包郵Excel BI 之道 從零開始學Power工具應用+Power Query pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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• Excel
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• Power Pivot
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• 數據可視化
• 辦公軟件
• 效率提升
• 圖錶
• 實戰
• 案例

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121326622

商品編碼：17128158044

齣版時間：2017-10-01

數據洞察的藝術：解鎖信息價值的密碼 在信息爆炸的時代，海量數據如同奔騰不息的河流，蘊藏著無限可能。然而，如何駕馭這股洪流，從中提煉齣有價值的洞見，將原始數據轉化為驅動決策的智慧，成為個體與企業脫穎而齣的關鍵。這並非遙不可及的神秘學問，而是可以通過係統學習和實踐掌握的數據洞察的藝術。本書將帶領您踏上一段探索數據奧秘的旅程，從根本上理解數據的本質，掌握高效處理和分析數據的強大工具，最終賦能您在復雜的數據環境中遊刃有餘，做齣更明智、更具前瞻性的決策。 第一章：數據思維的基石——認知與準備 在深入具體工具之前，我們首先要建立起堅實的數據思維基石。本章將引導您跳齣“工具至上”的誤區，從源頭理解數據對於業務增長和戰略規劃的深遠意義。我們將探討： 為何數據如此重要？ 從案例分析齣發，闡述數據驅動決策如何改變行業格局，提升企業競爭力，以及個人如何在數據時代保持優勢。我們將通過生動的故事，展示優秀的數據分析師如何通過精準的洞察，發現潛在的商機，規避風險，優化運營。 數據的生命周期： 理解從數據采集、清洗、存儲、處理、分析到最終呈現的全過程，有助於我們把握每個環節的關鍵點。我們將剖析不同階段可能遇到的挑戰，並初步瞭解不同類型數據的特點及其應用場景。 數據質量的重要性： “垃圾進，垃圾齣”是數據分析的鐵律。本章將強調數據質量控製的必要性，介紹影響數據質量的常見因素，並為後續的數據清洗工作奠定認知基礎。我們將討論為何不準確的數據會導嚮錯誤的結論，以及如何建立數據質量意識。 明確分析目標： 在動手操作之前，清晰地定義“我們想要解決什麼問題？”，“需要迴答哪些關鍵問題？”至關重要。本章將引導您學習如何從業務需求齣發，將模糊的模糊的需求轉化為可量化、可分析的數據問題，確保後續的分析方嚮精準有效。 數據準備的藝術： 即使是最強大的工具，也需要有條理的數據作為輸入。本章將為您介紹數據收集的基本原則，以及如何識彆和獲取所需的數據源。我們將探討不同數據源的特點，以及如何安全、高效地訪問它們。 第二章：告彆繁瑣，迎接高效——數據處理的變革 原始數據往往是雜亂無章、充滿“噪音”的，直接用於分析不僅效率低下，還可能導緻錯誤的結論。本章將聚焦於如何高效、精準地處理和轉換數據，使其成為可用的分析素材。我們將深入學習： 數據清洗的實戰策略： 識彆和處理重復值、缺失值、異常值，規範化數據格式，統一單位，糾正錯誤等，是數據清洗的核心內容。本章將提供一係列行之有效的實用技巧和方法，幫助您快速、準確地完成數據清洗工作，提升數據分析的可靠性。我們將通過具體的例子，展示如何運用邏輯判斷和規則，識彆並修正各類數據錯誤。 數據轉換的強大能力： 如何將原始數據轉化為更適閤分析的形態？本章將介紹數據拆分、閤並、重塑、聚閤等關鍵轉換操作。您將學會如何將寬錶轉換為長錶，如何根據業務需求對數據進行分組和匯總，以及如何創建計算列和度量值，為後續分析奠定基礎。我們將詳細講解各種轉換場景，並提供對應的操作演示，讓您迅速掌握。 處理非結構化數據： 文本數據、日期時間、地理位置等特殊數據類型，在分析時常常需要特殊的處理。本章將教授您如何有效地處理這些復雜數據，例如文本的提取、匹配、替換，日期的規範化和計算，地理信息的解析等。您將學習到如何從看似混亂的文本中提取有價值的信息，以及如何處理時間序列數據。 自動化數據處理流程： 手動重復的數據處理過程效率低下且容易齣錯。本章將引導您瞭解並掌握如何構建自動化數據處理流程，將繁瑣的步驟轉化為可重復、可更新的腳本或查詢。這將極大地節省您的時間，並確保數據處理的一緻性和準確性。我們將探討如何設計可維護的自動化流程。 性能優化與效率提升： 在處理大規模數據集時，效率至關重要。本章將分享一係列關於提高數據處理性能的技巧，例如如何選擇閤適的數據處理方法，如何優化查詢語句，以及如何利用內存計算等。您將學會如何在保證準確性的前提下，最大限度地提升數據處理速度。 第三章：洞悉規律，揭示趨勢——數據分析的核心技能 數據處理完成後，我們便進入瞭數據分析的核心階段。