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資深數(shù)據(jù)分析師10余年數(shù)據(jù)分析實(shí)踐、培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)。

豐富的案例講透使用Power BI實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化。

隨書(shū)免費(fèi)贈(zèng)送全套案例文件、案例數(shù)據(jù)集、近15GB的高清學(xué)習(xí)視頻。

內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書(shū)從Power BI的基礎(chǔ)功能講起，逐步深入到Power BI進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)，以系統(tǒng)化的實(shí)操步驟和豐富的實(shí)際案例讓讀者快速入門(mén)Power BI數(shù)據(jù)分析，掌握Power BI在多個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。全書(shū)共8章：商業(yè)智能與數(shù)據(jù)分析概述；Power BI簡(jiǎn)介；數(shù)據(jù)分析與可視化制作全過(guò)程；Power BI數(shù)據(jù)預(yù)處理；Power BI數(shù)據(jù)建模；Power BI數(shù)據(jù)可視化；Power BI在線(xiàn)服務(wù)；Power BI數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)案例。
本書(shū)通俗易懂、循序漸進(jìn)、內(nèi)容全面、講解詳細(xì)，配備全套數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)文件、教學(xué)課件和學(xué)習(xí)視頻，既適合讀者自學(xué)Power BI數(shù)據(jù)分析與可視化，也適合作為大專(zhuān)院校教材，更適合從事銷(xiāo)售、產(chǎn)品、電商運(yùn)營(yíng)、倉(cāng)儲(chǔ)物流、財(cái)務(wù)管理、人力資源等崗位的職場(chǎng)人士提升技能。

作者簡(jiǎn)介

尚西，本名華彥春。資深數(shù)據(jù)分析師，網(wǎng)易云課堂認(rèn)證講師，擅長(zhǎng)Excel數(shù)據(jù)建模與銷(xiāo)售預(yù)測(cè)、Power BI商業(yè)智能數(shù)據(jù)分析，在聯(lián)想集團(tuán)、順豐速運(yùn)、虎彩集團(tuán)等企業(yè)有10余年倉(cāng)儲(chǔ)物流運(yùn)營(yíng)管理經(jīng)驗(yàn)。具有10年以上數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，錄制有Excel和Power BI類(lèi)線(xiàn)上教學(xué)視頻500多集，代表作品有《Excel供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)分析》、《Excel預(yù)測(cè)分析實(shí)戰(zhàn)案例》、《Power BI全套系統(tǒng)化課程訓(xùn)練營(yíng)》、《Power BI財(cái)務(wù)應(yīng)用從入門(mén)到進(jìn)階》等。曾為聯(lián)想、順豐、物流沙龍、倉(cāng)庫(kù)社區(qū)、一汽、比亞迪、深圳大數(shù)據(jù)聯(lián)盟、深圳寶安工會(huì)、開(kāi)課吧、上海思考貓(SCON)供應(yīng)鏈等企業(yè)和機(jī)構(gòu)提供培訓(xùn)服務(wù)，培訓(xùn)學(xué)員數(shù)量超5萬(wàn)人次。

目錄

前言

教學(xué)視頻索引表

第1章初識(shí)數(shù)據(jù)分析——商業(yè)智能與數(shù)據(jù)分析概述

本章將介紹商業(yè)智能的基礎(chǔ)知識(shí)和基礎(chǔ)術(shù)語(yǔ)，并帶領(lǐng)讀者掌握數(shù)據(jù)分析的常規(guī)流程和工具模型，為后續(xù)的學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。

1.1商業(yè)智能概述

1.1.1什么是商業(yè)智能

1.1.2商業(yè)智能的價(jià)值

1.1.3商業(yè)智能系統(tǒng)功能

1.2商業(yè)智能的基本概念

1.2.1數(shù)據(jù)庫(kù)常見(jiàn)術(shù)語(yǔ)

1.2.2數(shù)據(jù)表常見(jiàn)術(shù)語(yǔ)

