从Excel到Power BI

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马世权著 著
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  • DAX
  • Power Query
  • 报表制作
  • 数据报告
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店铺: 文轩网旗舰店
出版社: 电子工业出版社
ISBN:9787121333248
商品编码:24853459033
出版时间:2018-02-01

具体描述

作  者:马世权 著 定  价:59 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2018年02月01日 页  数:263 装  帧:平装 ISBN:9787121333248 第1章PowerBI:让数据飞起来1
1.1什么是PowerBI:未来已至2
1.2从Excel到PowerBI的5个理由9
1.3数据分析原理:其实很简单14
第2章PowerBI初体验及数据可视化24
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年来做的很好的事情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
第3章数据查询:PowerQuery69
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
3.6PowerQuery与精益管理思想113
3.7PowerBI的M语言与DAX语言之争119
第4章数据建模:PowerPivot与DAX语言123
部分目录

内容简介

Microsoft Power BI 是微软发布的一套商业分析工具。其功能整合了Excel 中的Power Query、Power Pivot、Power View、Power Map 插件,并加入了社交分享、云服务等功能。《从Excel到Power BI : 商业智能数据分析》以Excel 基础+Power BI 为方法论,使用很平易近人的语言讲解Power BI 的技术知识,让零基础读者也能快速上手操作Power BI。《从Excel到Power BI : 商业智能数据分析》以读者的兴趣阅读为出发点,首先通过介绍可视化模块让读者全面体验Power BI 的操作等 马世权 著 马世权,CPA Canada特许专业会计师;具有多年“世界500强”公司财务分析、风险管理经验;现任互联网金融行业运营分析经理;知乎专栏、公众号“Power BI大师”创始人。
《从Excel到Power BI:数据分析与可视化实战指南》 引言 在信息爆炸的时代,数据已成为驱动决策、优化流程、洞察未来的核心要素。然而,海量的数据若不能被有效地提取、分析和呈现,便如同散落的珍珠,价值难以显现。对于绝大多数商业人士、分析师、乃至希望提升个人竞争力的职场人士而言,掌握数据分析与可视化工具的使用,已不再是锦上添花,而是必备的核心技能。《从Excel到Power BI:数据分析与可视化实战指南》应运而生,旨在为广大读者提供一条从熟悉的数据分析起点——Microsoft Excel,到当前行业领先的商业智能平台——Microsoft Power BI的系统性学习路径。本书并非一份枯燥的技术手册,而是一场赋能您成为数据驱动决策者的旅程,它将引导您一步步揭开数据背后的秘密,用可视化的语言讲述数据的价值。 本书内容概述 本书分为三个核心部分:Excel数据处理精要、Power BI入门与进阶,以及整合应用与实践案例。我们深知,许多读者已对Excel这把瑞士军刀般的数据处理工具游刃有余,但又渴望触及更专业、更强大的商业智能领域。因此,本书并非简单地重复Excel的常见用法,而是聚焦于那些最能为数据分析打下坚实基础、并能与Power BI无缝对接的关键技能。 第一部分:Excel数据处理精要——为Power BI奠定坚实基础 在Power BI的世界里,数据的“清洁”与“塑形”(Clean and Shape)是首要环节。Excel,作为我们最为熟悉的电子表格软件,在这一过程中扮演着至关重要的角色。本部分将引导您深入理解并熟练运用Excel中的高级功能,以确保导入Power BI的数据是准确、完整且格式规范的。 数据导入与整理的艺术: 我们将超越简单的复制粘贴,重点讲解如何利用Excel的“获取外部数据”功能,连接各种数据源(如文本文件、数据库、网页数据),并学习如何处理不同编码、分隔符、以及嵌套数据。