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Power BI商务智能数据分析电子书

Power BI自从2015年正式发布以来,以简单易用、低门槛、灵活便捷等特性迅速获得市场青睐,国内外用户数量一直在飞速增长。然而,对于国内用户而言,Power BI相关的书籍、教程、指导手册等中文资料一直不多。 这本书从数据清洗、建模到可视化、报表服务,非常地介绍了Power BI的基本使用技巧,很适合Power BI的初学者学习。通过本书的讲解,即使是没有很深厚的IT技术背景的新手,也可以很轻松地掌握数据分析这一重要的商业技能,赵老师就是Power BI的产品设计理念——“全员BI”在国内的践行者和倡导者。 微软(中国)数据和人工智能解决方案专家 苏家杏 微软的Excel分析数据功能本身已很强大,再加上Power BI系列组件则更加如虎添翼。在企业内训时我常说微软的Power BI让数据从来如此“性感"。这本书的讲解从Power BI数据清洗规范到数据建模分析,再到数据可视化呈现,章节逻辑清晰,案例内容精彩。建议想要学习Power BI的朋友们尽快入手。 微软Power BI专家(MVP)赵保恒 Power BI是一种领先的商业智能分析工具。两位作者结合多年在该领域的实践积累,从Power BI的大数据分析技术原理阐述,到数据的清理预处理,案例化应用场景,总分式呈现形式,图文并茂,通俗易懂,能够很好地帮助企业数据分析人员了解“商业智能"可视化数据分析工具,并快速掌握其应用技巧,助力企业数字化转型。 广联达数字科技(上海)有限公司总经理 许盼攀 如何快捷、利用好企业财务、业务及人力资源数据,推动决策分析;如何把既独立,又密切联系的各种数据清晰、直观、形象地展现给不同的管理人员,一直是我和我的同事们关心的问题。 我们在国内较早采用了微软Power BI解决方案,在人力资源、财务等部门先期试行推广,收到了很好的效果。一方面,解决了以往报表调整开发周期长、报表格式固定不灵活的问题;另一方面,Power BI适合普通数据分析人员快速掌握,只要有Excel基础即可,不需要任何开发技术背景就能学会。Power BI能够非常形象、生动地展现出数据结论以及发展趋势。 本书内容非常实用,希望大家阅读学习后,能够用好Power BI技术,助企业决策分析一臂之力。 宏远控股集团有限公司前人力资源总监 北京和君咨询有限公司业务合伙人 闫珑 一直非常期待两位老师的这本新书面世,有幸读完样稿后感觉豁然开朗、收获巨大,解决了我多年来面对各类销售数据时思维混乱、无从下手的困惑。这本书结构严谨、简单易学,是一本不可多得的好书。 北大纵横商学院副院长 章永启

售       价:¥

纸质售价:¥73.40购买纸书

53人正在读 | 0人评论 6.4

作       者:赵悦,王忠超

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2021-09-17

字       数:5.8万

所属分类: 教育 > 大中专教材 > 成人/中高职教材

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《Power BI商务智能数据分析》是一本教你用Microsoft Power BI分析处理经营业务数据的教程。《Power BI商务智能数据分析》从职场实战出发,精选作者线下培训课程精华,能够帮助企事业单位各部门数据分析人员,通过图形化工具界面,轻松完成大数据处理与可视化交互分析。 《Power BI商务智能数据分析》共分为5章,帮助你从商业智能、数据可视化分析的*新技术门;按照数据分析流程,逐步完成数据清洗与预处理、建立数据分析模型、可视化报表设计、在线报表发布等工作。Microsoft Power BI以互联网思维造产品,桌面端免费,每月迭代更新,本书中的Power BI桌面版与Online版操作界面以2020年更新版本为主。 《Power BI商务智能数据分析》适合企事业单位数据分析人员阅读。<br/>【作者】<br/>赵悦,东方瑞通高级讲师。15年以上企业信息技术咨询经验,在大数据可视化分析领域,参与国内外多家大型企业项目,实现全员BI赋能,服务企业包括中国石化、中国联通、戴姆勒奔驰、西门子、诺和诺德、联合利华、金佰利、比亚迪腾势汽车。项目经验涉及供应、销售、人事、财务等部门。 王忠超,北京科技大学 MBA;北大纵横管理咨询公司 合伙人;微软(中国)员工技能提升项目特聘讲师;微信公众号“Office职场训练营”创始人;17年企业Office实战培训经验;12年企业管理咨询经验。<br/>
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作者简介

