《小白轻松学Power BI数据分析》 - 宋翔 - 电子工业出版社 - 香港大書城

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『簡體書』小白轻松学Power BI数据分析

書城自編碼： 3405988
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→數據庫
作者：宋翔
國際書號(ISBN)： 9787121369551
出版社：电子工业出版社
出版日期： 2019-08-01

頁數/字數： /
書度/開本： 128开釘裝：平装

售價：HK$ 113.9

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編輯推薦：

本书为读者提供了一种轻松愉快的阅读学习体验，全彩印刷、版式灵活、颜色清爽、内容优选、案例典型、视频赠送。本书包含大量案例，读者可以边学边练，书中的大多数3级标题以案例名称命名，既便于读者从目录中快速找到相应的案例，又能让读者了解每个知识点、每项技术的实际应用场合，从而实现技术与应用的无缝对接。为了便于读者学习和练习，本书附赠所有案例的源文件和重点案例的多媒体视频教程。

內容簡介：

零基础入门，让读者轻松、快速地掌握Excel数据透视表的使用方法和应用技巧。
本书为读者提供了一个轻松愉快的阅读学习体验，全彩印刷、版式灵活、颜色清爽、内容优选、案例典型、视频赠送。本书包含大量案例，读者可以边学边练，书中的大多数3级标题以案例名称命名，既便于读者从目录中快速找到相应的案例，又能让读者了解每个知识点、每项技术的实际应用场景，从而实现技术与应用的无缝对接。为了便于读者学习和练习，本书附赠所有案例的源文件和重点案例的多媒体视频教程。
本书适合想学习Power BI或Power BI For Excel进行数据分析和报表制作的读者。如果读者对Power BI不熟悉或从未使用过Power BI,那么学习本书可以让您快速掌握Power BI的使用方法，并且使用它解决实际应用中的问题。对于有一定使用经验的读者来说，有助于梳理Power BI的知识体系和功能特性。
本书适合想要学习使用Power BI 或Power BI for Excel 进行数据分析和报表制作的读者。如
果读者对Power BI 不熟悉或从未使用过Power BI，那么学习本书可以让您在短时间内快速掌握
Power BI 的使用方法，并使用它来解决实际应用中的问题。对于有一定使用经验的读者来说，
学习本书有助于梳理Power BI 的知识体系和功能特性，具有一定的参考价值。

關於作者：

宋翔，微软全球zui有价值专家（MVP），微软TechNet中文论坛版主，微软TechNet Webcast讲师，已出版多部简体及繁体著作，代表作有《Word排版之道》《Word排版技术大全》《Excel公式与函数大辞典》《Windows 10技术与应用大全》。在线解答读者学习过程中遇到的疑难问题，并帮助读者解决在实际应用和工作中遇到的技术问题，广受读者青睐。视音乐为生命，喜欢多种音乐风格，翻唱过中、英、日、韩、印等不同语言的上百首歌曲，曾任中国原创音乐基地的管理员。

