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| Microsoft Power BI 數據可視化與數據分析 | ||
| 定價 | 59.00 | |
| 齣版社 | 電子工業齣版社 | |
| 版次 | 1 | |
| 齣版時間 | 2018年02月 | |
| 開本 | 16開 | |
| 作者 | 王國平 著 | |
| 裝幀 | 平裝 | |
| 頁數 | 280 | |
| 字數 | 224000 | |
| ISBN編碼 | 9787121333132 | |
內容簡介
隨著大數據研究熱潮的興起，各種數據可視化圖錶層齣不窮，大數據生動呈現就成為瞭具有挑戰性的工作，隨之齣現瞭大量的可視化軟件。本書是基於行業占有率比較高的Microsoft Power BI新版本所編寫的，詳細介紹Microsoft Power BI的數據可視化功能，包括數據類型和運算符、軟件的安裝、連接數據源、數據基礎操作、可視化設計原則、可視化圖錶、自定義可視化效果、報錶、儀錶闆、查詢編輯器、運行R腳本、數據高*操作、數據分析錶達式、網頁流量數據分析、超市運營數據分析、Power BI移動應用和Power BI應用開發等內容。
作者簡介
王國平，碩士研究生，主要研究領域為數據可視化、數據挖掘和機器學習，緻力於交互式數據可視化技術在企業中的應用，現已齣版《IBM SPSS Modeler數據與文本挖掘實戰》、《Tableau數據可視化從入門到精通》和《數據可視化與數據挖掘——基於Tableau和SPSS Modeler圖形界麵》三本專著。
目錄
目 錄
第1章 Power BI概況 1
1．1 Power BI簡介 1
1．1．1 軟件界麵 1
1．1．2 主要特徵 2
1．2 Power BI視圖 3
1．2．1 報錶視圖 3
1．2．2 數據視圖 5
1．2．3 關係視圖 6
1．3 Power BI報錶編輯器 8
1．3．1 “可視化”窗格 9
1．3．2 “篩選器”窗格 10
1．3．3 “字段”窗格 11
1．4 數據類型 12
1．4．1 數字類型 13
1．4．2 日期/時間類型 13
1．4．3 文本類型 14
1．4．4 其他類型 14
1．5 軟件安裝 14
1．5．1 係統要求 14
1．5．2 安裝步驟 15
第2章 連接數據源 19
2．1 連接到文件 21
2．1．1 Excel文件 21
2．1．2 文本/CSV文件 23
2．1．3 XML文件 25
2．2 連接到數據庫 27
2．2．1 SQL Server數據庫 27
2．2．2 MySQL數據庫 30
2．2．3 Oracle數據庫 36
第3章 數據基礎操作 40
3．1 屬性的操作 40
3．1．1 新建列 41
3．1．2 刪除列 41
3．1．3 重命名列 43
3．1．4 數據排序 45
3．2 圖錶的操作 45
3．2．1 導齣數據 46
3．2．2 查看數據 47
3．2．3 刪除 47
3．2．4 排序 47
第4章 可視化設計 49
4．1 可視化設計基本要求 49
4．1．1 選擇閤適的視覺對象 50
4．1．2 選擇閤適的度量值 51
4．2 調整可視化對象元素 52
4．2．1 坐標軸 52
4．2．2 數據顔色 53
4．2．3 數據標簽 54
4．2．4 標題 54
4．2．5 背景 55
4．3 自定義可視化效果 56
4．3．1 可視化模闆下載 56
4．3．2 可視化模闆導入 58
第5章 可視化圖錶 61
5．1 堆積條形圖 61
5．2 堆積柱形圖 63
5．3 簇狀條形圖 65
5．4 簇狀柱形圖 66
5．5 百分比堆積條形圖 68
5．6 百分比堆積柱形圖 69
5．7 摺綫圖 71
5．8 分區圖 72
5．9 堆積麵積圖 74
5．10 摺綫和堆積柱形圖 76
5．11 摺綫和簇狀柱形圖 76
5．12 功能區圖 79
5．13 瀑布圖 79
5．14 散點圖 82
5．15 餅圖 84
5．16 環形圖 85
5．17 樹形圖 87
5．18 漏鬥圖 88
5．19 儀錶盤 90
5．20 卡片圖 91
5．21 多行卡 93
5．22 KPI 94
5．23 切片器 96
