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马世权著 著

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• Power BI
• 数据分析
• 数据可视化
• 商业智能
• 数据建模
• DAX
• Power Query
• 报表制作
• 数据报告

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

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！

评分☆☆☆☆☆

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。

评分☆☆☆☆☆

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。

评分☆☆☆☆☆

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。

评分☆☆☆☆☆

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。

评分☆☆☆☆☆

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。