题名页

版权页

前言

第1章 Power BI数据可视化分析技术

1.1 商业智能技术

1.1.1 商业智能技术发展概况

1.1.2 数据可视化解决方案介绍

1.2 Power BI组件与报表设计流程

1.2.1 产品组成

1.2.2 产品应用流程

1.3 配置Power BI应用环境

1.3.1 安装Power BI Desktop

1.3.2 申请Power BI服务账户

1.3.3 Excel Power Pivot组件加载方法

1.4 总结

第2章 Power Query数据清洗与预处理

2.1 Power Query数据导入

2.1.1 Power Query应用特点

2.1.2 外部数据获取

2.1.3 Power Query编辑器介绍

2.2 数据清洗

2.2.1 数据规范要求

2.2.2 数据记录行、列整理

2.2.3 文本清洗转换提取

2.2.4 日期和时间的整理

2.3 数据结构调整

2.3.1 数据填充与逆透视

2.3.2 不聚合透视表设计

2.3.3 自定义列与分组

2.4 多表格数据合并

2.4.1 追加查询

2.4.2 数据源深化——工作簿多表格数据整合

2.4.3 数据源深化——从文件夹中合并多个Excel工作簿数据

2.4.4 合并查询

2.5 Excel Power Query数据查询应用

2.5.1 Excel Power Query应用

2.5.2 Excel Power Query数据查询结果加载选项

2.6 总结

第3章 数据分析模型

3.1 数据模型介绍

3.1.1 数据建模主要作用

3.1.2 DAX表达式

3.2 建立模型关系结构

3.2.1 事实表和维度表

3.2.2 建立表关系方法

3.2.3 关系属性

3.3 日期表作用与编辑

3.3.1 添加日期表到数据模型

3.3.2 利用计算列扩充表字段

3.3.3 建立日期维度关系模型

3.3.4 按月排序设置

3.4 度量值计算

3.4.1 度量值分类

3.4.2 组织度量值

3.4.3 销售数据汇总

3.4.4 任务完成率分析

3.4.5 两年同比分析

3.4.6 时间智能函数

3.4.7 度量值编辑优化

3.5 新建计算表

3.5.1 计算表介绍

3.5.2 合并数据表

3.5.3 交叉联合表

3.5.4 提取维度表

3.5.5 生成日期表

3.6 Excel数据模型应用

3.6.1 启用Power Pivot

3.6.2 Power Pivot数据建模

3.6.3 度量值与计算列

3.6.4 基于数据模型创建数据透视表

3.6.5 Excel数据模型导入Power BI Desktop

3.7 总结

第4章 可视化报表设计

4.1 常规可视化报表设计

4.1.1 页面基本设置

4.1.2 添加标题文字

4.1.3 设置筛选器

4.1.4 添加摘要数据

4.1.5 创建产品类别环形图表

4.1.6 对比各个地区销售业绩

4.1.7 按月对比销售业绩与任务完成度

4.2 探索报表交互分析与动态呈现功能

4.2.1 编辑报表交互控制

4.2.3 数据深化钻取

4.2.4 跨页面钻取相关信息

4.2.5 自定义工具提示

4.2.6 探索可视化效果的数据

4.3 其他可视化图表设计

4.3.1 散点图

4.3.2 分解树

4.3.3 数据地图

4.3.4 下载免费可视化对象模板

4.4 总结

第5章 Power BI在线报表服务

5.1 Power BI在线服务

5.1.1 登录在线服务查看报表

5.1.2 从Power BI Desktop发布报表

5.2 应用Power BI Pro工作区

5.2.1 报表数据集

5.2.2 编辑报表

5.2.3 创建仪表板

5.2.4 发布Excel报表

5.3 数据集维护

5.3.1 更新数据集

5.3.2 共享数据集

5.4 总结

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