1.2.3常用的BI工具

1.3數(shù)據(jù)分析概述

1.3.1數(shù)據(jù)分析的概念

1.3.2數(shù)據(jù)分析的常規(guī)流程

1.3.3數(shù)據(jù)分析的三個(gè)要點(diǎn)

第2章數(shù)據(jù)分析利器——Power BI

本章重點(diǎn)介紹數(shù)據(jù)分析可視化利器——微軟Power BI的基本概念、組件構(gòu)成、基本術(shù)語(yǔ)、工作流程、學(xué)習(xí)必要性、安裝方法及操作界面，讓讀者對(duì)Power BI有一個(gè)初步的系統(tǒng)性全局認(rèn)識(shí)。

2.1認(rèn)識(shí)Power BI

2.1.1Power BI是什么

2.1.2Power BI能做什么

2.1.3Power BI組件的構(gòu)成

2.1.4Power BI的工作流程

2.2為什么要學(xué)習(xí)Power BI

2.3Power BI Desktop概述

2.3.1Power BI Desktop的安裝方法

2.3.2Power BI賬號(hào)注冊(cè)

2.3.3Power BI Desktop界面介紹

第3章Power BI初體驗(yàn)——數(shù)據(jù)分析與可視化制作全過(guò)程

為了讓讀者快速掌握使用Power BI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與可視化的流程，本章基于皇冠蛋糕連鎖店銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析的模擬案例，展示了從數(shù)據(jù)獲取開(kāi)始，到數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)建模及可視化，再到報(bào)表發(fā)布的完整流程。

3.1項(xiàng)目案例概述

3.2數(shù)據(jù)清洗：修正錯(cuò)誤

3.2.1獲取數(shù)據(jù)

3.2.2整理數(shù)據(jù)

3.3數(shù)據(jù)建模：梳理表之間的內(nèi)在

關(guān)系

3.3.1建立數(shù)據(jù)表之間的關(guān)系

3.3.2新建列

3.3.3新建度量值

3.4數(shù)據(jù)可視化：炫酷的數(shù)據(jù)表達(dá)

方式

3.4.1插入logo、文本等基本元素

3.4.2插入內(nèi)置的可視化圖表

3.4.3插入第三方可視化圖表

3.4.4報(bào)表美化

3.5發(fā)布可視化報(bào)表：與他人共享

數(shù)據(jù)

3.5.1在線(xiàn)發(fā)布

3.5.2在移動(dòng)應(yīng)用端查看報(bào)表

3.5.3在Web端查看報(bào)表

第4章整理不規(guī)范數(shù)據(jù)——Power BI數(shù)據(jù)預(yù)處理

目錄 Power BI數(shù)據(jù)分析從入門(mén)到進(jìn)階

絕大部分源數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)分析之前，都需要經(jīng)過(guò)預(yù)處理。本章以學(xué)生成績(jī)表數(shù)據(jù)為例，帶領(lǐng)讀者高效掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法和技巧，提高數(shù)據(jù)處理工作效率，盡快告別“數(shù)據(jù)搬運(yùn)工”，節(jié)省更多時(shí)間從事數(shù)據(jù)分析工作。

4.1數(shù)據(jù)表的規(guī)范性要求

4.2數(shù)據(jù)的獲取

4.2.1從文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)

4.2.2從文件夾導(dǎo)入數(shù)據(jù)

4.2.3從數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)

4.2.4從Web導(dǎo)入數(shù)據(jù)

4.2.5從其他數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)

4.2.6設(shè)置數(shù)據(jù)源路徑

4.3數(shù)據(jù)的清洗

4.3.1認(rèn)識(shí)Power Query和M語(yǔ)言

4.3.2數(shù)據(jù)行列的增刪、填充與替換

4.3.3數(shù)據(jù)行列的轉(zhuǎn)換

4.3.4數(shù)據(jù)類(lèi)型的轉(zhuǎn)換

4.3.5數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換

4.3.6數(shù)據(jù)的拆分、提取與合并

4.3.7數(shù)據(jù)的透視與逆透視

4.3.8分組依據(jù)功能

4.3.9合并與追加查詢(xún)功能

4.3.10添加列：增加不同用途的列

4.3.11日期和時(shí)間的處理

4.4綜合案例：對(duì)學(xué)生成績(jī)表進(jìn)行數(shù)據(jù)

