| 书名： | Power BI数据分析与数据可视化 |
| 出版社： | 清华大学出版社 |
| 出版日期 | 2021 |
| ISBN号： | 9787302569220 |
| |
| 《PowerBI数据分析与数据可视化》详细阐述了与Power BI相关的解决方案，包括商业智能和Power BI简介，启动和运行Power BI Desktop，连接和塑造数据，创建数据模型和计算，解锁洞察结果，创建最终的报表，发布和共享，在Power BI Service中使用报表，理解仪表板、应用程序和安全性，数据网关和刷新数据集等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。 |
| |
|
|
| |
| 如果读者打算深入了解Power BI广泛的生态系统，那么《PowerBI数据分析与数据可视化》将是一本理想的读物。本书首先介绍Power BI的基础知识。随后，我们将学习Power BI的各种特性，并考查业务洞察结果。随着过程的不断深入，本书将讲解如何使用Power BI获取、清洗和构建数据，并通过Power BI DAX创建简单到复杂的计算过程。除此之外，还可向报表中添加多种可交互的可视化内容，进而使得数据更具生命力。最后，读者还将获得可视化报表方面的实践经验，以供业务决策者参考。同时，我们还将考查如何安全地分享这些报表，并与其他人协同工作。 本书最后将利用Power BI的最新特性创建一个简单、高效的BI报表和仪表板。 |
| |
| 目 录 第1部分 基 础 知 识 第1章 商业智能和Power BI简介 3 1.1 商业智能的核心概念 3 1.1.1 领域 4 1.1.2 数据 5 1.1.3 模型 6 1.1.4 分析 8 1.1.5 可视化 9 1.2 Power BI生态圈 10 1.2.1 特定于Power BI的核心内容 10 1.2.2 非特定于Power BI的核心内容 11 1.2.3 特定于Power BI的非核心内容 11 1.2.4 本地集成的微软技术 12 1.2.5 扩展的Power BI生态圈 13 1.3 Power BI证书机制 14 1.3.1 Power BI Free 14 1.3.2 Power BI Pro 15 1.3.3 Power BI Premium 15 1.3.4 Power BI Embedded 15 1.3.5 Power BI Report Server 16 1.4 Power BI Desktop和Power BI Service 16 1.4.1 Power BI Desktop 17 1.4.2 Power BI Service 18 1.5 本章小结 19 1.6 进一步思考 19 1.7 进一步阅读 19 第2部分 Power BI Desktop 第2章 启动和运行Power BI Desktop 23 2.1 技术需求条件 23 2.2 下载和安装Power BI Desktop 23 2.2.1 Power BI Desktop（可信的Microsoft Store应用程序） 24 2.2.2 Power BI Desktop（MSI） 25 2.2.3 Power BI Desktop（Report Server版本） 25 2.2.4 运行Power BI Desktop 26 2.3 Desktop概述 26 2.3.1 Title Bar和Quick Access Toolbar 27 2.3.2 Ribbon 28 2.3.3 Formula Bar 28 2.3.4 理解DAX 29 2.3.5 Views Bar 29 2.3.6 Panes 30 2.3.7 Canvas 30 2.3.8 Page tabs 30 2.3.9 Footer 30 2.4 生成数据 31 2.4.1 创建计算表 31 2.4.2 创建计算列 33 2.4.3 格式化列 34 2.5 创建可视化内容 36 2.5.1 创建第一项可视化内容 36 2.5.2 格式化可视化内容 39 2.5.3 向可视化中添加分析内容 40 2.5.4 创建和使用切片 41 2.5.5 创建更多的可视化内容 43 2.5.6 编辑可视化交互行为 46 2.6 本章小结 48 2.7 进一步思考 49 2.8 进一步阅读 49 第3章 连接和塑造数据 51 3.1 技术需求 51 3.2 获取数据 52 3.2.1 创建第一个查询 52 3.2.2 获取附加数据 56 3.3 转换数据 58 3.3.1 Power Query Editor 58 3.3.2 转换预算和预测数据 61 3.3.3 转换People、Tasks和January数据 65 3.4 合并、复制和添加查询 67 3.4.1 合并查询 67 3.4.2 扩展表 69 3.4.3 禁用查询加载机制 70 3.4.4 复制查询 