具體描述
産品特色
編輯推薦
適讀人群 ：本書適閤財務、管理、客服、物流、行政與人力資源、電商等人員，也適閤零IT基礎的讀者。1.深入講解Power BI與DAX語言精髓
2.用20%的時間做80%的工作，擺脫數據搬運工，成為數據分析師
3.跟上時代趨勢，學習一門黑科技，讓你站在Excel的肩膀上
4.顛覆傳統工具，數據處理量更大、速度更快；數據分析功能更強大；可視化效果更精美
內容簡介
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這幾大插件，並加入瞭社交分享、雲服務、智能等功能。《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；然後再邁上一個大颱階，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；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上峰，站到Excel的肩膀上。
《從Excel到Power BI：商業智能數據分析》適閤財務、管理、客服、物流、行政與人力資源、電商等人員，也適閤零IT基礎的讀者。
作者簡介
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
精彩書評
關注馬世權！在我的意料之中，他正在寫一本書，講述瞭我們這個時代極重要的話題之一：數據分析、可視化以及通過Power BI 使數據可消費。作為第四次工業革命的一部分，隻有讓數據易於理解，我們纔能真正發現其中的價值。本書將有助於推進數據的民主化，教會讀者如何運用數據並通過可視化的方式使每個人都能夠理解它。作為英特爾Fab68 創新團隊的資深成員，他曾幫助我們打造極具創造力的投資迴報模型和演示，現在，這位創造者將幫助我們所有人自助式地完成這件事！加油！
——Esther Baldwin（美國），英特爾人工智能戰略專傢，美國艾森豪威爾基金會學者
自從頭次發現瞭這款産品，我學習Power BI已有4年的光景，曾經被Power Pivot和Power Query 插件所震撼，現在是Power BI。如果想要學好這些工具，以我個人的經驗，你需要不斷地練習。我的建議是，盡可能地多讀書，閱讀博客（包括我的博客http://xbi.com.au/blog），加入Power BI 社區並參與其中。極重要的是，當你掌握瞭這些工具，可以快速利用它們震撼你的同事。祝你好運，我希望你將與我一樣，有一段成功的學習之旅！
——Matt Allington（澳大利亞），微軟MVP，自助式BI 專傢，Excelerator BI 創始人
非常高興看到DAX 的應用者遍布世界——你好，中國！
——Marco Russo（意大利），微軟MVP，SQL Server 分析服務（SSAS）大師，SQL BI 創始人
Power BI 係列産品是我從事數據工作以來遇到的極令人興奮的工具，沒有之一！
無須專業的技術背景，就能快速上手，進行相對復雜的數據分析並輸齣可視化效果。
如果你也從事數據相關的工作，那麼快來瞭解學習吧，體驗新工具帶來的生産力變革！
之前曾有幸和馬世權老師深入交流過 Power BI 和 DAX 語言，受益匪淺！現在很高興看到馬老師將這些經驗通過寫書的方式分享齣來，這絕對是廣大 Power BI 愛好者和初學者的福音！祝馬老師的新書大賣!
——趙文超，微軟 MVP，Power Pivot 工坊創始人
人人都是數據分析師！
這絕對不是一個噱頭，自助式商務智能軟件（以 Power BI 為代錶）的普及，使得數據分析從復雜的技術活兒走嚮標準化的流程，在這套流程下，作為業務人員也能輕鬆玩轉數據分析。
可以說，掌握 Power BI 技術，是 Excel 新手逆襲的極好方式，馬老師深刻洞察瞭這一變革，創作瞭這本《從 Excel 到 Power BI：商業智能數據分析》。如果說 Power BI 能讓你實現數據分析師的夢想，那麼本書則能為你的夢想插上翅膀！
——安偉星，微軟 MOS 認證大師，精進 Excel 創始人，《競爭力：玩轉職場 Excel，從此不加班》作者
數據驅動力是這個時代熱議也是特彆有價值的話題，Power BI 讓個人及企業對數據的利用及投入産齣效能極大化，馬世權老師對這套工具（器）與分析方法（道）做瞭完美詮釋，並用通俗易懂的語言傳道，讓我們跟隨其腳步一起探索這個高價值的領地。
——雷公子（袁雷），快道營銷總監，知乎專欄“簡快 Excel”創始人
駕馭“大”數據的能力將在數據時代成為和英語、計算機、駕駛、演講一樣重要的普適能力素養。數據建模不再僅僅限於數據專傢小眾領域，它幾乎是任何企業、任何人在任何時間都需要麵對的挑戰。Power BI 正是一套定位於麵嚮商業分析的數據解決方案套件，它為所有組織和個人帶來驚人的商業智能體驗。作者結閤多年行業經驗進行 Power BI 實踐，帶領大傢一起領略其中的樂趣。也許一旦上手，你就再也迴不去瞭。