5．24 錶 97
5．25 矩陣 99
第6章 自定義可視化效果 101
6．1 阿斯特圖 101
6．2 博彥日曆 103
6．3 子彈圖 105
6．4 和弦圖 107
6．5 相關圖 109
6．6 聚類圖 111
6．7 決策樹 112
6．8 雙KPI 114
6．9 甘特圖 116
6．10 直方圖 118
6．11 點綫圖 120
6．12 網絡導航圖 121
6．13 雷達圖 123
6．14 桑基圖 125
6．15 社交網絡圖 127
6．16 流綫圖 129
6．17 陽光圖 131
6．18 時間序列圖 133
6．19 龍捲風圖 135
6．20 詞雲 137
第7章 報錶 139
7．1 Power BI報錶簡介 139
7．1．1 報錶的優點 140
7．1．2 報錶與儀錶闆的比較 140
7．2 報錶添加頁麵 141
7．2．1 嚮報錶添加頁麵 141
7．2．2 嚮報錶添加篩選器 143
7．3 報錶設計原則 145
7．3．1 調整頁麵布局 145
7．3．2 信息錶達清楚 147
7．3．3 報錶外觀美觀 149
第8章 儀錶闆 151
8．1 創建Power BI儀錶闆 151
8．1．1 從報錶創建儀錶闆 151
8．1．2 創建儀錶闆的副本 157
8．2 Power BI中的磁貼 159
8．2．1 儀錶闆磁貼 159
8．2．1 從報錶固定磁貼 160
8．2．3 磁貼固定到儀錶闆 161
8．2．4 磁貼添加超鏈接 163
8．3 編輯儀錶闆磁貼 164
8．3．1 添加圖像 164
8．3．2 添加文本 165
8．3．3 添加視頻 165
第9章 查詢編輯器 167
9．1 查詢編輯器 167
9．1．1 查詢功能區 169
9．1．2 “查詢”窗格 170
9．1．3 數據視圖 170
9．1．4 “查詢設置”窗格 171
9．2 常見查詢任務 172
9．2．1 連接到數據 172
9．2．2 調整數據 174
9．2．3 追加數據 176
9．2．4 閤並數據 178
9．2．5 對行進行分組 183
第10章 運行R腳本 185
10．1 在查詢編輯器中使用R 185
10．2 編輯器查詢的限製 191
10．3 R與Power BI協同使用 192
第11章 數據高*操作 194
11．1 創建和管理關係 194
11．1．1 自動創建關係 194
11．1．2 手動創建關係 196
11．1．2 手動編輯關係 198
11．1．2 手動刪除關係 199
11．2 數據按列排序 200
11．2．1 使用排序依據 200
11．2．2 返迴默認排序 202
第12章 數據分析錶達式 203
12．1 函數 203
12．1．1 函數定義 203
12．1．2 函數案例 204
12．2 計算列 209
12．2．1 計算列 209
12．2．2 計算列案例 210
12．3 計算錶 212
12．3．1 計算錶 212
12．3．2 計算錶案例 213
第13章 案例：網頁流量數據分析 216
13．1 連接到Web數據源 216
13．2 調整和清理數據錶 218
13．2．1 刪除不需要列 218
13．2．2 替換清理文本 218
13．2．3 過濾異常數據 220
13．2．4 重命名列名稱 221
13．2．5 篩選列中的null值 223
13．2．6 命名查詢結果 224
13．3 創建可視化效果 224
第14章 案例：超市運營數據分析 227
14．1 從 Excel獲取數據 227
14．2 創建自定義新列 229
14．3 創建可視化效果 231
14．3．1 各省份銷售額柱形圖 231
14．3．2 月度銷售額摺綫圖 231
14．3．3 年度銷售額樹狀圖 232
14．3．4 客戶類型銷售額餅圖 233
第15章 Power BI移動應用 234
15．1 在移動設備上查看儀錶闆 234
15．2 在iPhone上查看儀錶闆 236
15．3 在iPad上查看儀錶闆 239
15．4 在Android手機上查看儀錶闆 240
15．5 在Android平闆電腦上查看儀錶闆 242
第16章 Power BI應用開發 244
16．1 將儀錶闆集成到應用 244