第1章　Power BI快速入门 001

1.1 了解Power BI及其组件 002

1.1.1 Power BI的基本概念 002

1.1.2 Power BI的工作流程 003

1.1.3 Power BI的基本元素 003

1.2 创建和设计报表的操作环境 005

1.2.1 Power BI Desktop和Power BI for Excel 005

1.2.2 下载和安装Power BI Desktop 006

1.2.3 在Excel中安装Power加载项 010

1.3 使用Power BI Desktop创建报表的通用流程 013

1.3.1 连接并获取数据 014

1.3.2 整理和转换数据 014

1.3.3 为数据建模 015

1.3.4 为数据设置可视化效果 015

1.3.5 创建和共享报表 016

第2章　熟悉Power BI Desktop界面环境 017

2.1 三种视图 018

2.1.1 在三种视图之间切换 018

2.1.2 报表视图 018

2.1.3 数据视图 021

2.1.4 关系视图 023

2.2 查询编辑器 024

2.2.1 打开查询编辑器 025

2.2.2 查询窗格 026

2.2.3 数据区域 027

2.2.4 查询设置窗格 028

2.2.5 高级编辑器 028

2.2.6 保存工作 029

第3章　连接并获取数据 030

3.1 获取数据 031

3.1.1 获取Excel工作簿中的销售记录 031

3.1.2 获取CSV文件中的员工信息 033

3.1.3 获取Access数据库中的客户订单信息 035

3.1.4 获取SQL Server数据库中的数据 037

3.1.5 获取Web数据 039

3.1.6 输入新数据 040

3.1.7 只获取部分数据 041

3.2 刷新数据与更改数据源 043

3.2.1 刷新数据 043

3.2.2 更改数据源 044

3.2.3 编辑最近使用的数据源 046

3.2.4 删除查询 046

3.3 编辑查询步骤 048

3.3.1 重命名查询步骤 048

3.3.2 调整查询步骤的顺序 048

3.3.3 修改查询步骤中的操作 049

3.3.4 删除查询步骤 050

第4章　数据格式设置与行、列操作 051

4.1 整理字段 052

4.1.1 将第一行数据设置为字段标题 052

4.1.2 为销售记录输入正确的字段标题 053

4.1.3 更改字段的数据类型 053

4.2 替换值 055

4.2.1 批量将销售地区中的河北改为北京 056

4.2.2 批量替换特殊字符 057

4.3 转换文本格式 057

4.4 保留与删除行和列 059

4.4.1 删除前10条销售记录 059

4.4.2 保留第31~50条销售记录 060

4.4.3 保留销售额前3名和最后3名的销售记录 062

4.4.4 删除重复的销售记录 063

4.4.5 删除销售记录中的所有空行和空列 065

4.5 调整行和列的位置 066

4.5.1 将商品列移动到地区列的左侧 066

4.5.2 倒序排列行的顺序 067

4.5.3 对调行、列的位置 068

4.6 添加不同用途的列 069

4.6.1 复制现有列 069

4.6.2 使用索引列恢复数据的原始顺序 070

4.6.3 使用条件列对商品销售情况进行评定 072

4.6.4 使用自定义列计算商品单价 074

第5章　数据的提取、拆分与合并 076

5.1 提取字符 077

5.1.1 从位数固定的电话号码中提取后8位电话号码 077

5.1.2 从身份证号码中提取8位出生日期 078

5.1.3 从位数不固定的电话号码中提取区号 080

5.1.4 从客户信息中提取公司名称 081

5.2 从日期中提取日期元素 082

5.3 拆分列 085

5.3.1 将公司名称和客户姓名拆分为两列 085

5.3.2 将前3位区号与电话号码拆分为两列 087

5.4 合并多个表中的数据 088

5.4.1 合并1~3月的销售数据 088

5.4.2 合并订单信息与客户信息 091

5.5 合并文件夹中的文件 094

5.6 在一维表和二维表之间转换 097

5.6.1 将二维表转换为一维表 098

5.6.2 将一维表转换为二维表 099

5.7 筛选符合条件的数据 100

5.7.1 从多个部门中筛选出销售部的员工信息 100

5.7.2 筛选出年龄为25~35岁的员工信息 102

5.8 对数据进行分类汇总 103

5.8.1 统计每天的商品销售额 103

5.8.2 按日统计各类商品的销售额 105

第6章为数据创建关系和新的计算 107

6.1 为不同的表创建关系 108

6.1.1 自动为订单信息和客户信息创建关系 108

6.1.2 手动为订单信息和客户信息创建关系 109

6.1.3 修改关系 114

6.1.4 删除关系 114

6.2 创建新的计算 115

6.2.1 DAX公式基础 115

6.2.2 创建用于计算商品平均销量的度量值 117

6.2.3 创建用于评定员工销售业绩的计算列 120

第7章　数据可视化设计基础 122

7.1 创建可视化效果 123

7.2 设置可视化效果 126

7.2.1 更改可视化效果类型和字段的位置 126

7.2.2 移动和调整可视化效果的大小 127

7.2.3 自定义可视化效果的格式 128

7.3 钻取数据 129

7.4 使用切片器对可视化效果进行筛选 131

7.5 设置可视化效果的交互方式 132

7.6 使用焦点模式 133

7.7 查看与导出可视化效果关联的数据 134

第8章　使用多种可视化效果展示数据 136

8.1 柱形图和条形图 137

8.1.1 使用柱形图或条形图展示各类商品在所有地区的销量 137

8.1.2 使用柱形图或条形图展示各类商品在各个地区的销量 139

