標的搭建
    3.9  廣告同期群與渠道質量分析：鎖定投放核心
    3.10  歸因分析：解鎖投放貢獻密碼
  第4章  人力資源數據洞察官：借助AI看透「人」的效率與風險
    4.1  員工基本情況：DAX函數公式構建
    4.2  員工信息總覽：儀錶盤展示
    4.3  離職分析總覽：DAX函數建模與可視化呈現
    4.4  人才矩陣分析：九宮格構建
    4.5  員工考核得分與雷達圖：DAX函數公式構建
    4.6  考核得分：儀錶盤展示
    4.7  員工培訓分析：DAX函數公式構建
  第5章  採購與銷售數據分析：借助AI看透採購與銷售的效率與風險
    5.1  採購數據分析：優化成本與供應效率
    5.2  採購可視化：直觀展示採購業務狀況
    5.3  銷售數據分析：暢銷商品與產品庫存周轉
    5.4  銷售可視化：清晰呈現業務核心指標
第3篇  數據分析：客戶服務實戰與通用分析模型
  第6章  數據會「說話」：用Power BI「盤活」客戶服務數據
    6.1  客戶行為分析：基於三年數據的新客戶、忠實客戶、流失客戶識別
    6.2  ABC分類：忠實客戶價值分層分析
    6.3  績效分析：員工KPI達成對比
    6.4  描述分析：忠實客戶多維度深度剖析

  第7章  通用數據分析方法：新手也要掌握
    7.1  綜合評價分析：多指標整合、綜合量化
    7.2  交叉分析：多維度交叉聯動
    7.3  結構分析：業務構成解析
    7.4  對比分析：多場景差異對比
    7.5  分組分析：分類匯總、價值挖掘
    7.6  平均分析：集中趨勢、精準聚焦
    7.7  杜邦分析：利潤指標、溯源拆解
    7.8  帕累托分析：聚焦關鍵少數
    7.9  漏斗分析：定位轉化瓶頸
    7.10  A/B測試分析：鎖定最優方式

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