包邮 从Excel到Power BI 商业智能数据分析+数据可视化与数据分析 2本 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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马世权，王国平 著

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• 自助服务BI
• 数据建模
• 办公软件

店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121333248

商品编码：23768588927

数据驱动的决策艺术：洞察、预测与赋能 在这个信息爆炸的时代，数据已成为企业最宝贵的资产。然而，海量的数据本身并不能直接带来价值，真正能够转化为商业洞察和竞争优势的，是对数据的深度挖掘、精准分析和有效可视化。本书旨在带领您踏上一段精彩的数据之旅，从理解数据的本质出发，掌握先进的分析方法，最终实现数据驱动的智慧决策。 第一部分：数据洞察的基石——理解与准备 在深入探讨数据分析技术之前，我们首先需要建立起对数据的正确认知。本部分将引导您理解不同类型数据的特点、数据的价值所在，以及在分析过程中可能遇到的挑战。 数据的多样性与价值 结构化数据：表格形式的数据，如销售记录、客户信息、财务报表等，是大多数商业分析的基础。我们将深入探讨如何从这些数据中提取关键指标。 半结构化数据：如XML、JSON格式的数据，在网络爬虫和API交互中常见，理解其结构化特征是进行分析的前提。 非结构化数据：如文本、图片、音视频，其分析难度较大，但蕴含着丰富的用户情感、市场趋势等信息，本部分将初步介绍处理这些数据的思路。 数据的生命周期：从数据的采集、存储、清洗、转换到分析和应用，理解数据的全生命周期管理，有助于优化分析流程，确保数据质量。 数据质量的重要性：垃圾进，垃圾出。我们将强调数据清洗和预处理在数据分析中的决定性作用，讲解常见的脏数据类型（如缺失值、异常值、重复值、格式不一致等）及其识别和处理方法。 数据准备的艺术——高效清洗与转换 清洗策略：针对不同类型的数据质量问题，我们将提供系统性的清洗策略，包括但不限于： 缺失值处理：填充（均值、中位数、众数、预测模型）、删除、插值等方法。 异常值检测与处理：基于统计学方法（如Z-score、IQR）和可视化方法（如箱线图）识别异常值，并讨论是删除、转换还是保留的决策。 重复值识别与去除：通过唯一标识符或组合字段进行匹配，确保数据的唯一性。 数据类型转换与标准化：统一日期格式、文本大小写、数值单位等，为后续分析奠定基础。 数据格式化与结构化：将不规范的数据整理成统一、易于分析的格式。 数据转换技术： 特征工程：从原始数据中提取、组合或创建新的、更有意义的特征，以提升模型性能。例如，从日期中提取星期几、月份，从文本中提取关键词等。 数据聚合与分组：按特定维度对数据进行汇总，如按产品统计销售额、按地区统计客户数量。 数据合并与连接：将来自不同源的数据按照关联键进行合并，构建更全面的数据集。 数据降维：在高维数据中提取主要信息，减少数据冗余，提高分析效率。 第二部分：数据分析的利器——方法与实践 掌握了数据的准备，接下来我们将进入数据分析的核心领域。本部分将介绍一系列经典且实用的数据分析方法，并结合具体案例，让您在实践中领悟其精髓。 探索性数据分析 (EDA)——发现数据中的故事 统计描述：计算均值、中位数、方差、标准差、百分位数等，全面了解数据的中心趋势、离散程度和分布形态。 可视化探索：通过直方图、散点图、折线图、条形图、箱线图等多种图表，直观地发现数据模式、趋势、相关性和潜在的异常。 相关性分析：探索变量之间的线性或非线性关系，为后续建模提供线索。 聚类分析：识别数据中的自然分组，发现具有相似特征的样本，如客户细分。 商业分析模型与应用 RFM模型：通过客户的最近一次购买时间 (Recency)、购买频率 (Frequency) 和购买金额 (Monetary) 对客户进行细分，为精准营销提供依据。 AARRR模型 (海盗模型)：分析用户生命周期中的关键环节——获取 (Acquisition)、激活 (Activation)、留存 (Retention)、推荐 (Referral)、收入 (Revenue)，优化用户增长策略。 漏斗分析：跟踪用户在特定流程中的转化路径，识别瓶颈并进行优化，如电商购物流程、注册流程等。 回归分析：预测连续型变量，如预测销售额、房价等，理解影响因素。 分类分析：预测离散型变量，如预测客户是否会流失、产品是否会被购买，用于风险评估、信用评分等。 