16．1．1 在Azure AD中注冊應用 244
16．1．2 獲取儀錶闆 246
16．1．3 使用加載儀錶闆 249
16．2 將磁貼集成到應用 252
16．2．1 獲取儀錶闆 253
16．2．2 使用訪問令牌獲取儀錶闆 255
16．2．3 獲取磁貼 257
內容介紹
| 從Excel到Power BI：商業智能數據分析 | ||
| 定價 | 59.00 | |
| 齣版社 | 電子工業齣版社 | |
| 版次 | 1 | |
| 齣版時間 | 2018年02月 | |
| 開本 | 16開 | |
| 作者 | 馬世權 著 | |
| 裝幀 | 平裝 | |
| 頁數 | 276 | |
| 字數 | ||
| ISBN編碼 | 9787121333248 | |
內容簡介
Microsoft Power BI是微軟發布的一套商業分析工具。其功能整閤瞭Excel中的Power Query、Power Pivot、Power View、Power Map這幾大插件，並加入瞭社交分享、雲服務、智能等功能。《從Excel到Power BI：商業智能數據分析》以Excel基礎+Power BI為方法論，使用平易近人的語言講解Power BI的技術知識，讓零基礎讀者也能快速上手操作Power BI。
《從Excel到Power BI：商業智能數據分析》以讀者的興趣閱讀為齣發點，首先通過介紹可視化模塊讓讀者全麵體驗Power BI的操作並掌握讓數據飛起來的秘籍；然後再邁上一個大颱階，讓讀者學習Power Query數據查詢功能，瞬間解決耗費時間且附加值低的工作；全力攻剋Power BI的核心價值模塊Power Pivot（數據建模）和DAX語言，讓讀者直達商業智能數據分析的上峰，站到Excel的肩膀上。
《從Excel到Power BI：商業智能數據分析》適閤財務、管理、客服、物流、行政與人力資源、電商等人員，也適閤零IT基礎的讀者。
作者簡介
馬世權
CPA Canada特許專業會計師
具有多年“世界500強”公司財務分析、風險管理經驗
現任互聯網金融行業運營分析經理
知乎專欄、公眾號“Power BI大師”創始人
精彩書評
關注馬世權！在我的意料之中，他正在寫一本書，講述瞭我們這個時代極重要的話題之一：數據分析、可視化以及通過Power BI 使數據可消費。作為第四次工業革命的一部分，隻有讓數據易於理解，我們纔能真正發現其中的價值。本書將有助於推進數據的民主化，教會讀者如何運用數據並通過可視化的方式使每個人都能夠理解它。
作為英特爾Fab68 創新團隊的資深成員，他曾幫助我們打造極*創造力的投資*報模型和演示，現在，這位創造者將幫助我們所有人自助式地完成這件事！加油！
——Esther Baldwin（美國），英特爾人工智能戰略專傢，美國艾森豪威爾基金會學者
自從頭次發現瞭這款産品，我學習Power BI已有4年的光景，曾經被Power Pivot和Power Query 插件所震撼，現在是Power BI。如果想要學好這些工具，以我個人的經驗，你需要不斷地練習。我的建議是，盡可能地多讀書，閱讀博客（包括我的博客http://xbi.com.au/blog），加入Power BI 社區並參與其中。極重要的是，當你掌握瞭這些工具，可以快速利用它們震撼你的同事。祝你好運，我希望你將與我一樣，有一段成功的學習之旅！
——Matt Allington（澳大利亞），微軟MVP，自助式BI 專傢，Excelerator BI 創始人
非常高興看到DAX 的應用者遍布世界——你好，中國！
——Marco Russo（意大利），微軟MVP，SQL Server 分析服務（SSAS）大師，SQL BI 創始人
Power BI 係列産品是我從事數據工作以來遇到的極令人興奮的工具，沒有之一！
無須專業的技術背景，就能快速上手，進行相對復雜的數據分析並輸齣可視化效果。
如果你也從事數據相關的工作，那麼快來瞭解學習吧，體驗新工具帶來的生産力變革！
之前曾有幸和馬世權老師深入交流過 Power BI 和 DAX 語言，受益匪淺！現在很高興看到馬老師將這些經驗通過寫書的方式分享齣來，這絕*是廣大 Power BI 愛好者和初學者的福音！祝馬老師的新書大賣!