本章將為您打開洞察數據規律、揭示隱藏趨勢的大門，幫助您從數據中發掘有價值的信息，支撐決策。我們將重點探討： 探索性數據分析（EDA）的藝術： 在正式建模或報錶製作之前，通過可視化和統計方法初步探索數據，理解數據的分布、關係和異常，是至關重要的步驟。本章將引導您掌握常用的EDA技術，例如繪製各種圖錶（直方圖、散點圖、箱綫圖等），計算描述性統計量，以及發現數據中的潛在模式和關聯。 多維度數據探索： 業務往往是多維度的，理解不同維度之間的關係，是做齣精準判斷的基礎。本章將教授您如何運用分組、聚閤、切片等技術，對數據進行多角度、多層級的分析，發現不同維度下的數據特徵和差異。您將學習如何從宏觀到微觀，層層深入地剖析數據。 識彆關鍵指標與洞察： 如何從海量數據中提煉齣真正有價值的指標？本章將幫助您理解業務場景下的關鍵績效指標（KPI），並學習如何通過數據分析來衡量和追蹤這些指標。我們將探討如何發現與KPI相關的驅動因素，以及如何從數據中提煉齣可行動的洞察。 趨勢預測與模式識彆： 識彆數據中的趨勢和模式，是預測未來、製定策略的關鍵。本章將介紹一些基礎的數據模式識彆技術，例如時間序列分析、聚類分析等，幫助您捕捉數據的動態變化，發現潛在的規律。您將學習如何識彆增長趨勢、周期性波動，以及群體特徵。 假設檢驗與驗證： 如何科學地驗證您的分析假設？本章將引導您瞭解簡單的假設檢驗方法，利用數據來支持或否定您的業務判斷，避免主觀臆斷。您將學習如何運用數據來證明或證僞您的猜想。 數據分析中的常見誤區與陷阱： 在數據分析過程中，存在許多潛在的誤區，可能導緻錯誤的結論。本章將提醒您注意相關性與因果關係的區彆，避免過度擬閤，以及理解樣本偏差等問題，幫助您進行更嚴謹、更科學的數據分析。 第四章：可視化語言——讓數據“說話” 再深刻的分析，如果不能以直觀易懂的方式呈現，其價值將大打摺扣。本章將聚焦於數據可視化，教會您如何運用圖錶和儀錶闆，將復雜的數據信息轉化為清晰、有力的視覺語言，讓數據“說話”，從而更有效地溝通和決策。我們將深入學習： 可視化原則與最佳實踐： 什麼樣的圖錶最適閤錶達特定的信息？如何選擇閤適的顔色、標簽和布局？本章將為您介紹數據可視化的基本原則，包括清晰度、準確性、易讀性以及視覺引導等，確保您的圖錶能夠準確、高效地傳達信息。 圖錶類型選擇與應用： 柱狀圖、摺綫圖、餅圖、散點圖、地圖……每種圖錶都有其適用的場景。本章將詳細介紹各種常用圖錶的特點、優勢以及應用場景，幫助您根據不同的分析需求，選擇最閤適的圖錶類型。 交互式儀錶闆的構建： 靜態的圖錶難以滿足動態的探索需求。本章將引導您學習如何構建交互式的儀錶闆，允許用戶通過篩選、鑽取等方式，自由地探索數據，發現更深層次的洞察。您將學會如何將多個圖錶有機地整閤在一起，形成一個強大的數據分析平颱。 敘事性可視化： 數據不僅僅是數字，它們講述著故事。本章將探討如何通過可視化，將數據背後的故事娓娓道來，激發觀眾的興趣，引導他們理解分析的結論，並促使行動。我們將學習如何通過圖錶的組閤和文字說明，構建一個引人入勝的數據敘事。 識彆和避免不良可視化： 錯誤的圖錶設計不僅不能傳達信息，反而會誤導觀眾。本章將揭示一些常見的不良可視化設計，並提供規避這些陷阱的方法，確保您的可視化作品專業、嚴謹。 第五章：構建你的數據分析體係——從入門到精通 掌握瞭數據思維、處理和分析的技能，並學會瞭可視化錶達，您已經具備瞭構建個人或團隊數據分析體係的基礎。本章將為您提供一個整閤的視角，幫助您將所學知識融會貫通，並展望未來的發展方嚮。 整閤的分析流程： 將前幾章所學的知識串聯起來，形成一個完整的、可重復的數據分析工作流程。從業務問題的定義，到數據收集、清洗、轉換、分析，再到可視化呈現和結果溝通，我們為您梳理齣瞭一條清晰的脈絡。 持續學習與迭代： 數據分析領域日新月異，保持持續學習和迭代更新至關重要。本章將為您提供一些自我提升的建議，包括學習新的工具和技術，關注行業動態，以及通過實踐不斷深化理解。 數據分析師的成長路徑： 無論您是初學者還是希望更進一步，本章都將為您提供關於數據分析師職業發展的思考，包括必備的軟技能和硬技能，以及不同發展方嚮的探索。 數據驅動文化的建立： 在企業中，推動數據驅動的文化不僅是技術的問題，更是組織和思維模式的轉變。本章將探討如何通過分享成功案例，賦能團隊成員，以及建立數據支持的決策機製，來促進數據文化的發展。 麵嚮未來的展望： 隨著人工智能、機器學習等技術的飛速發展，數據分析的應用場景將更加廣闊。本章將為您展望數據分析的未來發展趨勢，以及如何為未來的技術變革做好準備。 通過本書的學習，您將不僅掌握一套實用的數據處理與分析工具，更重要的是，您將獲得一種全新的思維方式——一種用數據說話、用數據驅動決策的思維方式。您將能夠從海量信息中發現規律，從紛繁現象中洞察本質，最終，將數據轉化為您手中最強大的武器，在個人成長和事業發展中，邁嚮新的高度。

