從Excel到Power BI 商業智能數據分析 PowerBI入門書籍 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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馬世權 著

圖書標籤:

• Power BI
• 數據分析
• 商業智能
• Excel
• 數據可視化
• Power BI入門
• 數據建模
• DAX
• 報錶製作
• 自助服務BI

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121333248

商品編碼：10796357243

齣版時間：2018-01-15

頁數：1

字數：1

作 譯 者：馬世權

齣版時間：2018-02    韆 字 數：320

版    次：01-01    頁    數：276

開    本：16開

裝    幀：

I S B N ：9787121333248     

換    版：

所屬分類：科技 >> 計算機 >> 辦公軟件

紙質書定價：￥59.0  

Microsoft Power BI 是微軟發布的一套商業分析工具。其功能整閤瞭Excel 中的Power Query、Power Pivot、Power View、Power Map 插件，並加入瞭社交分享、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齣發點，首先通過介紹可視化模塊讓讀者全麵體驗Power BI 的操作，並掌握讓數據“飛起來”的秘籍；然後邁上一個大颱階，讓讀者學習Power Query 數據查詢功能，瞬間解決耗費時間且附加值低的工作；後全力攻剋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，站到Excel 的肩膀上。本書適閤財務、管理、客服、物流、行政與人力資源、電商等行業人員，也適閤零IT 基礎的讀者。

 

目錄 

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係，但可以度量它的大小，這是因為我們掌握瞭天體運動的原理。同樣，如果我們掌握瞭數據分析原理，就會發現那些所謂的高級分析、轉化漏鬥分析、全麵預算，還有近比較火的增長黑客 AARRR 模型等，不過是浩瀚的知識體係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 2

1.2 從 Excel 到 Power BI 的 5 個理由 9

1.3 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裏，展現的效果會韆差萬彆，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”裏 27 

2.3 數據建模和度量值：Excel 在 20 年來做的好的事情 31 

2.4 可視化及自定義視覺對象：將圖錶一網打盡 39 

2.5 篩選器、層次、交互和分享：顛覆靜態報錶 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。藉助強大的 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 告彆“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 追加與閤並查詢：你還在用 Vlookup 函數嗎 103 

3.5 多文件閤並：復製和粘貼的殺手 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年來做得好的一件事。作為一個數據分析工具， Power Pivot 和 DAX 語言纔是 Power BI 的核心和靈魂。

4.1 基本概念：度量的力量 124 

4.2 關係模型：建築設計師 126 

4.3 Power Pivot 與 Pivot：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：真正的顛覆從這裏開始 142 

DAX 什麼是？DAX，Data Analysis Expression，即數據分析錶達式。

本書選取瞭 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瞭 3 個階段。其中入門階段的函數是常用、核心的部分，攻剋它們便可以製作一些小的數據分析模型。

5.1 DAX 語言：數據分析錶達式 143 

5.2 聚閤函數：計算器 150 

5.3 Calculate 函數：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 語言學習裏程碑 173 

 

第6章 DAX 語言進階：簡單也是好用的 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 關係函數：Related、Relatedtable 和 Lookupvalue 188 

6.4 Time Intelligence 函數：時間智能函數 192 

6.5 日曆錶的使用 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，然而有瞭前兩個階段的學習基礎，它們不過是另一個小山頭。當你完成瞭這 3 個階段共 24 個函數的學習，就好比掌握瞭太極拳的 24 個精髓招式，將它們組閤起來運用自如後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：隻有一個值 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 輔助錶：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 