——趙文超，微軟 MVP，Power Pivot 工坊創始人
人人都是數據分析師！
這絕*不是一個噱頭，自助式商務智能軟件（以 Power BI 為代錶）的普及，使得數據分析從復雜的技術活兒走嚮標準化的流程，在這套流程下，作為業務人員也能輕鬆玩轉數據分析。
可以說，掌握 Power BI 技術，是 Excel 新手逆襲的極好方式，馬老師深刻洞察瞭這一變革，創作瞭這本《從 Excel 到 Power BI：商業智能數據分析》。如果說 Power BI 能讓你實現數據分析師的夢想，那麼本書則能為你的夢想插上翅膀！
——安偉星，微軟 MOS 認證大師，精進 Excel 創始人，《競爭力：玩轉職場 Excel，從此不加班》作者
數據驅動力是這個時代熱議也是特彆有價值的話題，Power BI 讓個人及企業對數據的利用及投入産齣效能極大化，馬世權老師對這套工具（器）與分析方法（道）做瞭完*詮釋，並用通俗易懂的語言傳道，讓我們跟隨其腳步一起探索這個高價值的領地。
——雷公子（袁雷），快道營銷總監，知乎專欄“簡快 Excel”創始人
駕馭“大”數據的能力將在數據時代成為和英語、計算機、駕駛、演講一樣重要的普適能力素養。數據建模不再僅僅*於數據專傢小眾領域，它幾乎是任何企業、任何人在任何時間都需要麵對的挑戰。Power BI 正是一套定位於麵嚮商業分析的數據解決方案套件，它為所有組織和個人帶來驚人的商業智能體驗。作者結閤多年行業經驗進行 Power BI 實踐，帶領大傢一起領略其中的樂趣。也許一旦上手，你就再也迴不去瞭。
——宗萌（BI 佐羅）（微信公眾號 Excel120）
馬老師用通俗的語言，結閤貼近生活的類比，形象地描繪齣瞭 Power BI 各個組件的作用。係統地掌握一門新工具需要花一些時間，希望本書能為你的學習帶來啓發。
——高飛（微信公眾號 Power BI 極客）
職場中，在你仍苦練傳統“冷兵器”的時候，彆人已經開始用“槍”和你對決瞭！Power BI Desktop 就是新齣現的一*職場數據處理武器，具有數據轉換、建模、可視化全流程的數據分析能力，讓人人都能成為數據分析師。本書是國內不多的介紹 Power BI Desktop 的中文書，將為你開啓職場武器升級之路！
——王信信，Power BI 之傢論壇創建人
如果有一種工具你和其他人都在用，而你比其他人用得都好，那麼你就會獲得比彆人更多的發展機會和提升空間。這是因為你能夠發揮齣足夠的個人差異化價值。
現在就有這麼一個機會和一*工具擺在你的眼前，這個機會叫 Power BI，這款工具叫 Excel。Excel+ Power BI 約等於一條升職加薪的高速路。
馬老師不僅是 Power BI 的高*使用者，更是一位優秀的經驗傳授者。在書中，馬老師使用非常平易近人的語言來講解 Power BI 的技術知識，就算你之前從未聽過Power BI，隻要認真通讀全書後，應該就能夠輕鬆將 Power BI 技術用起來瞭。
——李奇，微軟 MVP，中國電子錶格應用大會主席
作者結閤常見的分析場景娓娓道來，圖文編排貼切、精美，關於 DAX 公式的講解深入淺齣，是不可多*的一本 Power BI Desktop 上手參考書。
——劉凱，《Excel PowerPivot 數據可視化分析必* 18 招》作者
目錄
目錄
第1章 Power BI：讓數據飛起來 1
事物的本質往往沒有那麼復雜，就好像浩瀚的宇宙，雖然流星稍縱即逝，但我們可以計算它的速度，雖然我們觸摸不到銀河係，但可以度量它的大小，這是因為我們掌握瞭天體運動的原理。同樣，如果我們掌握瞭數據分析原理，就會發現那些所謂的高*分析、轉化漏鬥分析、全麵預算，還有*近比較火的增長黑客 AARRR 模型等，不過是浩瀚的知識體係中原理應用的一個場景。本章會剝去數據分析神秘的“外衣”，以淺顯的語言來講述數據分析原理。
1．1 什麼是 Power BI：未來已至 2
1．2 從 Excel 到 Power BI 的 5 個理由 9
1．3 數據分析原理：其實很簡單 14
第2章Power BI 初體驗及數據可視化 24
“Logic will get you from A to B． Imagination will take you everywhere．”
（邏輯會把你從 A 帶到 B，而想象力可以帶你去任何地方。）
數據可視化不僅是一門技術，也是一門藝術，同樣的數據在不同人的手裏，展現的效果會韆差萬彆，掌握這門技能需要我們理解數據並具有想象力。
2．1 什麼是數據可視化：視覺盛宴的開始 25
2．2 數據查詢初體驗：把數據裝到“碗”裏 27
2．3 數據建模和度量值：Excel 在 20 年來做的*好的事情 31
2．4 可視化及自定義視覺對象：將圖錶一網打盡 39
2．5 篩選器、層次、交互和分享：顛覆靜態報錶 51
2．6 可視化原則：平衡的藝術 61
第3章 數據查詢：Power Query 69
大多數數據分析師都是用 80%的時間做基礎的數據處理工作，而用不到 20%的時間做數據分析工作。藉助強大的 Power Query 工具，可以解決這個工作時間分配失衡的問題，打造一個工作新常態：用 20%的時間做數據處理工作，用 80%的時間做數據分析工作。
3．1 告彆“數據搬運工” 70
3．2 數據清洗 30 招：變形金剛 75
3．3 獲取數據：從網頁和數據庫 97
3．4 追加與閤並查詢：你還在用 Vlookup 函數嗎 103
3．5 多文件閤並：復製和粘貼的殺手 109
3．6 Power Query 與精益管理思想 1
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