清洗

第5章掌握DAX語(yǔ)言——Power BI數(shù)據(jù)建模

數(shù)據(jù)建模是Power BI的核心和靈魂，而DAX語(yǔ)言是Power BI數(shù)據(jù)建模的核心，也是初學(xué)者在進(jìn)階路上的攔路虎。本章通過(guò)零售店鋪客戶(hù)信息統(tǒng)計(jì)表數(shù)據(jù)為例，循序漸進(jìn)，帶領(lǐng)讀者一起攻克DAX語(yǔ)言的大山，全面掌握Power BI的精髓。

5.1建立表關(guān)聯(lián)

5.1.1維度表和事實(shí)表

5.1.2創(chuàng)建關(guān)系

5.1.3管理關(guān)系

5.2DAX：數(shù)據(jù)建模的核心

5.2.1DAX語(yǔ)法

5.2.2DAX運(yùn)算符

5.2.3十類(lèi)常用的DAX函數(shù)

5.2.4理解DAX語(yǔ)言的上下文

5.2.5五個(gè)常用的DAX入門(mén)函數(shù)

5.2.6六個(gè)重要的DAX進(jìn)階函數(shù)5.2.7四個(gè)重要的DAX高階函數(shù)

5.3創(chuàng)建度量值

5.4創(chuàng)建計(jì)算列

5.5創(chuàng)建計(jì)算表

5.5.1UNION函數(shù)合并多表

5.5.2ADDCOLUMNS/CALENDAR函數(shù)

創(chuàng)建日期表

5.5.3SUMMARIZE創(chuàng)建新表

5.5.4ROW/BLANK函數(shù)創(chuàng)建空表

5.6綜合案例：零售店鋪客戶(hù)信息表數(shù)

據(jù)建模第6章一圖勝千言——Power BI數(shù)據(jù)可視化

通過(guò)可視化圖表工具，便于形象直觀地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析，洞察數(shù)據(jù)背后的真相。本章以鮮花門(mén)店會(huì)員信息數(shù)據(jù)為例，從圖表選擇原則、常見(jiàn)可視化圖表、自定義第三方組件圖表、圖表美化、圖表的篩選、鉆取、交互、書(shū)簽等方面介紹數(shù)據(jù)可視化的技能知識(shí)。

6.1圖表選擇的原則

6.1.1基于場(chǎng)景選擇圖表

6.1.2合理布局圖表元素

6.2常用的可視化內(nèi)置圖表

6.2.1柱形圖和條形圖

6.2.2餅圖和環(huán)形圖

6.2.3散點(diǎn)圖

6.2.4組合圖

6.2.5漏斗圖

6.2.6樹(shù)狀圖

6.2.7瀑布圖

6.2.8卡片圖和多行卡

6.2.9表和矩陣

6.2.10儀表

6.3第三方自定義圖表

6.3.1信息圖

6.3.2旋風(fēng)圖

6.3.3象限圖

6.3.4直方圖

6.3.5柏拉圖

6.3.6文字云

6.3.7子彈圖

6.3.8氣泡圖

6.3.9雷達(dá)圖

6.4圖表的布局美化

6.4.1主題切換

6.4.2格式設(shè)置

6.5圖表的交互式分析

6.5.1篩選

6.5.2鉆取

6.5.3交互

6.5.4書(shū)簽

6.6綜合案例：某連鎖餐飲店

會(huì)員信息數(shù)據(jù)可視化分析

6.6.1會(huì)員數(shù)量分析——折線(xiàn)圖

6.6.2年齡段分析——柱形圖

6.6.3入會(huì)途徑分析——環(huán)形圖

6.6.4會(huì)員消費(fèi)金額分析——柱形圖

6.6.5不同年齡段會(huì)員消費(fèi)力分析——

柱形圖

6.6.6不同性別的會(huì)員消費(fèi)力分析——

堆積柱形圖

6.6.7Power BI報(bào)表的整合

第7章報(bào)表的發(fā)布與協(xié)作——Power BI在線(xiàn)服務(wù)