評分☆☆☆☆☆

我是一位剛剛接觸數據分析不久的職場新人，麵對日常工作中源源不斷的數據，常常感到力不從心。Excel的函數雖然熟悉，但麵對復雜的數據關聯和大量的重復性操作，效率極低，也容易齣錯。當看到這本書的書名時，我眼前一亮，"Power工具應用"這幾個字給瞭我巨大的期待。我迫切希望這本書能夠解決我在實際工作中遇到的痛點，例如如何快速地將不同來源、不同格式的數據整閤起來，如何自動化地更新和清洗數據，以及如何製作齣既美觀又具有說服力的數據報錶。我一直聽說Power BI功能強大，但我又擔心自己沒有編程基礎，學習起來會很睏難。所以，我非常看重這本書“從零開始學”的承諾，希望它能像一位耐心的老師，用最通俗易懂的語言，循序漸進地講解Power BI的各項功能，讓我能夠真正理解其背後的邏輯，而不是死記硬背操作步驟。如果書中能有一些貼閤實際工作場景的案例，並給齣詳細的解決方案，那將是極大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期使用Excel進行工作的人，我深知在數據量龐大、格式混亂的情況下，效率低下和錯誤頻齣的煩惱。一直聽說Power BI在數據分析和可視化方麵有著強大的能力，但苦於沒有係統性的學習資源，而且擔心學習麯綫過於陡峭。這本書的標題，特彆是“從零開始學”和“Power工具應用”，讓我看到瞭一個入門的絕佳機會。我特彆看重書中對Power Query的講解，希望能通過它來解決我日常工作中遇到的數據整理和預處理難題，例如如何自動化地從各種來源導入數據，如何進行數據清洗和格式轉換，以及如何閤並和關聯不同的數據集。此外，我也非常期待書中能夠展示如何利用Power BI將這些處理好的數據轉化為直觀、有洞察力的可視化圖錶和儀錶闆，從而能夠更有效地支持我的工作決策。如果書中能包含一些實際操作的步驟和技巧，我相信我一定能快速上手，並享受到Power BI帶來的效率提升。

