從Excel到Power BI：商業(yè)智能數(shù)據(jù)分析

定　價：￥59.00

作　者：	馬世權著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	計算機/網(wǎng)絡家庭與辦公室用書微軟Office

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ISBN：	9787121333248	出版時間：	2018-02-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	276	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　Microsoft Power BI是微軟發(fā)布的一套商業(yè)分析工具。其功能整合了Excel中的Power Query、Power Pivot、Power View、Power Map這幾大插件，并加入了社交分享、云服務、智能等功能?！稄腅xcel到Power BI：商業(yè)智能數(shù)據(jù)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(yè)智能數(shù)據(jù)分析》以讀者的興趣閱讀為出發(fā)點，首先通過介紹可視化模塊讓讀者全面體驗Power BI的操作并掌握讓數(shù)據(jù)飛起來的秘籍；然后再邁上一個大臺階，讓讀者學習Power Query數(shù)據(jù)查詢功能，瞬間解決耗費時間且附加值低的工作；全力攻克Power BI的核心價值模塊Power Pivot（數(shù)據(jù)建模）和DAX語言，讓讀者直達商業(yè)智能數(shù)據(jù)分析的上峰，站到Excel的肩膀上。《從Excel到Power BI：商業(yè)智能數(shù)據(jù)分析》適合財務、管理、客服、物流、行政與人力資源、電商等人員，也適合零IT基礎的讀者。

作者簡介

　　馬世權 CPA Canada特許專業(yè)會計師具有多年“世界500強”公司財務分析、風險管理經(jīng)驗現(xiàn)任互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)運營分析經(jīng)理知乎專欄、公眾號“Power BI大師”創(chuàng)始人

圖書目錄

目錄
第1章 Power BI：讓數(shù)據(jù)飛起來 1
事物的本質(zhì)往往沒有那么復雜，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系，但可以度量它的大小，這是因為我們掌握了天體運動的原理。同樣，如果我們掌握了數(shù)據(jù)分析原理，就會發(fā)現(xiàn)那些所謂的高級分析、轉化漏斗分析、全面預算，還有最近比較火的增長黑客 AARRR 模型等，不過是浩瀚的知識體系中原理應用的一個場景。本章會剝?nèi)?shù)據(jù)分析神秘的“外衣”，以淺顯的語言來講述數(shù)據(jù)分析原理。
1．1 什么是 Power BI：未來已至 2
1．2 從 Excel 到 Power BI 的 5 個理由 9
1．3 數(shù)據(jù)分析原理：其實很簡單 14
第2章Power BI 初體驗及數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)可視化不僅是一門技術，也是一門藝術，同樣的數(shù)據(jù)在不同人的手里，展現(xiàn)的效果會千差萬別，掌握這門技能需要我們理解數(shù)據(jù)并具有想象力。
2．1 什么是數(shù)據(jù)可視化：視覺盛宴的開始 25
2．2 數(shù)據(jù)查詢初體驗：把數(shù)據(jù)裝到“碗”里 27
2．3 數(shù)據(jù)建模和度量值：Excel 在 20 年來做的最好的事情 31
2．4 可視化及自定義視覺對象：將圖表一網(wǎng)打盡 39
2．5 篩選器、層次、交互和分享：顛覆靜態(tài)報表 51
2．6 可視化原則：平衡的藝術 61
第3章數(shù)據(jù)查詢：Power Query 69
大多數(shù)數(shù)據(jù)分析師都是用 80%的時間做基礎的數(shù)據(jù)處理工作，而用不到 20%的時間做數(shù)據(jù)分析工作。借助強大的 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(tài)：用 20%的時間做數(shù)據(jù)處理工作，用 80%的時間做數(shù)據(jù)分析工作。
3．1 告別“數(shù)據(jù)搬運工” 70
3．2 數(shù)據(jù)清洗 30 招：變形金剛 75
3．3 獲取數(shù)據(jù)：從網(wǎng)頁和數(shù)據(jù)庫 97
3．4 追加與合并查詢：你還在用 Vlookup 函數(shù)嗎 103
3．5 多文件合并：復制和粘貼的殺手 109
3．6 Power Query 與精益管理思想 113
3．7 Power BI 的 M 語言與 DAX 語言之爭 119
第4章數(shù)據(jù)建模：Power Pivot 與 DAX 語言 123
“如果一件事情，你不能度量它，就不能增長它”。有人說，度量值是 Excel 在 20年來做得最好的一件事。作為一個數(shù)據(jù)分析工具， Power Pivot 和 DAX 語言才是 Power BI 的核心和靈魂。
4．1 基本概念：度量的力量 124
4．2 關系模型：建筑設計師 126
4．3 Power Pivot 與 Pivot：超越普通 129
4．4 度量值：將變革進行到底 133
4．5 計算列：溫故而知新 138
第5章 DAX 語言入門：真正的顛覆從這里開始 142
DAX 什么是？DAX，Data Analysis Expression，即數(shù)據(jù)分析表達式。
本書選取了 DAX 公式中的 24 個核心公式，并且根據(jù)它們的使用頻率由大到小分成了 3 個階段。其中入門階段的函數(shù)是最常用、核心的部分，攻克它們便可以制作一些小的數(shù)據(jù)分析模型。
5．1 DAX 語言：數(shù)據(jù)分析表達式 143
5．2 聚合函數(shù)：計算器 150
5．3 Calculate 函數(shù)：最強大的引擎 153
5．4 All 函數(shù) 156
5．5 Allexcept 和 Allselceted 函數(shù)兄弟 161
5．6 Filter 函數(shù)：高級篩選器 165
5．7 理解上下文：DAX 語言學習里程碑 173
第6章 DAX 語言進階：最簡單也是最好用的 184
我們可以把 DAX 當作一門語言來學習，也可以把它當作 Excel 公式來看，因為它們非常相似，而且大部分函數(shù)都是通用的。這也會讓你從傳統(tǒng)的 Excel 轉到現(xiàn)代的Power BI 更容易，相對學習成本更低。
初階函數(shù)的學習難度較小，與 Excel 函數(shù)很像，可以說是 Excel 函數(shù)的擴展。
6．1 Divide 函數(shù)：安全除法 185
6．2 If/Switch 函數(shù)：邏輯判斷 187
6．3 關系函數(shù)：Related、Relatedtable 和 Lookupvalue 188
6．4 Time Intelligence 函數(shù)：時間智能函數(shù) 192
6．5 日歷表的使用 200
6．6 分組的技巧 205
6．7 度量值的收納盒 210
第7章 DAX 語言高階：進擊的數(shù)字大廚 213
高階函數(shù)的學習相對前兩個階段要更難，然而有了前兩個階段的學習基礎，它們不過是另一個小山頭。當你完成了這 3 個階段共 24 個函數(shù)的學習，就好比掌握了太極拳的 24 個精髓招式，將它們組合起來運用自如后就可以達到以不變應萬變的境界。這些函數(shù)足以讓你應對 80%以上的數(shù)據(jù)分析需求。
7．1 Values 函數(shù)：不重復值 214
7．2 Hasonevalue 函數(shù)：只有一個值 217
7．3 SumX 函數(shù)：掌握 X 類函數(shù) 218
7．4 Earlier 函數(shù)：當前行 221
7．5 RankX 和 TopN 函數(shù)：排名 226
7．6 輔助表：巧妙的助攻 231
7．7 VAR/Return 函數(shù)：錄音機 241
7．8 DAX：用作查詢的語言 247
7．9 取長補短：Excel + Power BI = Better Together 256
后記 261