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醉染图书数据可视化原理与实战 基于Power BI9787302595762
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理论篇
章数据可视化基础/2
1.1数据可视化的价值/2
1.2量数据与质数据/5
1.2.1量数据/6
1.2.2质数据/8
1.3量可视化与质可视化/9
1.4探索分析与解释分析/12
1.5分析者的心智模式/15
1.6国际商业沟通标准简介/18
第2章PowerBI可视化工具/22
2.1为什么用PowerBI做数据可视化/22
2.1.1PowerBI的优势/22
2.1.2PowerBI三大产品成员/24
2.1.3PowerBI可视化的局限/26
2.2PowerBesktop界面探索/27
2.2.1数据视图/28
2.2.2模型视图/29
2..报表视图/32
.PowerBI的可视化对象交互模式/33
..1可视化对象交互/33
..2筛选器功能/37
..书签功能/41
..4下钻功能/42
..5钻取功能/44
2.4PowerBI可视化对象分类/47
2.5DAX简介/56
2.5.1计算列与度量/56
2.5.2行上下文VS筛选上下文/57
2.6PowerBIService在线应用/59
2.6.1注册PowerBIService/59
2.6.2探索PowerBIService/60
2.7PowerBI移动端应用/62
2.8创建个可视化报表/64
2.8.1报表页面设计/65
2.8.2发布内容/75
2.9总结/81
实践篇
第3章PowerBI可视化实践准则之“意义”/84
3.1“意义”准则的含义/84
3.2“意义”准则的实践/85
3.2.1受众与分析目标要具体/85
3.2.2保数据真实/5
3..合理布局可视化对象/87
3.2.4添加报表注释/89
3.2.5保持统一的尺度/95
3.2.6符合逻辑的可视化/97
第4章PowerBI可视化实践准则之“准确”/104
4.1“准确”准则的含义/104
4.2“准确”准则的实践/104
4.2.1合理统计度量/104
4.2.2合理选择刻度起点/109
4..必要时开启反转轴/112
4.2.4选择合适的数值分布方式/114
4.2.5慎用动画效果/120
4.2.6理解筛选上下文/122
第5章PowerBI可视化实践准则之“清晰”/127
5.1“清晰”准则的含义/127
5.2“清晰”准则的实践/128
5.2.1慎用饼图、环形图/128
5.2.2选合适图表形式做趋势对比/134
5..优化异常值对比效果/136
5.2.4避免双刻度/140
5.2.5进行色彩化标记/141
5.2.6用图像切片器进行优化/146
5.2.7设置切片器动态排序/148
5.2.8自定义可视化对象/152
5.2.9自定义图标/156
第6章PowerBI可视化实践准则之“洞察”/164
6.1“洞察”准则的含义/164
6.2“洞察”准则的实践/164
6.2.1进行智能数据钻取/164
6.2.2进行自然语言问答/167
6..使用分解树功能/170
6.2.4使用智能概述/173
6.2.5使用小多图/178
6.2.6进行明细分布优化/180
6.2.7对比历史值与目标值/181
第7章PowerBI可视化实践准则之“效率”/184
7.1“效率”准则的含义/184
7.2“效率”准则的实践/184
7.2.1使用矩阵图/184
7.2.2设置隐藏书签/195
7..使用“工具提示”/202
7.2.4设置KPI指示/205
7.2.5设置动态标题/211
7.2.6隐藏超链接/215
7.2.7优化多行卡/219
7.2.8制作导航窗格/2
第8章综合案例/226
8.1收入数据的可视化呈现/226
8.1.1数据整理/227
8.1.2创建可视化对象/228
8.1.3提升报表可视化效果/0
8.2Analyze Popular Stocks with PowerBI的可视化设计分析/
8.2.1我的仪表板/
8.2.2表现分析/243
8..和ETF对比/245
8.2.4板块分布/247
8.3中国离婚率因素分析/249
8.3.1清洗并整理相关数据/250
8.3.2选择合适的可视化对象/256
8.3.3优化可视化效果/273
8.4总结/277
微软MVP,数字化转型顾问,数据分析讲师,“BI使徒”公众号创始人,致力于BI数据分析的知识传播。目前已经出了五本关于Power BI的书:《商业智能数据分析:从零开始学Power BI和Tableau自式BI》《 34招精通商业智能数据分析:Power BI和Tableau进阶实战》《Power BI企业级分析与应用》《从Power BI到Analysis Services 企业级数据分析实战》《从Power BI到Power Platform低代码应用开发实战》。
这是一本理论与实践并重的工具书。其中的理论具有通用,适于任何可视化场景,具有理论维度的广度;实践部分专注于BI 工具中处于地位的Power BI,具有工具维度的深度。
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