您将掌握“文本分列”、“删除重复项”、“筛选”、“排序”等基础但至关重要的数据清洗技术。 Excel函数与公式的威力: 函数是Excel的灵魂。本部分将精选一系列在数据分析中最常用的Excel函数,包括但不限于: 查找与引用函数: `VLOOKUP`(以及其更灵活的`XLOOKUP`)、`HLOOKUP`、`INDEX`+`MATCH`,用于跨表查找和整合数据。 逻辑函数: `IF`、`AND`、`OR`、`IFERROR`,用于构建条件判断和错误处理。 文本函数: `LEFT`、`RIGHT`、`MID`、`LEN`、`FIND`、`SUBSTITUTE`、`CONCATENATE`(或`&`),用于字符串的分割、合并、替换和提取。 统计函数: `SUMIFS`、`AVERAGEIFS`、`COUNTIFS`、`MAXIFS`、`MINIFS`,用于根据多重条件进行统计分析。 日期与时间函数: `TODAY`、`NOW`、`YEAR`、`MONTH`、`DAY`、`DATEDIF`、`WEEKDAY`,用于处理时间序列数据。 高级函数(简介): 适时介绍一些更高级但极其有用的函数,如`OFFSET`、`INDIRECT`,为Power BI中的DAX打下概念基础。 数据透视表与数据透视图: 这是Excel中最强大的数据汇总与分析工具。我们将深入讲解如何构建多维度的数据透视表,理解字段列表的操作,学会创建计算字段、计算项,并掌握数据透视表的切片器与日程表功能,用以实现交互式的数据探索。数据透视图的运用则能直观地将数据透视表的分析结果可视化。 Power Query (Get & Transform Data) 的Excel实践: 作为Power BI的核心数据准备引擎,Power Query在Excel中早已集成。本部分将详细介绍Power Query编辑器,包括如何连接数据源、进行数据转换(如更改数据类型、重命名列、拆分列、合并列、添加自定义列、创建度量列等)、使用“高级编辑器”进行M语言的初步探索,以及如何合并与追加查询。掌握Power Query在Excel中的使用,将极大地降低您学习Power BI的门槛。 Excel数据模型基础(可选,但推荐): 简要介绍Excel中数据模型的概念,理解表之间的关系,为后续Power BI中的数据建模打下初步认知。 第二部分:Power BI入门与进阶——打造互动式商业洞察 掌握Excel中的数据处理能力后,我们将正式踏入Power BI的强大世界。本书将以一种循序渐进、实践驱动的方式,带您领略Power BI的魅力,从搭建数据模型到创建令人惊艳的可视化报表。 Power BI Desktop 概览与安装: 介绍Power BI Desktop的界面布局、核心组件(报表视图、数据视图、模型视图),以及如何从官网免费下载安装。 连接与导入数据: 详细演示如何使用Power BI Desktop连接各种数据源,包括Excel文件、CSV文件、文件夹、SQL Server数据库、Azure SQL数据库,以及Web服务等。我们将重点讲解如何利用Power Query编辑器在Power BI中进行数据清洗与转换,其操作逻辑与Excel中的Power Query高度一致,学习曲线平缓。 Power BI 数据建模: 这是Power BI的核心能力之一。 理解表格与关系: 讲解如何识别和建立表之间的关联(一对一、一对多、多对多),并深入理解星型模型和雪花型模型的概念。 DAX(Data Analysis Expressions)入门: DAX是Power BI的计算语言,本书将精选最常用、最核心的DAX函数,并结合实际场景进行讲解,帮助您掌握: 度量值 (Measures): 创建聚合计算,如总销售额、平均利润、客户数等。 计算列 (Calculated Columns): 在表格中创建新的列,用于存储基于现有列的计算结果。 常用DAX函数: `SUM`、`AVERAGE`、`CALCULATE`(Power BI中最重要的函数之一,用于修改筛选上下文)、`FILTER`、`ALL`、`RELATED`、`LOOKUPVALUE`、`IF`、`SWITCH`、`FORMAT`等。 时间智能函数: `TOTALYTD`、`TOTALQTD`、`TOTALMTD`、`SAMEPERIODLASTYEAR`等,用于进行同比、环比分析。 Power BI 可视化图表: 内置图表精讲: 详细介绍Power BI提供的各种内置图表类型,如条形图、柱形图、折线图、饼图、地图、散点图、卡片图、仪表盘图等,并讲解何时选择哪种图表最能有效传达信息。 