时间序列分析：分析随时间变化的数据，识别趋势、季节性、周期性，用于销售预测、需求预测等。 关联规则挖掘：发现数据项之间的有趣关系，如“购买了A的顾客也很可能购买B”，常用于商品推荐、购物篮分析。 实战案例解析 我们将通过一系列真实的商业场景，如： 销售业绩分析：深入分析销售额、利润、渠道、区域、产品等维度的数据，找出增长点和下降原因。 客户行为分析：洞察用户点击、浏览、购买等行为，了解用户偏好，提升用户体验。 市场营销效果评估：量化不同营销活动的效果，优化广告投放和营销预算。 运营效率优化：分析供应链、库存、生产等环节的数据，提高运营效率，降低成本。 风险预警与识别：通过数据分析识别潜在的欺诈行为、信用风险或安全隐患。 第三部分：数据可视化——沟通与赋能 再精妙的分析，如果无法有效地传达给决策者，其价值将大打折扣。本部分将聚焦于数据可视化，帮助您将复杂的数据洞察转化为清晰、直观、引人入胜的视觉呈现。 可视化原则与设计 选择合适的图表类型：根据数据类型和想要传达的信息，选择条形图、折线图、饼图、散点图、地图、仪表盘等最能突出重点的图表。 清晰的标签与注释：确保图表有明确的标题、坐标轴标签，并适时添加数据点提示或解释性注释。 色彩的运用：合理运用色彩，突出关键信息，避免使用过多或过于刺眼的颜色，保持整体风格的统一。 避免误导性可视化：注意图表的比例、轴的起点，避免因设计不当而产生误导。 交互性设计：通过添加筛选器、钻取、联动等功能，让可视化报告更具探索性，允许用户自定义查看数据。 构建有影响力的仪表盘 (Dashboard) 仪表盘的构成要素：如何整合多个可视化图表，形成一个逻辑清晰、信息全面的仪表盘。 关键绩效指标 (KPI) 的呈现：突出展示核心业务指标，让管理者一目了然。 交互式仪表盘设计：如何设计能够让用户进行探索和自定义的仪表盘，以满足不同层级用户的需求。 故事化叙述：通过图表和文本的结合，将数据背后的故事娓娓道来，引发共鸣。 可视化工具的介绍与实践 我们将介绍业内主流的数据可视化工具，如Tableau, Power BI等（此处仅为举例，实际内容会根据书籍具体内容而定），并提供入门到进阶的操作指南。 数据连接与导入：如何连接各种数据源，如Excel文件、数据库、云服务等。 字段管理与计算：如何创建计算字段、度量值，对数据进行进一步加工。 图表创建与美化：详细演示不同图表的创建步骤和美化技巧。 仪表盘构建与发布：从零开始构建一个功能齐全、视觉精美的交互式仪表盘。 第四部分：从数据到决策——赋能商业智能 本书的最终目标是帮助您将所学的数据分析和可视化技能转化为实际的商业价值。本部分将强调如何将数据洞察融入决策流程，最终实现数据驱动的组织转型。 构建数据驱动的文化 数据素养的培养：如何提升团队整体的数据认知和分析能力。 建立数据共享与协作机制：打破数据孤岛，促进跨部门的数据协作。 将数据分析融入业务流程：让数据分析成为日常运营和战略规划的一部分。 案例研究与最佳实践 通过剖析一些成功企业如何利用数据分析实现业务增长、优化运营、提升客户满意度的案例，汲取经验。 分享在实际项目中可能遇到的挑战，以及应对这些挑战的最佳实践。 持续学习与技术展望 数据分析领域发展迅速，我们将鼓励读者保持学习的热情，并简要介绍未来可能的发展趋势，如人工智能、机器学习在商业智能中的应用等。 结语 本书不仅是一本技术指南，更是一次关于如何用数据说话、用数据决策的理念启蒙。通过掌握本书的内容，您将能够摆脱凭感觉做决策的模式，拥抱数据驱动的智慧，在激烈的商业竞争中占据先机，最终实现个人与组织的卓越成长。无论您是初学者还是有一定基础的从业者，本书都将是您在数据智能领域探索前行的坚实伙伴。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，在这个数据爆炸的时代，不会分析数据就相当于文盲。《Excel到Power BI》这套书，绝对是我近几年读过的最值得的书籍之一。我本身是做市场营销的，经常需要分析各种活动数据、用户行为数据，但以前总是凭感觉或者用最基础的Excel函数来处理，效率低下且容易出错。《从Excel到Power BI》这本书，尤其是它关于数据可视化和数据分析的部分，真的让我眼前一亮。作者非常善于将复杂的概念用通俗易懂的语言解释清楚，配合大量的图文示例，使得学习过程非常顺畅。我特别喜欢它讲到的数据清洗和转换的技巧，那些平时看起来很头疼的重复性劳动，在这本书里找到了高效的解决方案。更让我兴奋的是，它能够将Excel的强大功能与Power BI的交互式可视化能力完美结合，教你如何构建动态、美观的仪表盘，让复杂的业务数据一目了然。我现在已经能独立完成一些简单的BI报表了，老板也对我的工作效率和数据洞察力赞不绝口。这套书不仅仅是教你工具，更是教你一种思考数据的方式。

