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数据分析从Excel到Power BI Power BI商业数据分析 思维、技术与实践 版权信息
- ISBN：9787301321423
- 条形码：9787301321423 ; 978-7-301-32142-3
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
数据分析从Excel到Power BI Power BI商业数据分析 思维、技术与实践 本书特色
1.易学易懂：提供高手神器+高手自，学练结合，力求看得懂、学得会、用得上； 2.系统全面：结合行业典型案例讲解，以数据的收集、分析、可视化为逻辑主线，涵盖数据分析全流程核心要点； 3.浓缩高效：杜绝难理解的高深理论，遵循“二八定律”，掌握20%的技能解决80%的问题； 4.优势特色：全彩印刷，例图精美，注重提供思路、方法和资源工具激发数据分析思维； 5.超值资源：免费赠送全书同步素材文件，相关视频、图文、插件工具等学习资源。
数据分析从Excel到Power BI Power BI商业数据分析 思维、技术与实践 内容简介
本书以 Power BI 数据分析软件为平台，将企业实际工作需求作为出发点，分别从思维、技术、实践这三个方面，全面系统地讲解和分享了Power BI在企业日常数据分析场景的运用思维、实操技能及综合管理应用的思路。 本书分为三大部分。第 1 篇（第 1 ～ 4 章）以循序渐进的方式介绍企业数据分析的基本流程、常见模型及应用案例。第 2 篇（第 5 ～ 8 章）主要介绍和讲解了企业数据分析人员必知必会的 Power BI 工具的操作技能、应用技巧及经验，内容包括各种实用工具的使用技能、常见问题的解决方法，以及各类函数和各种图表的作用及具体运用方法。这部分知识可帮助商业数据分析人员精进、精通 Power BI 的核心技术。第 3 篇（第 9 ～ 10 章）则是主要介绍如何通过 Power BI 来制作数据分析报表，并结合常见的应用案例，综合前面篇章所讲的各种技能，讲解 Power BI 在企业日常数据分析工作中的实践应用，同时向读者分享数据报表的管理思路与应用经验。
数据分析从Excel到Power BI Power BI商业数据分析 思维、技术与实践 目录
Chapter 01 走进商业数据分析
1.1 什么是商业数据分析 .2
1.1.1 老板为什么要商业数据分析报告 2
1.1.2 谁才是商业数据分析的对象 .5
1.1.3 什么样的分析报告能获得老板的青睐 7
1.2 不同企业对商业数据分析的不同定位 .10
1.2.1 商业分析与数据分析 .10
1.2.2 商业分析与数据科学 .12
1.3 如何成为一名商业数据分析师 .13
1.3.1 经济学背景 13
1.3.2 统计学常识 14
1.3.3 计算机基础 16
1.3.4 其他能力 18
1.4 本章小结 .21
Chapter 02 商业数据分析基本流程
2.1 确认问题 .24
2.1.1 如何展开问题调查 .24
2.1.2 问题调查时的注意事项 .26
2.1.3 使用 5WHY 分析法明确调查方向27
2.2 数据收集 28
2.2.1 收集一手数据 28
2.2.2 收集二手数据 29
2.3 数据加工整理 .30
2.3.1 去除冗余数据 31
2.3.2 提取整合数据 32
2.3.3 对数据进行脱敏 .33
2.3.4 修正问题数据 34
2.4 数据建模 35
2.4.1 规范数据指代名称 .35
2.4.2 定义数据类型 36
2.4.3 建立表单关联关系 .37
2.4.4 进行数学运算 38
2.5 制作数据分析报表 39
2.5.1 创建可视化对象 .39
2.5.2 报表用户的权限分配 .40
2.5.3 报表的发布与更新 .41
2.5.4 编写数据分析报告 .41
2.6 本章小结 43
Chapter 03 商业数据分析的模型与思路
3.1 商业数据分析的四个层次 46
3.1.1 描述性分析 46
3.1.2 诊断性分析 47
3.1.3 预测性分析 48
3.1.4 规范性分析 49
3.2 商业数据分析的常用模型 .51
3.2.1 PEST 宏观环境分析模型 .51
3.2.2 SWOT 条件综合分析模型 .54
3.2.3 波特五力分析模型 .57
3.2.4 4P 营销分析模型 .60
3.2.5 5W2H 分析模型.62
3.3 商业数据分析的常见思路 .64
3.3.1 细分分析 64
3.3.2 对比分析 66
3.3.3 趋势分析 67
3.3.4 组群分析 70
3.3.5 关联分析 71
3.4 本章小结 73
Chapter 04 商业数据分析的常见应用示例