图表格式化与交互: 学习如何调整图表的颜色、标题、轴标签、数据标签等,使其更加美观易懂。掌握如何设置图表间的联动、筛选器、切片器,创建交互式的仪表板。 自定义视觉对象: 介绍如何导入和使用Power BI AppSource上的自定义视觉对象,扩展可视化能力。 创建交互式报表: 学习如何组织报表页面,设计有效的报表布局,利用书签、钻取、工具提示等功能,提升报表的用户体验。 Power BI 服务: 简要介绍Power BI服务的概念,包括工作区、数据集、报表发布、共享、刷新计划、仪表板创建与管理等,让您了解如何将您的分析成果分享给他人。 第三部分:整合应用与实践案例——将知识转化为能力 理论学习固然重要,但只有通过实际操作,才能真正掌握技能。《从Excel到Power BI》本书的第三部分将汇集前两部分的知识,通过多个贴近实际业务场景的案例,引导读者完成从原始数据到业务洞察的全过程。 案例一:销售业绩分析仪表板 数据来源: 模拟的销售交易数据(包含产品、客户、区域、日期、销售额、成本、利润等)。 Excel预处理: 使用Excel进行初步的数据清洗,包括处理缺失值、数据类型转换、创建辅助列(如年份、月份、季度)。 Power BI建模: 在Power BI中连接Excel数据,建立产品维度表、客户维度表、日期维度表与事实表(销售交易表)之间的关系。 DAX计算: 创建度量值,如总销售额、总利润、利润率、同比销售增长率、月度销售额累计等。 可视化报表: 构建包含销售趋势折线图、区域销售额柱形图、产品销售额排行榜条形图、KPI指标卡(总销售额、总利润、平均利润率)、客户细分饼图等元素的交互式报表。 案例二:客户行为分析与营销优化 数据来源: 客户注册信息、交易记录、网站访问日志(简化)。 Excel与Power BI联合: 使用Excel对结构化数据进行初步处理,然后利用Power BI的Power Query合并不同来源的数据。 Power BI建模: 构建客户维度表、产品维度表、交易事实表。 DAX计算: 计算客户生命周期价值(CLV)的简化模型、复购率、平均交易间隔、高价值客户识别等。 可视化报表: 创建客户画像(年龄、性别、地域分布)的图表,客户交易频率与金额的散点图,RFM(Recency, Frequency, Monetary)分析的矩阵视图,以及针对不同客户群体的营销策略建议的概览。 案例三:运营效率监控仪表板 数据来源: 生产数据、设备故障日志、库存数据。 Excel与Power BI: 使用Excel处理设备日志中的非结构化文本信息,导出为结构化数据,再通过Power BI进行整合。 Power BI建模: 建立设备表、工单表、时间表。 DAX计算: 计算设备平均无故障运行时间(MTBF)、平均修复时间(MTTR)、停机时间百分比、生产合格率等。 可视化报表: 设计包含设备稼动率趋势图、故障类型分布饼图、区域设备健康状况地图、工单处理效率分析表等,用于生产运营的实时监控与优化。 本书的目标读者 本书适合以下人群: Excel资深用户: 希望将Excel技能迁移和扩展到更专业的BI工具,以进行更复杂的数据分析和可视化。 初、中级数据分析师: 想要系统学习Power BI,掌握其核心功能,并能独立完成数据分析项目。 业务部门经理与决策者: 希望通过数据驱动决策,提升业务洞察力,但不具备专业的编程背景。 市场营销、销售、运营、财务等领域从业者: 需要利用数据分析来评估绩效、优化策略、发现机会。 学生与职场新人: 希望掌握一项在当前就业市场极具竞争力的技能。 本书的独特价值 平滑过渡: 以Excel作为起点,最大程度地降低了学习Power BI的心理门槛和技术难度,充分利用了读者已有的知识基础。 实战导向: 强调“学以致用”,通过丰富的案例,让读者在解决实际问题的过程中掌握理论知识。 理论与实践相结合: 既深入讲解了Power BI的核心概念和技术(如DAX),又提供了可操作的步骤和技巧。 内容全面且精炼: 涵盖了从数据准备、模型构建到报表设计的完整流程,同时聚焦于最实用、最核心的功能。 语言通俗易懂: 避免使用过于晦涩的专业术语,用清晰、简洁的语言讲解复杂概念。 结语 数据分析与可视化不再是少数技术专家的专属领域,而是赋能每一个职场人士的强大武器。《从Excel到Power BI:数据分析与可视化实战指南》将是您在这个数字化浪潮中,提升个人价值、赋能业务增长的得力助手。我们相信,通过本书的学习,您将能够自信地驾驭数据,用可视化语言讲述数据的故事,做出更明智、更具前瞻性的决策。让我们一起,开启这段精彩的数据探索之旅!