評分☆☆☆☆☆

我是一名Excel愛好者，一直對數據分析和數據可視化抱有濃厚的興趣。雖然我對Excel的基礎功能比較熟悉，但總覺得在使用Excel進行數據分析時，效率還有待提高，尤其是在處理大量數據和需要進行復雜計算時，常常感到力不從心。這本書的標題“包郵Excel BI 之道 從零開始學Power工具應用+Power Query”吸引瞭我，特彆是“Power工具應用”和“Power Query”這兩個關鍵詞，讓我看到瞭提升Excel能力的全新途徑。我希望這本書能夠從零開始，係統地介紹Power Query的功能和應用，讓我能夠學會如何高效地進行數據清洗、轉換和閤並，擺脫繁瑣的手動操作。同時，我也期待這本書能結閤Power BI，教我如何將處理好的數據進行可視化展示，製作齣令人印象深刻的數據報錶和儀錶闆，從而更好地理解和呈現數據背後的信息。

評分☆☆☆☆☆

我是一名資深的數據分析師，雖然在Excel領域摸爬滾打多年，積纍瞭不少經驗，但總覺得在處理大規模數據和進行深度可視化方麵，還有很大的提升空間。市麵上有很多關於Power BI的教程，但很多都停留在錶麵，或者過於專注於某個單一功能。而這本書的標題“包郵Excel BI 之道”和“Power工具應用”，讓我覺得它可能是一本能夠真正觸及Power BI核心精髓的書籍。我更希望它能講解如何構建高效的數據模型，如何運用DAX語言進行復雜的計算和度量，以及如何設計齣能夠驅動業務決策的儀錶闆。我對書中關於“之道”的解讀充滿瞭好奇，期待它能幫助我理解Power BI的底層邏輯和最佳實踐，從而建立起一套自己的BI分析體係。當然，如果書中能有一些進階的應用技巧，例如如何處理時間序列數據、如何進行預測性分析等，那就更完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實吸引人，用色大膽而又不失專業感，"包郵Excel BI 之道"這幾個字有一種直擊痛點的感覺，彷佛能瞬間點亮迷茫中的Excel使用者。我一直在尋找能夠係統性地提升Excel數據分析能力的方法，尤其是那些能夠處理海量數據、進行自動化分析的工具。市麵上關於Excel的書籍不少，但很多要麼過於基礎，要麼過於理論化，讓我覺得難以落地。而這本書的標題，特彆是“從零開始學”和“Power工具應用”這樣的字眼，讓我看到瞭希望。我希望這本書能夠真正地從最基礎的概念講起，一步一步地引導我進入Power BI的世界，而不是直接拋齣復雜的概念和代碼。我特彆期待它能在數據清洗、數據建模、可視化設計等方麵提供清晰的指導，讓我能夠真正掌握將原始數據轉化為有價值商業洞察的能力。如果書中能包含一些實際的案例，哪怕是比較簡單的，也能極大地幫助我理解抽象的理論，並在實踐中鞏固所學。

評分☆☆☆☆☆

好好學

評分☆☆☆☆☆

好好學

評分☆☆☆☆☆

包裝很好！！！

評分☆☆☆☆☆

國內總算有中文版瞭，值得好好學習

評分☆☆☆☆☆

這方麵的資料比較少，書的內容還算不錯。

評分☆☆☆☆☆

包裝很好！！！

評分☆☆☆☆☆

ExcelBI之道，這本書在184頁到188頁裝訂倒瞭，而且內容太簡單！！！鄙視作者！！！！

評分☆☆☆☆☆

包裝很好！！！

評分☆☆☆☆☆

國內總算有中文版瞭，值得好好學習