4.1 客户分析 .76
4.1.1 客户生命周期 76
4.1.2 客户状况衡量指标 .79
4.1.3 RFM 客户分析模型 83
4.2 成本收益分析 .88
4.2.1 现值 89
4.2.2 净现值 91
4.2.3 分析的基本步骤 .93
4.3 销售分析 94
4.3.1 常见关注指标 95
4.3.2 基本分析点 101
4.4 本章小结 108
Chapter 05 商业数据分析利器：Power BI 的基本操作
5.1 巧用查询编辑器 . 112
5.1.1 选择恰当的数据加载方式 .112
5.1.2 灵活引用数据 .115
5.1.3 明确数据名称和类型 .117
5.1.4 小心排序陷阱 .119
5.1.5 调用自定义函数和参数 .121
5.2 灵活使用建模工具 123
5.2.1 巧建表关联关系 .123
5.2.2 向报表内添加图片 .125
5.2.3 分析和预测功能 .127
5.2.4 角色权限分配 .128
5.3 提高建模效率的小技巧 .131
5.3.1 DIVIDE 函数 vs 除法操作符 / 132
5.3.2 恰当使用ISERROR和IFERROR 132
5.3.3 谨慎对待空值 .133
5.3.4 使用 SELECTEDVALUE 代替
VALUES 135
5.3.5 在 CALCULATE 函数中尽可能使用
布尔类型表达式 135
5.3.6 使用自定义变量代替复杂嵌套表达式 .136
5.4 本章小结 144
Chapter 06 商业数据分析准备：数据的整理与查询
6.1 向 Power BI 中添加数据 152
6.1.1 输入数据 152
6.1.2 获取数据 153
6.2 对数据进行修正 .158
6.2.1 替换 Error 值 158
6.2.2 透视列和逆透视列 .160
6.2.3 拆分数据列 162
6.3 对数据进行整理 .167
6.3.1 添加条件列和自定义列 .167
6.3.2 对数据进行分组统计 .168
6.3.3 对分组数据进行拆解 .171
6.4 数据查询语言 M .175
6.4.1 基本构成 175
6.4.2 函数结果 177
6.4.3 常见错误和解决方案 .178
6.5 本章小结 181
Chapter 07 商业数据分析建模：数据的建模计算
7.1 数据分析表达式 DAX.186
7.1.1 DAX 表达式.186
7.1.2 DAX 表达式与 Excel 函数 187
7.1.3 DAX 语言与 M 语言 188
7.1.4 计算列和度量值 .189
7.1.5 DAX 中的上下文193
7.2 数据汇总 195
7.2.1 自动汇总 196
7.2.2 求和函数 SUM 和 SUMX 197
7.2.3 求*大值函数 MAX 和 MAXX .198
7.3 数据排序 201
7.3.1 按列排序 201
7.3.2 排序函数 RANKX 203
7.4 数据筛选 207
7.4.1 筛选器 207
7.4.2 切片器 208
7.4.3 筛选函数 FILTER、All 和
CALCULATE .210
7.5 数据分类 216
7.5.1 分组 216
7.5.2 层次结构列 218
7.5.3 统计分类函数 SUMMARIZE 和
GROUPBY .218
7.5.4 逻辑函数 IF 和 SWITCH .223
7.6 本章小结 228
Chapter 08 商业数据的直观展示：数据的可视化处理
8.1 打造优秀可视化数据报表的秘诀 .238
8.1.1 明确主题 238
8.1.2 选择合适的视觉对象 .238
8.1.3 设定好标题和说明信息 .239
8.1.4 规划好数据单位信息 .240
8.1.5 配置恰当的颜色 .241
8.1.6 设定合理的报表布局 .244
8.2 对比类视觉对象 .245
8.2.1 条形图和柱状图 .245
8.2.2 折线图 248
8.2.3 表和矩阵 249
8.3 关系类视觉对象 .255
8.3.1 散点图 255
8.3.2 气泡图 256
8.4 组成类视觉对象 .258
8.4.1 饼图和环形图 .258
8.4.2 树状图 259
8.4.3 分解树 259
8.4.4 漏斗图 261
8.5 本章小结 264
Chapter 09 商业数据分析结果呈现：报表的生成与发布
9.1 数据分析报表的 4 种形式 267
9.1.1 报告 .267
9.1.2 积分卡 .268
9.1.3 仪表板 .268
9.1.4 信息图 .269
9.2 在 Power BI 在线服务中管理报表 272
9.2.1 发布 Power BI 报表 272
9.2.2 配置数据源连接 .274
9.2.3 对数据继续刷新 .278