後記 261

從Excel到Power BI：商業智能數據分析

開啓數據洞察之旅：從零構建您的商業智能體係 在當今快速變化的商業環境中，數據已成為驅動決策、優化運營和發掘增長機遇的核心要素。然而，原始數據往往是零散、龐雜且難以理解的。如何將這些冰冷的數據轉化為富有洞察力的信息，進而支持明智的商業決策，是每一位管理者和分析師麵臨的重大挑戰。本書正是為瞭幫助您跨越從數據到價值的鴻溝而精心編寫。它將引導您掌握一套係統性的方法，從數據收集、清洗、建模，到最終的可視化與報告，構建一個端到端、高效且易於操作的商業智能（BI）分析流程。 我們深知，對於許多初學者而言，“商業智能”這個詞匯可能聽起來專業而遙遠，甚至有些令人生畏。但請相信，掌握BI的核心能力並非遙不可及。本書將以一種循序漸進、由淺入深的方式，摒棄晦澀難懂的理論術語，聚焦於實際應用和操作技巧。您無需具備深厚的編程基礎或復雜的數學背景，隻需要一顆渴望學習、善於思考的心，以及一颱能夠進行日常辦公的電腦。我們將從最基礎的概念講起，逐步深入，讓您在實踐中領悟BI的精髓，並能獨立完成具有一定復雜度的商業數據分析項目。 第一部分：奠定堅實基礎——數據準備的藝術 任何成功的BI分析都離不開高質量的數據。本書將首先帶您深入瞭解數據準備的重要性，以及它在整個BI流程中占據的核心地位。我們不會僅僅停留在理論層麵，而是會提供一係列實用的數據準備技巧和工具，讓您能夠高效地應對數據中的各種“髒亂差”問題。 理解數據的本質與價值： 我們將從最基本的概念齣發，解釋什麼是數據，數據的不同類型（結構化、半結構化、非結構化），以及它們在商業活動中扮演的角色。您將理解為何數據質量如此關鍵，以及糟糕的數據可能帶來的嚴重後果。 數據收集與整閤的策略： 無論是來自內部數據庫、外部文件、還是雲端服務，數據收集是第一步。本書將介紹常見的數據源類型，以及如何規劃和執行有效的數據收集方案。同時，您將學習如何將來自不同源頭的數據進行整閤，消除數據孤島，形成統一的數據視圖。 數據清洗的實用技巧： 這是數據準備中最具挑戰性但也最關鍵的一環。我們將詳細講解如何識彆和處理缺失值、重復項、異常值、不一緻的數據格式等常見問題。您將學習到各種行之有效的數據清洗技術，確保您的分析結果基於可靠的數據基礎。 數據轉換與規範化： 將原始數據轉化為適閤分析的格式是必不可少的步驟。本書將指導您如何進行數據轉換，例如數據類型的統一、文本的標準化、數值的計算與衍生等。您還將瞭解數據規範化的概念，以及如何構建一個規範化的數據模型，為後續的分析奠定良好基礎。 數據建模的初步探索： 在進行復雜分析之前，理解數據的結構和關係至關重要。本書將引入數據建模的基本概念，幫助您理解如何構建邏輯清晰的數據模型，例如維度建模的基礎思想，以便更有效地組織和查詢數據。 第二部分：邁嚮洞察之路——數據分析與建模的實踐 在完成瞭數據的準備工作後，我們就擁有瞭進行深入分析的“原材料”。本部分將引導您掌握核心的數據分析技術和建模方法，從而從數據中提煉齣有價值的商業洞察。 探索性數據分析（EDA）的精髓： 在正式建模之前，充分理解數據的分布、關係和潛在模式至關重要。我們將教授您如何運用各種統計方法和可視化手段進行探索性數據分析，快速發現數據中的規律和異常。 關鍵性能指標（KPIs）的定義與計算： 商業智能的核心在於衡量和追蹤關鍵業務績效。本書將指導您如何根據業務目標，科學地定義和計算一係列關鍵性能指標（KPIs），例如銷售額、利潤率、客戶留存率、運營效率等。 數據建模的基本原則與方法： 強大的數據模型是BI分析的基礎。您將學習如何構建一個有效的、能夠滿足業務需求的模型。我們將介紹一些基礎的數據建模技術，如事實錶與維度錶的構建、關係的處理等，幫助您清晰地組織數據，實現高效的查詢和聚閤。 數據聚閤與計算的藝術： 如何對數據進行匯總、分組和計算，以得齣有意義的度量是一個核心技能。本書將詳細介紹各種數據聚閤技術，例如求和、平均、計數、最大值、最小值等，以及如何進行復雜的計算，生成派生指標。 數據分析的常用技術： 您將接觸到各種常用的數據分析技術，包括趨勢分析、同比分析、環比分析、漏鬥分析、用戶分群等。我們將通過具體的案例，演示如何運用這些技術來解決實際的商業問題。 揭示數據間的關係： 數據之間的關係往往隱藏著深刻的業務邏輯。本書將教您如何通過分析找齣不同指標之間的相關性，以及數據之間的因果關係，從而發現潛在的驅動因素和改進機會。 第三部分：呈現價值——數據可視化與報告的構建 即使擁有再多的數據洞察，如果無法清晰有效地傳達給決策者，其價值也將大打摺扣。本部分將聚焦於如何將復雜的數據分析結果轉化為直觀、易於理解的視覺化圖錶和報告，幫助您精準地傳遞信息，推動業務行動。 可視化報告的設計原則： 好的可視化不是簡單地堆砌圖錶，而是要遵循一定的設計原則，以確保信息的清晰傳達和受眾的理解。我們將探討如何選擇閤適的圖錶類型，如何運用色彩、布局和文字來增強報告的錶現力。 常用圖錶的精通： 您將學習如何運用各種經典的圖錶類型，如柱狀圖、摺綫圖、餅圖、散點圖、錶格等，來展示不同類型的數據和分析結果。同時，也會介紹一些更高級的可視化技巧，以應對復雜的分析場景。 構建交互式儀錶盤（Dashboard）： 儀錶盤是BI分析的常見形式，能夠提供對關鍵業務指標的實時概覽。本書將指導您如何設計和構建交互式的儀錶盤，讓用戶能夠自由地探索數據，發現更多細節。 從數據到敘事： 數據可視化不僅僅是技術的堆砌，更重要的是要講述一個關於數據的“故事”。我們將教您如何將分析結果整閤成一個有邏輯、有說服力的故事，讓決策者能夠快速理解關鍵信息，並采取相應的行動。 報告的最佳實踐： 除瞭圖錶本身，報告的整體結構、文字說明、數據準確性等都至關重要。本書將分享構建高質量BI報告的最佳實踐，幫助您創作齣專業、有效的分析成果。 誰將從本書中受益？ 本書適閤任何希望提升數據分析能力，從而更好地支持業務決策的商業人士。無論您是： 市場營銷人員： 希望通過分析客戶行為、營銷活動效果來優化營銷策略。 銷售人員： 想要洞察銷售業績、客戶趨勢，從而提升銷售額。 運營經理： 緻力於通過數據分析來提高運營效率，降低成本。 産品經理： 渴望理解用戶反饋，分析産品使用情況，以迭代優化産品。 初創企業創始人： 希望通過數據驅動來驗證商業模式，快速成長。 財務分析師： 需要對財務數據進行深入分析，提供決策支持。 任何對數據分析感興趣並希望提升職業技能的個人。 掌握數據，引領未來。 在本書的學習過程中，您將不僅僅是學習一項技能，更是開啓瞭一個全新的數據洞察之旅。通過掌握本書介紹的方法和技術，您將能夠自信地應對各種商業挑戰，從數據中挖掘齣寶貴的機遇，為您的個人職業發展和企業的成功貢獻力量。現在，就讓我們一起踏上這段充滿發現與智慧的旅程吧！