评分☆☆☆☆☆

这套书的性价比真的很高！我购买的时候，看到《从Excel到Power BI》和《商业智能数据分析+数据可视化与数据分析》两本合集，觉得非常划算。我之前对数据分析的认知非常有限，只知道Excel的一些基本功能，对于如何利用数据来辅助决策，几乎是一无所知。《从Excel到Power BI》这本书，从Excel的数据处理技巧讲到Power BI的数据建模和报表制作，内容循序渐进，非常适合我这种想要系统学习的人。它不仅仅是工具的介绍，还融入了大量的商业分析的思维和方法。我最喜欢的是它关于数据可视化的部分，作者讲解了很多如何让图表更清晰、更有洞察力的方法，我之前做的图表总是有各种各样的问题，看了这本书之后，茅塞顿开。而且，它还教我如何构建动态的仪表盘，能够实时响应用户的交互，这在商业决策中简直是太重要了。现在我不仅能自己制作漂亮的报表，还能从数据中发现一些之前被忽略的潜在机会，这对我个人的职业发展非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直打开了我的新世界大门！我之前对数据分析完全是一窍不通，看到Excel里的数字就头疼。这套书，尤其是《从Excel到Power BI》，简直是为我量身定做的。它从最基础的Excel操作讲起，一点一点地教你如何整理、清洗数据，那些曾经让我望而却步的函数和公式，在作者的讲解下变得清晰易懂。最重要的是，它并没有止步于Excel，而是顺滑地过渡到了Power BI。我之前一直以为Power BI是什么高大上的东西，只有专业人士才能用，结果发现它比我想象的要亲民得多。书里一步一步教你如何连接数据源、创建报表，那些交互式的图表做得太漂亮了，感觉自己一下子就从一个普通的数据录入员变成了能跟老板汇报工作的数据分析师！而且，它还讲到了很多实用的商业分析思维，不仅仅是工具的介绍，更是教你如何从数据中发现问题、找到规律，这对于我来说简直是无价之宝。我现在已经开始尝试用Power BI分析我工作中的一些报表了，发现了很多之前从未注意到的细节，真的非常实用！

评分☆☆☆☆☆

说实话，我购买这套书的时候，主要被“商业智能”和“数据可视化”这两个词吸引了。我工作几年，发现数据越来越多，但是如何有效地从这些数据中提炼出有价值的信息，并以一种清晰、直观的方式呈现出来，一直是我的一个瓶颈。我之前尝试过一些在线课程，但总感觉碎片化，而且很多都只讲皮毛。《从Excel到Power BI》这本书，尤其是第二本《商业智能数据分析+数据可视化与数据分析》，给了我一个非常系统性的学习框架。它不仅讲解了Power BI这个强大的工具，更重要的是，它教会了我很多数据分析的底层逻辑和方法论。比如，如何定义关键绩效指标（KPI），如何选择合适的可视化图表来表达不同的数据关系，如何构建一个能够回答业务问题的仪表盘。书中有很多实际案例，非常贴合工作场景，读起来一点都不枯燥。我印象特别深刻的是关于数据预处理的部分，很多小技巧能省下大量的时间，而且避免了很多后期分析的麻烦。看完这本书，我感觉自己对数据有了更深层次的理解，不再是单纯地“看”数据，而是能够“读懂”数据，并利用数据来驱动决策。

评分☆☆☆☆☆

之前一直听身边的人说Power BI很厉害，但总是觉得门槛很高，不敢轻易尝试。《包邮 从Excel到Power BI 商业智能数据分析+数据可视化与数据分析》这套书，简直是专为我这种零基础小白准备的。从Excel的入门级操作讲起，逐步深入，一点点地勾勒出商业智能的轮廓。我尤其喜欢它在数据可视化方面的讲解，不仅仅是告诉你怎么做图，更重要的是告诉你为什么这么做，不同图表适合表达什么样的数据信息，以及如何让你的图表更具吸引力和说服力。书中的案例非常贴合实际工作场景，很多地方都能引起我的共鸣，让我觉得学到的知识可以直接应用到我的工作中。它没有那种泛泛而谈的理论，而是非常注重实践操作，每一章节都附带了详细的步骤和截图，跟着做一遍，就能很快掌握。现在我对Excel的掌握程度更上一层楼，并且对Power BI也有了初步但扎实的认识，感觉自己离成为一个数据分析达人又近了一步。

评分☆☆☆☆☆

确实好书

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学习资料，努力中

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书质量很好，还没看，内容对工作比较适合

评分☆☆☆☆☆

好书读好书

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内容太简单

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可以质量没得说送货速度很快！

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受益匪浅

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