本书详细阐述了使用Power BI实现数据的处理和分析的相关方法和实现操作。 全书共10章，主要内容包括数据分析概述、数据的获取、数据处理基础、 M语言基础、使用M语言行自动化数据处理、数据可视化、DAX语言基础、数据分析基础、数据分析阶、数据分析应用案例。 本书适合各行各业需要行日常数据处理和分析的办公人员和数据分析人员阅读，也可以作为大专院校学生的教材或参考书使用。
售 价：¥
纸质售价：¥42.20购买纸书
6.6
温馨提示：数字商品不支持退换货，不提供源文件，不支持导出打印
为你推荐
内容提要
前言
第1章 认识数据分析
1.1 数据分析的基本概念
1.2 Power BI简介
1.3 安装与使用Power BI
练习
第2章 数据的获取
2.1 本地数据源中数据的获取
2.2 网络数据源中数据的获取
练习
第3章 数据处理基础
3.1 数据的清理
3.2 基本数据类型数据的处理
3.3 高级数据类型数据的处理
练习
第4章 Power Query中的M语言
4.1 M语言概述
4.2 M语言语法的基本结构
4.3 M语言的库函数
练习
第5章 使用M语言进行数据处理
5.1 数据类型之间的互相转换
5.2 表格行列数据的处理
5.3 常见数据源中数据的获取
5.4 文本数据的处理
5.5 数值数据的处理
5.6 日期时间数据的处理
5.7 JSON数据的处理
5.8 数据处理综合案例——半结构化Excel数据的处理
5.9 数据处理过程中M语言的灵活应用
练习
第6章 数据可视化
6.1 数据可视化技术概述
6.2 基础可视化对象
6.3 进阶可视化对象
6.4 高级可视化对象
6.5 报表
练习
第7章 Power Pivot中的DAX语言
7.1 DAX语言基础
7.2 DAX计算基础
7.3 DAX语言的库函数概述
练习
第8章 数据分析基础
8.1 数据分析的基本思想
8.2 DAX语言基础函数
8.3 数据分析基础案例
练习
第9章 数据分析进阶
9.1 DAX语言高阶函数
9.2 DAX语言数据分析高阶技巧
9.3 深入理解DAX语言数据分析
练习
第10章 数据分析高级应用案例
10.1 动态分析
10.2 关联分析
10.3 线性回归分析
练习
参考文献
买过这本书的人还买过
读了这本书的人还在读
同类图书排行榜
购物车
个人中心