71 3.4.5 修改源 72 3.4.6 添加查询 72 3.5 验证和加载数据 75 3.5.1 组织查询 76 3.5.2 检查质量、分布和利润 77 3.5.3 加载数据 79 3.6 本章小结 79 3.7 进一步思考 80 3.8 进一步阅读 80 第4章 创建数据模型和计算 81 4.1 技术需求条件 81 4.2 创建数据模型 81 4.2.1 Model视图 82 4.2.2 调整布局 83 4.2.3 生成并理解关系 84 4.2.4 考查数据模型 88 4.3 创建计算过程 89 4.3.1 计算列 89 4.3.2 度量值 94 4.4 计算检查和故障排除 101 4.4.1 边界条件 101 4.4.2 切片机制 102 4.4.3 分组机制 104 4.5 本章小结 105 4.6 进一步思考 106 4.7 进一步阅读 106 第5章 解锁洞察结果 107 5.1 技术需求 107 5.2 数据分段 107 5.2.1 创建分组 108 5.2.2 创建层次结构 109 5.2.3 考查层次结构 110 5.2.4 理解行级别安全 111 5.3 使用报表导航特性 113 5.3.1 钻取 113 5.3.2 按钮 115 5.3.3 Q&A 117 5.3.4 使用Q&A按钮 118 5.3.5 书签 122 5.4 高级可视化技术 125 5.4.1 Top N过滤机制 126 5.4.2 Gauge和KPI 127 5.4.3 What-if参数 127 5.4.4 条件格式化 129 5.4.5 Quick Measures 130 5.4.6 报表页面工具提示 131 5.4.7 Key influencers 132 5.5 本章小结 133 5.6 进一步思考 134 5.7 进一步阅读 134 第6章 创建最终的报表 137 6.1 技术需求 137 6.2 准备最终的报表 137 6.2.1 规划最终的报表 138 6.2.2 清理工作 138 6.2.3 使用主题 139 6.2.4 创建页面模板 140 6.2.5 同步切片 146 6.2.6 调整日历 146 6.2.7 添加报表过滤器 147 6.3 创建最终的报表页面 148 6.3.1 创建Executive Summary页面 148 6.3.2 创建Division Management页面 152 6.3.3 创建Branch Management页面 155 6.3.4 创建Hours Detail页面 159 6.3.5 创建Employee Details页面 163 6.3.6 创建Introduction页面 166 6.4 后续工作 166 6.4.1 测试 167 6.4.2 清除工作 168 6.5 本章小结 168 6.6 进一步思考 169 6.7 进一步阅读 169 第3部分 Power BI Service 第7章 发布和共享 173 7.1 技术需求 173 7.2 获取账户 173 7.2.1 Office 365 174 7.2.2 Power BI试用版 174 7.3 Power BI Service简介 174 7.3.1 Power BI Service概述 174 7.3.2 Header 175 7.3.3 Navigation Pane 177 7.3.4 Canvas 178 7.4 发布和共享 178 7.4.1 创建工作区 178 7.4.2 发布机制 180 7.4.3 共享机制 184 7.5 本章小结 187 7.6 进一步思考 187 7.7 进一步阅读 188 第8章 在Power BI Service中使用报表 189 8.1 技术需求 189 8.2 查看报表 189 8.2.1 尺寸 190 8.2.2 颜色 190 8.2.3 注释 190 8.2.4 书签和持久化过滤器 192 8.2.5 订阅机制 194 8.2.6 其他功能 196 8.3 导出报表 196 8.3.1 复制 197 8.3.2 打印 197 8.3.3 导出至PowerPoint中 198 8.3.4 导出至PDF中 199 8.3.5 下载报表 199 8.4 嵌入报表 199 8.4.1 安全的嵌入代码 200 8.4.2 SharePoint Online 202 8.4.3 发布至Web 202 8.5 编辑和创建报表 204 8.5.1 编辑报表 204 8.5.2 创建一个移动布局 205 8.5.3 创建报表 206 8.6 本章小结 207 8.7 进一步思考 208 8.8 进一步阅读 208 第9章 理解仪表板、应用程序和安全性 209 9.1 技术需求 209 9.2 了解仪表板 209 9.2.1 创建仪表板 210 9.2.2 与仪表板协同工作 211 9.2.3 与磁贴协同工作 216 9.3 了解应用程序 217 9.3.1 创建应用程序 