9.2.4 设置数据警报 .279
9.2.5 使用指标分析 .279
9.3 编写 Power BI 报表说明文档 .280
9.3.1 概要介绍 .280
9.3.2 数据源信息 .281
9.3.3 数据建模信息 .281
9.3.4 视觉对象简介 .282
9.4 本章小结 282
Chapter 10 实战：商业数据分析项目应用
10.1 人力资源数据分析 .284
10.1.1 数据准备 .284
10.1.2 数据建模 .285
10.1.3 创建可视化报表 .289
10.2 利润数据分析 .289
10.2.1 数据准备 .289
10.2.2 数据建模 .293
10.2.3 创建可视化报表 .295
10.3 客户消费行为分析 297
10.3.1 数据准备 .297
10.3.2 数据建模 .298
10.3.3 创建可视化报表 .302
10.4 本章小结 303
1.1 什么是商业数据分析 .2
1.1.1 老板为什么要商业数据分析报告 2
1.1.2 谁才是商业数据分析的对象 .5
1.1.3 什么样的分析报告能获得老板的青睐 7
1.2 不同企业对商业数据分析的不同定位 .10
1.2.1 商业分析与数据分析 .10
1.2.2 商业分析与数据科学 .12
1.3 如何成为一名商业数据分析师 .13
1.3.1 经济学背景 13
1.3.2 统计学常识 14
1.3.3 计算机基础 16
1.3.4 其他能力 18
1.4 本章小结 .21
Chapter 02 商业数据分析基本流程
2.1 确认问题 .24
2.1.1 如何展开问题调查 .24
2.1.2 问题调查时的注意事项 .26
2.1.3 使用 5WHY 分析法明确调查方向27
2.2 数据收集 28
2.2.1 收集一手数据 28
2.2.2 收集二手数据 29
2.3 数据加工整理 .30
2.3.1 去除冗余数据 31
2.3.2 提取整合数据 32
2.3.3 对数据进行脱敏 .33
2.3.4 修正问题数据 34
2.4 数据建模 35
2.4.1 规范数据指代名称 .35
2.4.2 定义数据类型 36
2.4.3 建立表单关联关系 .37
2.4.4 进行数学运算 38
2.5 制作数据分析报表 39
2.5.1 创建可视化对象 .39
2.5.2 报表用户的权限分配 .40
2.5.3 报表的发布与更新 .41
2.5.4 编写数据分析报告 .41
2.6 本章小结 43
Chapter 03 商业数据分析的模型与思路
3.1 商业数据分析的四个层次 46
3.1.1 描述性分析 46
3.1.2 诊断性分析 47
3.1.3 预测性分析 48
3.1.4 规范性分析 49
3.2 商业数据分析的常用模型 .51
3.2.1 PEST 宏观环境分析模型 .51
3.2.2 SWOT 条件综合分析模型 .54
3.2.3 波特五力分析模型 .57
3.2.4 4P 营销分析模型 .60
3.2.5 5W2H 分析模型.62
3.3 商业数据分析的常见思路 .64
3.3.1 细分分析 64
3.3.2 对比分析 66
3.3.3 趋势分析 67
3.3.4 组群分析 70
3.3.5 关联分析 71
3.4 本章小结 73
Chapter 04 商业数据分析的常见应用示例
4.1 客户分析 .76
4.1.1 客户生命周期 76
4.1.2 客户状况衡量指标 .79
4.1.3 RFM 客户分析模型 83
4.2 成本收益分析 .88
4.2.1 现值 89
4.2.2 净现值 91
4.2.3 分析的基本步骤 .93
4.3 销售分析 94
4.3.1 常见关注指标 95
4.3.2 基本分析点 101
4.4 本章小结 108
Chapter 05 商业数据分析利器：Power BI 的基本操作
5.1 巧用查询编辑器 . 112
5.1.1 选择恰当的数据加载方式 .112
5.1.2 灵活引用数据 .115
5.1.3 明确数据名称和类型 .117
5.1.4 小心排序陷阱 .119
5.1.5 调用自定义函数和参数 .121
5.2 灵活使用建模工具 123
5.2.1 巧建表关联关系 .123
5.2.2 向报表内添加图片 .125
5.2.3 分析和预测功能 .127
5.2.4 角色权限分配 .128
5.3 提高建模效率的小技巧 .131
5.3.1 DIVIDE 函数 vs 除法操作符 / 132
5.3.2 恰当使用ISERROR和IFERROR 132
5.3.3 谨慎对待空值 .133
5.3.4 使用 SELECTEDVALUE 代替
VALUES 135
5.3.5 在 CALCULATE 函数中尽可能使用
布尔类型表达式 135
5.3.6 使用自定义变量代替复杂嵌套表达式 .136