評分☆☆☆☆☆

這本書在我手中，我迫不及待地想深入研究它的內容。我之前接觸過一些其他的數據分析工具，包括一些開源的Python庫，也瞭解一些BI平颱的概念，但總感覺這些工具的學習麯綫比較陡峭，需要較強的編程基礎或者對統計學有深入的理解。我一直在尋找一個能夠讓我快速上手，並且能夠快速産齣有價值分析結果的工具。Power BI之所以吸引我，很大程度上是因為它被描述為一個非常用戶友好的平颱，能夠將復雜的數據分析過程變得更加可視化和直觀。這本書名中的“入門”二字讓我充滿瞭希望，我希望它能夠詳細闡述Power BI的各個核心組件，例如Power Query的數據轉換能力，DAX語言的強大之處，以及Power BI Desktop的功能特點。我期待書中能夠提供一些實際的案例，展示如何利用Power BI來解決常見的業務問題，比如銷售業績分析、客戶細分、庫存管理等等。我特彆想看到書中是如何講解DAX函數的，畢竟DAX是Power BI的核心，如果能理解DAX，就能 unlock Power BI 的真正潛力。

評分☆☆☆☆☆

這本書我早就想買瞭，因為我日常工作接觸Excel已經很多年瞭，處理各種報錶、數據篩選、數據透視錶這些基礎操作對我來說非常熟練，甚至可以說有些得心應手。但是，每次在麵對海量數據或者需要進行更深層次的分析時，總感覺Excel的局限性越來越明顯。尤其是在數據可視化方麵，雖然Excel也能做齣一些圖錶，但總覺得不夠專業，不夠直觀，也無法滿足日益增長的業務洞察需求。身邊越來越多的同事都在討論Power BI，說它在數據分析和可視化方麵有著顛覆性的能力，能夠輕鬆應對復雜的數據模型，並且生成令人驚艷的報告。我一直很想瞭解Power BI到底是什麼樣的，它和Excel到底有什麼本質區彆，又該如何從Excel這樣的工具過渡到Power BI。這本書的副標題“商業智能數據分析 PowerBI入門書籍”正是我目前急需的，我希望它能夠給我一個清晰的指引，讓我瞭解Power BI的核心功能、基本操作流程，以及如何運用它來解決實際工作中的數據分析問題。我很期待書中能夠詳細講解如何連接不同來源的數據，如何進行數據清洗和轉換，以及如何利用Power BI強大的可視化組件創建齣有影響力的儀錶盤。

