《Power BI商业数据分析与可视化》 - 孟庆娟李刚 - 人民邮电出版社 - 香港大書城

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『簡體書』Power BI商业数据分析与可视化

書城自編碼： 3831567
分類：簡體書→大陸圖書→教材→研究生/本科/专科教材
作者：孟庆娟李刚
國際書號(ISBN)： 9787115599360
出版社：人民邮电出版社
出版日期： 2023-02-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开釘裝：平装

售價：HK$ 57.3

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編輯推薦：

1.数据科学与统计系列首本与商业数据相关的分析与可视化教材。
2.大量商业类实训，提高数据分析与可视化实战嗅觉。
3.配套资源丰富，提供教学大纲、电子教案、PPT、课后习题答案、微课视频、源数据及源文件。
4.基于理论知识与上机实验进行课后习题组合，深度契合教学需求。
5.从数据输入、数据预处理、数据分析、数据可视化全流程介绍，结构清晰明了，发布零基础读者学习。

內容簡介：

本书以商业数据分析的流程为导向，基于微软公司推出的智能商业数据分析软件Power BI，系统地介绍了商业数据分析与可视化的主要内容及常用的分析方法。全书共8章，主要内容包括商业数据分析概述、商业数据的输入和导入、商业数据预处理、商业数据分析模型、商业数据可视化、Power BI商业数据分析报表、Power BI在线服务、Power BI商业数据分析综合案例。
为了方便教学，我们为使用本书的教师提供了丰富的教学资源，精心制作了教学大纲、电子教案、PPT 课件、案例素材、源代码、课后习题答案、题库及试卷系统等教学资源。如有需要，请登录人邮教育社区（www.ryjiaoyu.com）搜索书名下载并获取相关教学资源。
本书不仅可以作为高等院校电子商务、工商管理、会计、国际经济与贸易等专业的教材，也可以作为数据分析师或企业管理者等从业者的参考用书。

關於作者：

孟庆娟，昆明理工大学市场营销专业负责人，经济管理学院副教授，所教授课程为市场营销学、跨境电子商务、电子商务、品牌管理，拥有十余年的电子商务与市场营销数据分析的教学经验。

第 1章
学习目标...................................1
1.1 认识商业数据分析......................1
1.1.1 什么是商业数据分析 ..............2
1.1.2 商业数据分析的流程 ..............2
1.2 认识 Power BI ....................... 5
1.2.1 什么是 Power BI .................5
1.2.2 Power BI界面 ..................6
1.2.3 Power BI视图 ..................7
1.2.4 Power BI窗格 .................11
实训 1：下载安装 Power BI Desktop....14
实训 2：熟悉 Power BI Desktop 操作界面 ........................16
实训 3：申请 Power BI 服务账户 ........17
思考与练习.................................19

第 2章
学习目标.................................20
2.1 认识数据来源 ........................20
2.1.1 直接数据来源 ...................21
2.1.2 间接数据来源 ...................21
2.2 在 Power BI Desktop 中输入数据 .22
2.3 在 Power BI Desktop 中导入数据 .24
2.3.1 导入 Excel数据 ...............24
2.3.2 导入 Web数据 ................26
2.3.3 导入 MySQL数据库数据 .......28
实训：将网页数据导入 Power BI Desktop ..............31
思考与练习.................................32

第3章
学习目标.................................33
3.1 数据预处理 ..........................33
3.1.1 什么是数据预处理 ..............34
3.1.2 Power Query编辑器 ..........34
3.2 数据集成 ............................37
3.2.1 什么是数据集成 ................38
3.2.2 数据集成的实现方法............39
3.3 数据清洗 ............................50
3.3.1 什么是数据清洗 ................50
3.3.2 数据清洗的实现方法............52
3.4 数据转换 ............................57
3.4.1 什么是数据转换 ................57
3.4.2 数据转换的实现方法............59
3.5 数据归约 ............................62
3.5.1 什么是数据归约 ................62
3.5.2 数据归约的实现方法............64
实训 1：集成各季度采购数据 .............67
实训 2：清洗销售明细数据 ...............67
实训 3：转换员工考核结果 ...............68
实训 4：归约会员年龄数据 ...............68
思考与练习.................................69