8.2 使用折线图展示商品销量的变化趋势 140

8.3 使用饼图展示商品在各个地区的销量占比 141

第9章　报表设计 143

9.1 报表页的基本操作 144

9.1.1 新建报表页 144

9.1.2 修改报表页的名称 144

9.1.3 复制报表页 145

9.1.4 删除报表页 145

9.2 设计报表时的一些有用工具 146

9.2.1 使用参考线快速对齐和定位可视化效果 146

9.2.2 使用页面筛选和报表筛选 147

9.2.3 使用文本框、形状和图片 148

9.2.4 使用报表主题为报表进行统一配色 149

9.2.5 聚焦可视化效果 150

第10章　综合案例商品销售分析 152

10.1 数据的导入、整理与建模 153

10.1.1 获取并合并12个月的销售数据 153

10.1.2 删除无效的行和列 155

10.1.3 删除重复的销售记录 156

10.1.4 将商品名称和销量拆分为两列 157

10.1.5 根据单价和销量计算销售额 158

10.1.6 创建总销售额度量值 160

10.2 使用数据模型创建可视化报表 161

10.2.1 使用柱形图对比各类商品的销量 161

10.2.2 使用饼图分析各类商品的销售额占比 162

10.2.3 为报表添加标题 163

10.2.4 通过钻取查看各季度销售额和月销售额 165

內容試閱：

在开始编写本书之前，我一直在考虑是使用Power BI Desktop 还是使用PowerBI for Excel 作为操作环境来介绍Power BI，最终选择Power BI Desktop 为操作环境来进行讲解的主要原因有以下两个。
第一，Power
BI Desktop 是完全独立于Excel 之外的软件，而且是免费的，无论读者的计算机中是否安装了Excel，都可以免费下载和安装Power BI Desktop。
第二，在Excel
中使用Power BI 功能需要安装加载项，在安装其中的PowerView
后，可能会遇到由于安全问题而被禁止使用的情形，只有修改注册表才能解决，对于不熟悉注册表操作的用户来说略显烦琐。
目前，市场上有很多Power BI 方面的书籍，这些书籍的内容主要分为两类：一类是较为全面地介绍使用Power
BI 及其中的Power BI Desktop 进行数据分析和报表设计；另一类专门介绍Power BI 中的某个独立分支，如Power Query 或PowerPivot。前一类中的很多书籍普遍存在一个问题缺乏系统性，没有对Power
BI的知识进行较好的梳理和归纳，读者在看完这类书后，对Power BI 和Power BIDesktop 的理解仍然不透彻，给后续学习带来困扰。对于大多数刚入门的读者来说，从整体上系统地理解Power BI 非常重要，尤其是在学习一项新技术时，清晰、明确地理解基本概念和相互之间的关系至关重要。
本书在整体结构和每章内容的安排上进行了反复思考和精心设计，对于想快速入门和使用Power BI、Power BI Desktop 的读者来说，本书是一本结构清晰、系统性强、前后内容紧密联系的图书。对于完全不了解Power BI 或没有太多使用经验的读者来说，本书可以让您快速上手，并对Power
BI 和Power BI Desktop 的组成和相关概念进行系统的梳理，为以后在各个环节上的深入学习打下坚实的基础。想要继续深入学习Power BI 的读者可以关注笔者后续出版的有关Power BI 的著作，包括Power Query、Power Pivot 和DAX 语言等。
本书的案例源文件中除提供.xlsx 格式的Excel 数据源外，还提供了.pbix 格式的Power BI 文件。提供Power BI 文件的主要目的是让读者看到案例的最终效果，
在Power
BI Desktop 的任意一种视图中打开本书的Power BI 文件都能够正常显示，
但是由于在Power
BI Desktop 中加载的数据源是绝对路径，当读者在Power BI 文件中打开查询编辑器时，读者计算机中的数据源路径与作者计算机中的数据源路径不一致，因此可能导致数据源加载失败。
本书的写作目的是帮助读者快速掌握Power BI 及其中的Power BI Desktop 在数据处理和报表设计与制作等方面的操作方法。本书主要有以下3 个特点。
每章都有相关案例，读者可以边学边练。大多数3级标题都以案例名称命名，既便于读者从目录中快速找到相应的案例，又能让读者了解每个知识点、每项技术的实际应用场景和方法，将技术与应用融为一体、无缝对接。
案例的选择以贴近工作、易上手、易操作为标准，便于读者理解和动手练习。每学完一个案例，都能有立竿见影的效果，使读者对后续的学习更有信心。
在每个操作的关键点上使用框线进行醒目标注，读者可以快速找到操作的关键点，节省读图时间。
本书共10
章，以数据分析的整体流程（获取数据整理数据数据建模展示数据）来设计全书的结构和每章内容，本书各章的内容简介如表所示。

本书适合以下读者阅读：
◆ 使用Power BI Desktop进行数据可视化分析与报表设计的用户。
◆ 使用Excel中的Power
Query、Power Pivot、Power View和Power Map进行数据可视化分析的用户。
◆ 从事数据分析工作的专业数据分析师。
◆ 从事数据整理、分析和管理的IT专职人员。
◆ 开展电商零售业务并需要进行数据分析的个人或企业用户。
本书附赠以下配套资源：
◆ 本书所有案例的源文件。
◆ 本书重点案例的多媒体视频教程。
如果在使用本书的过程中遇到问题，或者对本书的编写有一些意见或建议，可以通过以下方式与作者联系：
◆ 邮箱：songxiangbook@163.com。
◆ 微博：@宋翔book，微博网址http：weibo.comsongxiangbook。
◆ 作者QQ：188171768，加QQ时请注明轻松学以验证身份。
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