5.4 本章小结 144
Chapter 06 商业数据分析准备：数据的整理与查询
6.1 向 Power BI 中添加数据 152
6.1.1 输入数据 152
6.1.2 获取数据 153
6.2 对数据进行修正 .158
6.2.1 替换 Error 值 158
6.2.2 透视列和逆透视列 .160
6.2.3 拆分数据列 162
6.3 对数据进行整理 .167
6.3.1 添加条件列和自定义列 .167
6.3.2 对数据进行分组统计 .168
6.3.3 对分组数据进行拆解 .171
6.4 数据查询语言 M .175
6.4.1 基本构成 175
6.4.2 函数结果 177
6.4.3 常见错误和解决方案 .178
6.5 本章小结 181
Chapter 07 商业数据分析建模：数据的建模计算
7.1 数据分析表达式 DAX.186
7.1.1 DAX 表达式.186
7.1.2 DAX 表达式与 Excel 函数 187
7.1.3 DAX 语言与 M 语言 188
7.1.4 计算列和度量值 .189
7.1.5 DAX 中的上下文193
7.2 数据汇总 195
7.2.1 自动汇总 196
7.2.2 求和函数 SUM 和 SUMX 197
7.2.3 求*大值函数 MAX 和 MAXX .198
7.3 数据排序 201
7.3.1 按列排序 201
7.3.2 排序函数 RANKX 203
7.4 数据筛选 207
7.4.1 筛选器 207
7.4.2 切片器 208
7.4.3 筛选函数 FILTER、All 和
CALCULATE .210
7.5 数据分类 216
7.5.1 分组 216
7.5.2 层次结构列 218
7.5.3 统计分类函数 SUMMARIZE 和
GROUPBY .218
7.5.4 逻辑函数 IF 和 SWITCH .223
7.6 本章小结 228
Chapter 08 商业数据的直观展示：数据的可视化处理
8.1 打造优秀可视化数据报表的秘诀 .238
8.1.1 明确主题 238
8.1.2 选择合适的视觉对象 .238
8.1.3 设定好标题和说明信息 .239
8.1.4 规划好数据单位信息 .240
8.1.5 配置恰当的颜色 .241
8.1.6 设定合理的报表布局 .244
8.2 对比类视觉对象 .245
8.2.1 条形图和柱状图 .245
8.2.2 折线图 248
8.2.3 表和矩阵 249
8.3 关系类视觉对象 .255
8.3.1 散点图 255
8.3.2 气泡图 256
8.4 组成类视觉对象 .258
8.4.1 饼图和环形图 .258
8.4.2 树状图 259
8.4.3 分解树 259
8.4.4 漏斗图 261
8.5 本章小结 264
Chapter 09 商业数据分析结果呈现：报表的生成与发布
9.1 数据分析报表的 4 种形式 267
9.1.1 报告 .267
9.1.2 积分卡 .268
9.1.3 仪表板 .268
9.1.4 信息图 .269
9.2 在 Power BI 在线服务中管理报表 272
9.2.1 发布 Power BI 报表 272
9.2.2 配置数据源连接 .274
9.2.3 对数据继续刷新 .278
9.2.4 设置数据警报 .279
9.2.5 使用指标分析 .279
9.3 编写 Power BI 报表说明文档 .280
9.3.1 概要介绍 .280
9.3.2 数据源信息 .281
9.3.3 数据建模信息 .281
9.3.4 视觉对象简介 .282
9.4 本章小结 282
Chapter 10 实战：商业数据分析项目应用
10.1 人力资源数据分析 .284
10.1.1 数据准备 .284
10.1.2 数据建模 .285
10.1.3 创建可视化报表 .289
10.2 利润数据分析 .289
10.2.1 数据准备 .289
10.2.2 数据建模 .293
10.2.3 创建可视化报表 .295
10.3 客户消费行为分析 297
10.3.1 数据准备 .297
10.3.2 数据建模 .298
10.3.3 创建可视化报表 .302
10.4 本章小结 303
展开全部
数据分析从Excel到Power BI Power BI商业数据分析 思维、技术与实践 作者简介
张煜，微软商业数据分析（BI）方向最有价值专家（MVP），著有《Power BI数据分析从零开始》，现任职于AvePoint（中国）首席产品经理，主要从事产品设计、研发和管理等相关工作。超过8年的产品项目管理经验，擅长对产品数据进行可视化分析，从而制定推广，开发，销售以及维护等策略。
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