Power BI在線(xiàn)服務(wù)是一種SaaS云服務(wù)，用戶(hù)通過(guò)Power BI賬號(hào)就可以進(jìn)行在線(xiàn)創(chuàng)建報(bào)表和儀表板，并將報(bào)表分享給他人，也可以在Web、手機(jī)、Pad等移動(dòng)工具中瀏覽。本章以會(huì)員信息可視化分析為例，介紹了Power BI的數(shù)據(jù)發(fā)布功能。

7.1Power BI在線(xiàn)服務(wù)介紹

7.2報(bào)表在線(xiàn)發(fā)布

7.3儀表板

7.3.1儀表板的設(shè)計(jì)原則

7.3.2儀表板與報(bào)表的區(qū)別

7.3.3儀表板的創(chuàng)建方法

7.4分享與協(xié)作

7.4.1使用工作區(qū)

7.4.2報(bào)表的分享

7.4.3儀表板的共享

7.5Power BI移動(dòng)版應(yīng)用

7.5.1了解Power BI移動(dòng)版

7.5.2移動(dòng)應(yīng)用數(shù)據(jù)發(fā)布

第8章學(xué)以致用——Power BI數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)

本章將通過(guò)6個(gè)不同行業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用場(chǎng)景的綜合實(shí)戰(zhàn)案例，帶領(lǐng)讀者全面掌握使用Power BI進(jìn)行專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析工作。

8.1某天貓小家電專(zhuān)賣(mài)店銷(xiāo)售數(shù)據(jù)

可視化分析

8.1.1數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)文件的合并、

刪重與拆分

8.1.2數(shù)據(jù)建模：創(chuàng)建計(jì)算列和度量值

8.1.3數(shù)據(jù)可視化：創(chuàng)建柱形圖、餅圖

及樹(shù)形圖，鉆取圖表

8.2某連鎖商超運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)可視化

分析

8.2.1數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)獲取與填充

8.2.2數(shù)據(jù)建模：創(chuàng)建新列和度量值

8.2.3數(shù)據(jù)可視化：構(gòu)建多維度銷(xiāo)售數(shù)據(jù)

可視化儀表盤(pán)

8.3某零售企業(yè)庫(kù)齡與存貨周轉(zhuǎn)率

可視化分析

8.3.1數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)導(dǎo)入與整理

8.3.2數(shù)據(jù)建模：構(gòu)建庫(kù)齡與庫(kù)存周轉(zhuǎn)率

指標(biāo)

8.3.3數(shù)據(jù)可視化：制作多維度存貨分析

可視化儀表盤(pán)

8.4某公司HR人員結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)

可視化分析

8.4.1數(shù)據(jù)清洗：獲取并整理數(shù)據(jù)

8.4.2數(shù)據(jù)建模：搭建人員結(jié)構(gòu)模型并新建

度量值

8.4.3數(shù)據(jù)可視化：建立基于日期、部門(mén)、

職稱(chēng)等的多維度可視化分析儀表盤(pán)

8.5某上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表可視化

分析

8.5.1數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)整理

8.5.2資產(chǎn)負(fù)債表可視化分析

8.5.3利潤(rùn)表可視化分析

8.5.4現(xiàn)金流量表可視化分析

8.5.5償債能力可視化分析

8.5.6營(yíng)運(yùn)能力可視化分析

8.5.7盈利能力可視化分析

8.5.8杜邦數(shù)據(jù)分析模型可視化分析

8.6某制造業(yè)成品物流發(fā)貨數(shù)據(jù)

可視化分析

8.6.1數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)的導(dǎo)入、

刪空刪重與自定義列

8.6.2數(shù)據(jù)建模：創(chuàng)建計(jì)算列、計(jì)算表、

維度表及度量值

8.6.3數(shù)據(jù)可視化：建立基于貨量、運(yùn)費(fèi)、

產(chǎn)品及區(qū)域等的多維度可視化分析

儀表盤(pán)

參考文獻(xiàn)

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