用户评价

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这本书的封面设计着实吸引人,那种深蓝色的背景配上简洁的白色和橙色字体,透露出一种专业而又不失活力的感觉。我是在一次技术研讨会上偶然看到有人带着这本书的,当时我对数据分析的兴趣正浓,尤其是如何在不同工具之间搭建桥梁。这本书的定价也挺合理,对于想系统学习数据可视化和报告制作的职场人士来说,绝对是物超所值。拿到手后,我立刻被它的纸张质感和印刷质量所打动,感觉这是一本可以经常翻阅、标记重点的实用工具书,而不是那种看完一次就束之高阁的理论教材。封底的简介虽然没有透露太多具体章节内容,但“从Excel到Power BI”这个标题本身就精准地勾勒出了目标读者的画像——那些每天与电子表格打交道,却渴望升级到更强大、更动态的数据呈现方式的专业人士。它传递出一种强烈的信号:掌握了基础,你就能迈向顶尖。

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这本书的排版风格非常注重用户体验,这在技术类书籍中往往是一个容易被忽略的细节。内容区域和代码/公式示例区域的区分度做得非常好,采用了不同的背景色和字体粗细,使得读者在快速浏览时能一眼抓住重点。我尤其欣赏它在案例选择上的贴近性。很多教程的案例都过于理想化或专业化,让人觉得在自己的日常工作中难以复现。然而,这本书的例子,比如‘库存周转分析’、‘销售漏斗对比’这类,都是我们在财务、运营会议上经常需要面对的场景。通过这些熟悉的业务情境,我能够更容易地将书中学到的新工具和新方法,迅速映射到我自己的工作表单上,实现了知识到技能的即时转化。这种“学即能用”的设计理念,是它区别于市面上其他同类书籍的关键所在。

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初翻阅这套书时,我最大的感受是其逻辑组织上的严谨性。它并非简单地将Excel和Power BI的功能罗列出来,而是构建了一个清晰的、循序渐进的学习路径。我注意到作者在开篇就花了大量的篇幅来探讨“思维的转换”,这一点至关重要。很多从Excel过渡到Power BI的人会陷入‘我在用做报表的心态在做数据模型’的误区,而这本书似乎预见到了这一点。它没有急于展示复杂的DAX公式,而是先教会你如何用Power BI的思维去规划数据结构,如何看待‘关系’和‘度量值’的真正价值。这种自上而下的结构设计,让读者在接触到具体操作前,就已经对未来的学习方向有了宏观的把握,极大地减少了学习初期的挫败感。它不是一本孤立的软件操作手册,更像是一份为职场数据分析师量身定制的职业发展路线图。

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我必须称赞作者在处理“痛点”问题时的细腻程度。比如,在谈到数据清洗和M语言(Power Query Editor)时,书中没有用晦涩难懂的术语去解释复杂的脚本逻辑,而是采取了一种“问题导向”的教学方式。比如,它会先展示一个Excel中处理起来极其繁琐的数据合并场景——跨多个工作簿且格式不一,然后顺理成章地引出Power Query是如何通过几个简单的步骤优雅地解决这个问题的。这种“先展示困境,再展示解药”的叙事手法,极大地增强了读者的学习动力。它让读者感觉到,这本书不是在教你一些“高大上”但用不上的知识,而是在为你解决每日的加班之苦,提供了实实在在的效率武器。

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从整体阅读体验来看,这本书的语言风格在保持专业性的同时,又带有一种鼓励探索的亲和力。作者的文字很少有那种居高临下的说教感,反而更像是一位经验丰富的前辈在手把手地指导初学者。它在讲解一些Power BI的高级特性,比如参数化报表设计或者与Azure服务的初步集成概念时,会适当地放缓节奏,并通过大量的图示来辅助理解,确保即便是数据分析领域的“跨界者”也能跟上节奏。整本书读下来,我感觉自己不仅掌握了一套新的软件操作流程,更重要的是,我的数据分析思维框架得到了重塑。它成功地将Excel的熟悉感平稳地过渡到了Power BI的强大能力上,是一本真正为中国职场环境定制的优秀入门及进阶参考书。

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