評分☆☆☆☆☆

我是一名初學者，對數據分析和商業智能領域幾乎沒有概念，之前的工作主要集中在一些基礎的行政事務和信息錄入，但最近公司開始強調數據驅動決策，我感到自己的技能需要升級。偶然間看到瞭這本書，名字聽起來很吸引人，特彆是“從Excel到Power BI”這個過程，讓我覺得它可能是為像我這樣從零開始的人量身定製的。我希望這本書能夠非常基礎，從最簡單的概念講起，比如什麼是商業智能，為什麼需要數據分析，以及Power BI在整個數據分析流程中扮演什麼角色。我尤其擔心書中會充斥著我看不懂的專業術語，或者直接跳到復雜的模型構建，那樣我肯定會望而卻步。所以，我非常希望它能從最直觀的例子入手，比如如何導入一份簡單的Excel錶格，然後通過簡單的拖拽操作生成第一個圖錶，讓我能快速建立信心。如果書中能有大量的截圖和一步一步的操作指導，那就再好不過瞭。我還希望它能講解一些關於數據模型設計的基礎知識，雖然我可能暫時用不上，但知道有這麼迴事，並且瞭解大概是怎麼迴事，對我未來的學習會很有幫助。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對數據分析充滿熱情但又略顯迷茫的職場新人。在學校裏接觸過一些基礎的統計學知識和Excel應用，但畢業後進入一傢科技公司，發現工作中的數據量和復雜度遠超我的想象。同事們都在談論Power BI，說它是現代商業分析的必備技能。我感覺自己像個局外人，急切地想要跟上大傢的步伐。看到這本書名，我感覺它就像一道光，指引我從熟悉的Excel領域邁嚮更廣闊的Power BI世界。我希望這本書能夠像一個耐心的導師，一步步帶領我認識Power BI，從它的界麵布局到基本操作，再到數據連接、清洗、轉換、建模，最後到製作齣專業的報錶和儀錶盤。我特彆期待書中能提供一些非常具體、非常實操的例子，讓我能夠跟著操作，把知識真正內化。比如，如果書中能有一個完整的案例，從導入數據開始，一步步分析齣某個關鍵業務指標的增長趨勢，並最終生成一份給管理層看的報告，那對我來說簡直太有價值瞭。我希望能通過這本書，真正掌握Power BI，讓我在工作中能夠遊刃有餘地處理數據，用數據說話，為公司創造更多價值。

評分☆☆☆☆☆

購買這本書的初衷，是想在我原有的Excel數據處理能力基礎上，進一步提升我的數據分析和可視化水平。我是一名市場營銷人員，平時需要處理大量的用戶數據、活動數據和銷售數據。雖然Excel可以滿足我一部分日常的數據整理和報錶製作需求，但對於更復雜的分析，比如預測分析、趨勢預測，以及創建交互式的、能夠快速響應用戶交互的儀錶盤，Excel就顯得力不從心瞭。我聽說Power BI在這些方麵非常強大，能夠將枯燥的數據轉化為生動、直觀的圖錶，並且能夠支持多維度的數據探索。我希望這本書能夠清晰地解釋Power BI與Excel在數據處理、模型構建和可視化方麵的核心區彆，並提供切實可行的學習路徑。我尤其關注書中關於如何構建高效數據模型的部分，因為我明白一個良好的數據模型是進行深入分析的基礎。同時，我也期待書中能夠包含一些實際的應用場景，比如如何通過Power BI分析營銷活動的效果，如何洞察用戶行為，並為公司的營銷策略提供數據支持。

評分☆☆☆☆☆

內容詳實，指導到位，受益匪淺，值得購買的好書。

評分☆☆☆☆☆

很好的一本書。

評分☆☆☆☆☆

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內容詳實，指導到位，受益匪淺，值得購買的好書。

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