217 9.3.2 获取并使用应用程序 222 9.4 理解安全性和权限 223 9.4.1 工作区权限 223 9.4.2 应用程序权限 225 9.4.3 对象权限 226 9.4.4 RLS 232 9.5 本章小结 233 9.6 进一步思考 234 9.7 进一步阅读 234 第10章 数据网关和刷新数据集 237 10.1 技术需求 237 10.2 安装并使用数据网关 237 10.2.1 下载和安装数据网关 239 10.2.2 运行数据网关 244 10.2.3 配置数据网关 246 10.2.4 管理数据网关 250 10.3 刷新数据集 254 10.4 本章小结 261 10.5 进一步思考 261 10.6 进一步阅读 261 |
| |
| 为了在当今不断变化的商业世界中取得成功，组织机构需要具备某种商业智能（BI）能力，以便更快地制订更加明智的决策。本书将引领读者学习和使用数据建模、可视化分析等技术。 如果读者打算深入了解Power BI广泛的生态系统，那么本书将是一本理想的读物。本书首先介绍Power BI的基础知识。随后，我们将学习Power BI的各种特性，并考查业务洞察结果。随着过程的不断深入，本书将讲解如何使用Power BI获取、清洗和构建数据，并通过Power BI DAX创建简单到复杂的计算过程。除此之外，还可向报表中添加多种可交互的可视化内容，进而使得数据更具生命力。最后，读者还将获得可视化报表方面的实践经验，以供业务决策者参考。同时，我们还将考查如何安全地分享这些报表，并与其他人协同工作。 本书最后将利用Power BI的最新特性创建一个简单、高效的BI报表和仪表板。 适用读者 如果读者是一名IT经理、数据分析师或BI用户，并刚刚开始使用Power BI解决BI问题，那么本书将十分适合您。另外，当用户打算从其他BI工具中迁移，进而创建功能强大且具有交互特征的仪表板时，本书将十分有用。需要说明的是，在学习本书时，读者并不需要具备Power BI方面的工作经验。 本书内容 第1章将整体讨论Power BI生态圈中的各种组件，包括Power BI Desktop、Power BI Service、Power BI Licensing、Power BI Premium、数据网关、Power BI Report Server、与其他微软技术的集成（如Office 365、Flow、Visio和PowerApps）、第三方产品（如视觉产品和连接器）、Power BI Community，以及其他微软和第三方站点（如果存在足够的空间）等。 第2章将介绍如何下载和安装Power BI Desktop。此外，我们还将考查Power BI Desktop的主要组件和界面，包括Report、Data和Model面板、菜单选项卡，以及FILTERS、VISUALIZATIONS和FIELDS面板。最后，本章还将介绍如何创建数据表和可视化内容。 第3章将考查如何利用Query Editor导入和转换数据，包括传输数据、创建自定义列、添加索引列、划分列、引用查询、添加和合并查询，以及其他转换功能。除此之外，本章还将学习如何利用关系编辑器创建数据模型。 第4章将展示如何向模型中添加附加数据并生成计算结果。其间将使用数据和计算结果创建更高级的视觉效果，并对数据进一步考查以理解所包含的重要信息。除此之外，我们还将使用Q&A和更加高级的特性对洞察结果予以考查。 第5章将探讨如何通过高级特性和数据讲述故事，如Bookmark、SELECTION面板、Button、Drillthrough和报表页面工具提示功能。另外，我们还将学习What if参数等内容。 第6章将展示如何使用Power BI的格式化机制和其他特性，进而生成常规外观的报表，并添加Flash、弹出和闪现（sizzle）效果。 第7章将介绍如何将报表发布至服务中，并与用户共享工作成果。 第8章将主要关注如何在Service中使用报表和仪表板，其间涉及各种报表功能，如编辑报表、嵌入和导出报表、书签、使用制表以及订阅功能。此外，读者还将学习如何创建和使用仪表板、将磁贴和页面固定到仪表板中，以及仪表板的全部功能。 第9章将讨论如何使用工作空间并与他人协作、如何以应用程序的形式发布联合作品，以及如何查找和使用其他应用程序。 第10章将再次讨论数据这一主题，并考查如何使用和管理Service中的数据集和工作簿。除此之外，本章还将介绍数据网关这一主题，并协助用户保持其本地数据源的最新状态。最后，本章还将探讨数据流这一概念。 如果读者对于解决BI问题有着浓厚的兴趣，这将对学习本书十分有帮助。另外，具有其他工具的使用经验也将是一件锦上添花的事情。 下载示例代码文件 读者可访问www.packt.com，利用账户登录后即可下载本书的示例代码文件。如果读者购买了本书，还可访问www.packtpub.com/support，注册后，我们将通过邮件方式将文件发送与读者。 