第 4章
学习目标.................................70
4.1 数据建模 ............................70
4.1.1 什么是数据建模 .................71
4.1.2 Power Pivot组件和 DAX语言 .73
4.2 DAX 语言基础 ......................75
4.2.1 DAX语言的语法规则 ...........75
4.2.2 DAX语言的上下文 .............78
4.2.3 DAX语言的常用函数 ..........79
4.3 管理数据关系........................84
4.3.1 关系的基本概念 ................84
4.3.2 自动检测创建关系..............85
4.3.3 手动创建关系 ..................87
4.3.4 编辑和删除关系.............88
4.4 创建数据表中的元素 .................89
4.4.1 创建计算表 ....................89
4.4.2 创建计算列 .....................91
4.4.3 创建度量值 ....................94
4.4.4 创建层次结构 ..................96
实训 1：创建日历表和计算列 .............98
实训 2：统计各商品的总销量 .............98
思考与练习................................99

第 5章
学习目标................................100
5.1 可视化图表设计的要点 ..............100
5.1.1 选择合适的图表 ............... 101
5.1.2 保持客观性 ...................102
5.1.3 图表细节处理 .................103
5.1.4 图表色彩搭配 .................104
5.2 对比分析图表.......................106
5.2.1 什么是对比分析 ...............106
5.2.2 创建柱形图 ...................107
5.2.3 创建条形图 ................... 110
5.2.4 创建雷达图 ....................111
5.2.5 创建漏斗图 ................... 113
5.3 结构分析图表.......................115
5.3.1 什么是结构分析 ................115
5.3.2 创建饼图 ..................... 116
5.3.3 创建环形图 ................... 117
5.3.4 创建树状图 ................... 118
5.3.5 创建瀑布图 ................... 119
5.4 相关分析图表.......................121
5.4.1 什么是相关分析 ............... 121
5.4.2 创建散点图 ...................122
5.4.3 创建折线图 ...................123
5.5 描述性分析图表 ....................124
5.5.1 什么是描述性分析 .............125
5.5.2 创建表 .......................126
5.5.3 创建箱线图 ...................128
5.6 KPI分析图表 ......................130
5.6.1 什么是 KPI分析 ..............130
5.6.2 创建仪表图 ................... 131
5.6.3 创建卡片图 ...................132
5.6.4 创建 KPI图 ..................133
5.6.5 创建子弹图 ...................135
实训 1：网店流量结构分析...............137
实训 2：会员购买力描述性分析 ..........137
实训 3：销售任务达成分析 ..............138
思考与练习...............................138

第 6章
学习目标................................140
6.1 认识 Power BI 商业数据分析报表...140
6.1.1 什么是商业数据分析报表 ....... 141
6.1.2 商业数据分析报表的类型.......142
6.1.3 商业数据分析报表的结构.......143
6.1.4 商业数据分析报表的制作原则 ..143
【课程思政】数据分析并不难 ......... 144
6.2 整合商业数据分析报表..............144
6.2.1 设置报表页 ...................144
6.2.2 调整图表的大小、位置和颜色 ..147
6.2.3 添加其他对象——文本框、形状、图像 .........................148
6.3 筛选商业数据分析报表..............152
6.3.1 突出显示 .....................152
6.3.2 编辑交互 .....................153
6.3.3 筛选器 .......................154
6.3.4 切片器 .......................157
6.4 为商业数据分析报表制作书签 .......158
6.4.1 什么是书签 ...................158
6.4.2 添加书签 .....................159
6.4.3 书签放映 .....................160
6.4.4 形象化的形状和图片关联书签 ..162
6.4.5 聚焦和焦点模式...............164
6.4.6 视觉对象可见性...............165
6.5 商业数据分析报表发布..............167
实训：完成一份销售数据分析报表........168
思考与练习................................169

第 7章
学习目标................................170
7.1 认识 Power BI 在线服务 ...........170
7.1.1 什么是在线服务 ............... 171
7.1.2 在线服务主界面 ............... 171
7.2 仪表板 .............................174
7.2.1 什么是仪表板 .................174
7.2.2 创建仪表板 ...................176
7.3 分享与协作.........................185
7.3.1 工作区介绍 ...................185
7.3.2 分享仪表板 ...................187
实训：创建顾客数据分析仪表板..........188
思考与练习................................189

第 8章
学习目标................................190
8.1 案例背景与行业痛点 ................190
8.1.1 案例背景 ..................... 191
8.1.2 电商行业数据分析痛点......... 191
8.2 电商数据准备.......................191
8.2.1 数据获取与导入 ............... 191
8.2.2 数据编辑与整理...............192
8.3 电商数据建模.......................194
8.3.1 创建数据关系 .................194
8.3.2 数据计算 .....................194
8.3.3 数据分类 .....................195
8.4 电商数据可视化 ....................196
8.4.1 销售分析与可视化 .............196
8.4.2 会员分析与可视化.............197
思考与练习........200

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