從Excel到Power BI:商業智能數據分析 | 被動收入的投資秘訣 - 2024年7月

從Excel到Power BI:商業智能數據分析

作者:馬世權
出版社:電子工業
出版日期:2018年02月01日
ISBN:9787121333248
語言:繁體中文

Microsoft PowerBI是微軟發布的一套商業分析工具。其功能整合了Excel中的Power Query、Power Pivot、Power View、Power Map插件,並加入了社交分享、雲服務等功能。《從Excel到Power BI:商業智能數據分析》以Excel基礎+Power BI為方法論,使用最平易近人的語言講解Power BI的技術知識,讓零基礎讀者也能快速上手操作Power BI。《從Excel到Power BI:商業智能數據分析》以讀者的興趣閱讀為出發點,首先通過介紹可視化模塊讓讀者全面體驗PowerBI的操作,並掌握讓數據「飛起來」的秘籍;然后邁上一個大台階,讓讀者學習Power Query數據查詢功能,瞬間解決最耗費時間且附加值低的工作;最后全力攻克Power BI的核心價值模塊Power Pivot(數據建模)和DAX語言,讓讀者直達商業智能數據分析的巔峰,站到Excel的肩膀上。本書適合財務、管理、客服、物流、行政與人力資源、電商等行業人員,也適合零IT基礎的讀者。馬世權CPA Canada特許專業會計師具有多年「世界500強」公司財務分析、風險管理經驗現任互聯網金融行業運營分析經理知乎專欄、公眾號「Power BI大師」創始人

第1章 Power BI:讓數據飛起來 1 事物的本質往往沒有那麼復雜,就好像浩瀚的宇宙,雖然流星稍縱即逝,但我們可以計算它的速度,雖然 我們觸摸不到銀河系,但可以度量它的大小,這是因為我們掌握了天體運動的原理。同樣,如果我們掌握了數據分析原理,就會發現那些所謂的高級分析、轉化漏斗 分析、全面預算,還有最近比較火的增長黑客 AARRR 模型等,不過是浩瀚的知識體系中原理應用的一個場景。本章會剝去數據分析神秘的「外衣」,以淺顯的語言來講述數據分析原理。1.1 什麼是 Power BI:未來已至 21.2 從 Excel 到 Power BI 的 5 個理由 91.3 數據分析原理:其實很簡單 14 第2章Power BI 初體驗及數據可視化 24「Logic will get you from A to B. Imagination will take you everywhere.」(邏輯會把你從 A 帶到 B,而想象力可以帶你去任何地方。)數據可視化不僅是一門技術,也是一門藝術,同樣的數據在不同人的手里,展現的效果會千差萬別,掌握這門技能需要我們理解數據並具有想象力。2.1 什麼是數據可視化:視覺盛宴的開始 25 2.2 數據查詢初體驗:把數據裝到「碗」里 27 2.3 數據建模和度量值:Excel 在 20 年來做的很好的事情 31 2.4 可視化及自定義視覺對象:將圖表一網打盡 39 2.5 篩選器、層次、交互和分享:顛覆靜態報表 51 2.6 可視化原則:平衡的藝術 61 第3章 數據查詢:Power Query 69 大 多數數據分析師都是用 80%的時間做基礎的數據處理工作,而用不到 20%的時間做數據分析工作。借助強大的 Power Query 工具,可以解決這個工作時間分配失衡的問題,打造一個工作新常態:用 20%的時間做數據處理工作,用 80%的時間做數據分析工作。3.1 告別「數據搬運工」 70 3.2 數據清洗 30 招:變形金剛 75 3.3 獲取數據:從網頁和數據庫 97 3.4 追加與合並查詢:你還在用 Vlookup 函數嗎 103 3.5 多文件合並:復制和粘貼的殺手 109 3.6 Power Query 與精益管理思想 113 3.7 Power BI 的 M 語言與 DAX 語言之爭 119 第4章 數據建模:Power Pivot 與 DAX 語言 123 「如果一件事情,你不能度量它,就不能增長它」。有人說,度量值是 Excel 在 20年來做得很好的一件事。作為一個數據分析工具, Power Pivot 和 DAX 語言才是 Power BI 的核心和靈魂。4.1 基本概念:度量的力量 124 4.2 關系模型:建築設計師 126 4.3 Power Pivot 與 Pivot:超越普通 129 4.4 度量值:將變革進行到底 133 4.5 計算列:溫故而知新 138 第5章 DAX 語言入門:真正的顛覆從這里開始 142 DAX 什麼是?DAX,Data Analysis Expression,即數據分析表達式。本書選取了 DAX 公式中的 24 個核心公式,並且根據它們的使用頻率由大到小分成了 3 個階段。其中入門階段的函數是最常用、核心的部分,攻克它們便可以制作一些小的數據分析模型。5.1 DAX 語言:數據分析表達式 143 5.2 聚合函數:計算器 150 5.3 Calculate 函數:最強大的引擎 153 5.4 All 函數 156 5.5 Allexcept 和 Allselceted 函數兄弟 161 5.6 Filter 函數:高級篩選器 165 5.7 理解上下文:DAX 語言學習里程碑 173 第6章 DAX 語言進階:最簡單也是很好用的 184 我們可以把 DAX 當作一門語言來學習,也可以把它當作 Excel 公式來看,因為它們非常相似,而且大部分函數都是通用的。這也會讓你從傳統的 Excel 轉到現代的Power BI 更容易,相對學習成本更低。初階函數的學習難度較小,與 Excel 函數很像,可以說是 Excel 函數的擴展。6.1 Divide 函數:安全除法 185 6.2 If/Switch 函數:邏輯判斷 187 6.3 關系函數:Related、Relatedtable 和 Lookupvalue 188 6.4 Time Intelligence 函數:時間智能函數 192 6.5 日歷表的使用 200 6.6 分組的技巧 205 6.7 度量值的收納盒 210 第7章 DAX 語言高階:進擊的數字大廚 213 高 階函數的學習相對前兩個階段要更難,然而有了前兩個階段的學習基礎,它們不過是另一個小山頭。當你完成了這 3 個階段共 24 個函數的學習,就好比掌握了太極拳的 24 個精髓招式,將它們組合起來運用自如后就可以達到以不變應萬變的境界。這些函數足以讓你應對 80%以上的數據分析需求。7.1 Values 函數:不重復值 214 7.2 Hasonevalue 函數:只有一個值 217 7.3 SumX 函數:掌握 X 類函數 218 7.4 Earlier 函數:當前行 221 7.5 RankX 和 TopN 函數:排名 226 7.6 輔助表:巧妙的助攻 231 7.7 VAR/Return 函數:錄音機 241 7.8 DAX:用作查詢的語言 247 7.9 取長補短:Excel + Power BI = Better Together 256 后記 261


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