下载过程包括以下步骤。 （1）访问www.packt.com，并登录或注册。 （2）选择Support选项卡。 （3）单击Code Downloads。 （4）在Search搜索框中输入本书书名进行搜索，并遵循后续各项指令。 在文件下载完毕后，可利用下列软件的最新版本解压或析取相关文件夹。 （1）对于Windows平台，为WinRAR/7-Zip。 （2）对于Mac平台，为Zipeg/iZip/UnRarX。 （3）对于Linux平台，为7-Zip/PeaZip。 除此之外，本书代码包还发布于GitHub中，对应网址为http://github.com/PacktPublishing/ Learn-Power-BI。如果代码有更新，它将在现有的GitHub存储库中更新。 不仅如此，读者还可访问http://github.com/PacktPublishing/以查看其他代码包和视频内容。 下载彩色图像 我们还进一步提供了本书中的截图/图表的彩色图像，读者可访问http://www.packtpub. com/sites/default/files/downloads/9781838644482_ColorImages.pdf进行查看。 本书约定 本书在文本内容方面包含以下约定。 代码块如下所示。 { "name": "LearnPowerBI", "dataColors": [ "#EC670F", "#3C3C3B", "#E5EAEE", "#5C85E6", "#29BCC0", "#7EAE40", "#20B2E7", "#D3DCE0", "#FF6B0F" ], 对于希望引起读者足够重视的特定代码块，相关代码行采用了粗体显示。 图标表示较为重要的说明事项。 图标则表示提示信息和操作技巧。 读者反馈和客户支持 欢迎读者对本书的建议或意见予以反馈。 对此，读者可向customercare@packtpub.com发送邮件，并以书名作为邮件标题。 若读者针对某项技术具有专家级的见解，抑或计划撰写书籍或完善某部著作的出版工作，则可访问authors.packtpub.com。 勘误表 尽管我们在最大程度上做到尽善尽美，但错误依然在所难免。如果读者发现谬误之处，无论是文字错误抑或是代码错误，还望不吝赐教。对此，读者可访问www.packtpub.com/ submit/errata，选取对应书籍，单击Errata Submission Form超链接，然后输入相关问题的详细内容。 版权须知 一直以来，互联网上的版权问题从未间断，Packt出版社对此类问题异常重视。若读者在互联网上发现本书任意形式的副本，请告知网络地址或网站名称，我们将对此予以处理。关于盗版问题，读者可发送邮件至copyright@packt.com。 问题解答 若读者对本书有任何疑问，均可发送邮件至customercare@packtpub.com，我们将竭诚为您服务。 |
非常抱歉，您前期未参加预订活动，
无法支付尾款哦！
![[正版]Power BI数据分析与数据可视化 格雷格·德克勒 清华大学出版社 数据分析PowerBI](http://imgservice.suning.cn/uimg1/b2c/image/IoL5jUGjNeM9dwEL0-K_RQ.jpg_400w_400h_4e)
![[正版]Power BI数据分析与数据可视化 格雷格·德克勒 清华大学出版社 数据分析PowerBI](http://imgservice.suning.cn/uimg1/b2c/image/IoL5jUGjNeM9dwEL0-K_RQ.jpg_60w_60h_4e)
![[正版]Power BI数据分析与数据可视化 格雷格·德克勒 清华大学出版社 数据分析PowerBI](http://imgservice.suning.cn/uimg1/b2c/image/n5B3fwjnSXY6xxo5WMX8lg.jpg_60w_60h_4e)
![[正版]Power BI数据分析与数据可视化 格雷格·德克勒 清华大学出版社 数据分析PowerBI](http://imgservice.suning.cn/uimg1/b2c/image/FuNGXH9SR1RUK_J5hPBirA.jpg_60w_60h_4e)
![[正版]Power BI数据分析与数据可视化 格雷格·德克勒 清华大学出版社 数据分析PowerBI](http://imgservice.suning.cn/uimg1/b2c/image/ly7qCFz9b0QG66eWKjRaOQ.jpg_60w_60h_4e)
![[正版]Power BI数据分析与数据可视化 格雷格·德克勒 清华大学出版社 数据分析PowerBI](http://imgservice.suning.cn/uimg1/b2c/image/wNwFIFD9kzImSNXCGcEvgA.jpg_60w_60h_4e)
