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[正版] 从Excel到Power BI商业智能数据分析 PowerBI入门教程 Power Query数据查询工具书
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从Excel到Power BI:商业智能数据分析 | ||
定价 | 59.00 | |
出版社 | 电子工业出版社 | |
版次 | 1 | |
出版时间 | 2018年02月 | |
开本 | 16开 | |
作者 | 马世权 | |
装帧 | 平装-胶订 | |
页数 | 276 | |
字数 | ||
ISBN编码 | 9787121333248 |
1.1 什么是 Power BI:未来已至 2
1.2 从 Excel 到 Power BI 的 5 个理由 9
1.3 数据分析原理:其实很简单 14
D2章Power BI 初体验及数据可视化 24
“Logic will get you from A to B. Imagination will take you everywhere.”
(逻辑会把你从 A 带到 B,而想象力可以带你去任何地方。)
数据可视化不仅是一门技术,也是一门艺术,同样的数据在不同人的手里,展现的效果会千差万别,掌握这门技能需要我们理解数据并具有想象力。
2.1 什么是数据可视化:视觉盛宴的开始 25
2.2 数据查询初体验:把数据装到“碗”里 27
2.3 数据建模和度量值:Excel 在 20 年来做的Z好的事情 31
2.4 可视化及自定义视觉对象:将图表一网打尽 39
2.5 筛选器、层次、交互和分享:颠覆静态报表 51
2.6 可视化原则:平衡的艺术 61
D3章 数据查询:Power Query 69
大多数数据分析师都是用 80%的时间做基础的数据处理工作,而用不到 20%的时间做数据分析工作。借助强大的 Power Query 工具,可以解决这个工作时间分配失衡的问题,打造一个工作新常态:用 20%的时间做数据处理工作,用 80%的时间做数据分析工作。
3.1 告别“数据搬运工” 70
3.2 数据清洗 30 招:变形金刚 75
3.3 获取数据:从网页和数据库 97
3.4 追加与合并查询:你还在用 Vlookup 函数吗 103
3.5 多文件合并:复制和粘贴的杀手 109
3.6 Power Query 与精益管理思想 113
3.7 Power BI 的 M 语言与 DAX 语言之争 119
D4章 数据建模:Power Pivot 与 DAX 语言 123
“如果一件事情,你不能度量它,J不能增长它”。有人说,度量值是 Excel 在 20年来做得Z好的一件事。作为一个数据分析工具, Power Pivot 和 DAX 语言才是 Power BI 的核心和灵魂。
4.1 基本概念:度量的力量 124
4.2 关系模型:建筑设计师 126
4.3 Power Pivot 与 Pivot:CY普通 129
4.4 度量值:将变革进行到底 133
4.5 计算列:温故而知新 138
D5章 DAX 语言入门:真正的颠覆从这里开始 142
DAX 什么是?DAX,Data Analysis Expression,即数据分析表达式。
本书选取了 DAX 公式中的 24 个核心公式,并且根据它们的使用频率由大到小分成了 3 个阶段。其中入门阶段的函数是Z常用、核心的部分,攻克它们便可以制作一些小的数据分析模型。
5.1 DAX 语言:数据分析表达式 143
5.2 聚合函数:计算器 150
5.3 Calculate 函数:Z强大的引擎 153
5.4 All 函数 156
5.5 Allexcept 和 Allselceted 函数兄弟 161
5.6 Filter 函数:GJ筛选器 165
5.7 理解上下文:DAX 语言学习里程碑 173
D6章 DAX 语言进阶:Z简单也是Z好用的 184
我们可以把 DAX D作一门语言来学习,也可以把它D作 Excel 公式来看,因为它们FC相似,而且大部分函数都是通用的。这也会让你从传统的 Excel 转到现代的Power BI 更容易,相对学习成本更低。
初阶函数的学习难度较小,与 Excel 函数很像,可以说是 Excel 函数的扩展。
6.1 Divide 函数:安全除法 185
6.2 If/Switch 函数:逻辑判断 187
6.3 关系函数:Related、Relatedtable 和 Lookupvalue 188
6.4 Time Intelligence 函数:时间智能函数 192
6.5 日历表的使用 200
6.6 分组的技巧 205
6.7 度量值的收纳盒 210
D7章 DAX 语言高阶:进击的数字大厨 213
高阶函数的学习相对前两个阶段要更难,然而有了前两个阶段的学习基础,它们不过是另一个小山头。D你完成了这 3 个阶段共 24 个函数的学习,J好比掌握了太J拳的 24 个精髓招式,将它们组合起来运用自如后J可以达到以不变应万变的境界。这些函数足以让你应对 80%以上的数据分析需求。
7.1 Values 函数:不重复值 214
7.2 Hasonevalue 函数:只有一个值 217
7.3 SumX 函数:掌握 X 类函数 218
7.4 Earlier 函数:D前行 221
7.5 RankX 和 TopN 函数:排名 226
7.6 辅助表:巧妙的助攻 231
7.7 VAR/Return 函数:录音机 241
7.8 DAX:用作查询的语言 247
7.9 取长补短:Excel Power BI = Better Together 256
后记 261
1.深入讲解Power BI与DAX语言精髓
2.用20%的时间做80%的工作,摆脱数据搬运工,成为数据分析师
3.跟上时代趋势,学习一门黑科技,让你站在Excel的肩膀上
4.颠覆传统工具,数据处理量更大、速度更快;数据分析功能更强大;可视化效果更精美
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