——宗萌（BI 佐羅）（微信公眾號 Excel120）
馬老師用通俗的語言，結閤貼近生活的類比，形象地描繪齣瞭 Power BI 各個組件的作用。係統地掌握一門新工具需要花一些時間，希望本書能為你的學習帶來啓發。
——高飛（微信公眾號 Power BI 極客）
職場中，在你仍苦練傳統“冷兵器”的時候，彆人已經開始用“槍”和你對決瞭！Power BI Desktop 就是新齣現的一款職場數據處理武器，具有數據轉換、建模、可視化全流程的數據分析能力，讓人人都能成為數據分析師。本書是國內不多的介紹 Power BI Desktop 的中文書，將為你開啓職場武器升級之路！
——王信信，Power BI 之傢論壇創建人
如果有一種工具你和其他人都在用，而你比其他人用得都好，那麼你就會獲得比彆人更多的發展機會和提升空間。這是因為你能夠發揮齣足夠的個人差異化價值。
現在就有這麼一個機會和一款工具擺在你的眼前，這個機會叫 Power BI，這款工具叫 Excel。Excel+ Power BI 約等於一條升職加薪的高速路。
馬老師不僅是 Power BI 的高級使用者，更是一位優秀的經驗傳授者。在書中，馬老師使用非常平易近人的語言來講解 Power BI 的技術知識，就算你之前從未聽過Power BI，隻要認真通讀全書後，應該就能夠輕鬆將 Power BI 技術用起來瞭。
——李奇，微軟 MVP，中國電子錶格應用大會主席
作者結閤常見的分析場景娓娓道來，圖文編排貼切、精美，關於 DAX 公式的講解深入淺齣，是不可多得的一本 Power BI Desktop 上手參考書。
——劉凱，《Excel PowerPivot 數據可視化分析必備 18 招》作者
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，還有最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 年來做的最好的事情 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年來做得最好的一件事。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：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最常用、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：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 語言學習裏程碑 173
第6章 DAX 語言進階：最簡單也是最好用的 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
前言/序言
站在 Excel 的肩膀上本書的緣起
每一本成功著作的背後都蘊藏著進步的力量，這力量或顛覆你對人生的思考，或助你找到前行的方嚮。我寫此書的野心也不例外，除作為讀者放在辦公桌上炫耀新興科技的擺設外，我有一個十分明確並且很接地氣的目標：讓更多的人站在 Excel 的肩膀上。這願景從何而來？且聽下文分解。
我與數字打交道多年，其中的經曆可以寫成一部血汗史。迴首這些年走過的“坑”，心中更是嚮往一種境界：
沏一杯清茶
或小酌一口啤酒
數據圖錶呈現在眼前
打開腦洞
發現數字背後的故事
夢想是要有的
萬一實現瞭呢
理想很豐滿，現實很殘酷。大多數人，確切地說是使用 Excel 做數據分析的人，都是煎熬在重復的報錶製作中，埋頭加班完成工作任務，又何談悠閑地分析數字背後的故事？這簡直是癡心妄想！還好這個世界不缺乏勇於改變現狀的人，對於這一點，隻要看一下市麵上繁多的 Excel 類書籍、課程，以及身邊眾多的 Excel 關注者，就知道大傢的學習熱情是多麼高。然而，熱情高並不等於能成功，你隻有很努力，纔能看起來很輕鬆。本書不想成為那些因讀者一時衝動而購買，但終因努力不夠而埋沒於書海的讀物，而是想另闢蹊徑，以 Excel 基礎+Power BI 為方法論，藉助科技的力量，提高讀者的學習投資迴報率。無論你是 Excel“小白”，還是代碼高手，都將重新站在同一起跑綫，翻身成為數字的主人。
我的 Power BI 方法論
關於 Power BI 方法論，我想先從個人學習 Excel 的經曆講起。在我多年的工作經曆中，無論在哪座城市，哪傢公司，哪個崗位，使用的一直是 Excel，而變化的是 Excel的版本，從 2007、2010、2013 到現在的 2016 版。即使是看著它長大的，對它的瞭解也不過是皮毛。一般人學習 Excel 的過程大抵是這樣：起步於基本的快捷鍵和簡單的Sum 類公式，曾驚嘆 Vlookup 的神奇，又得意於習得數據透視錶本領，偶爾通過百度查找一些專治“疑難雜癥”類的小技巧與人炫耀，為能夠生成一些五顔六色的圖錶而沾沾自喜。工作中的分析場景雖然是睏難重重，但使用消磨時光的方法見招拆招也應付得過去，於是抱著知足者常樂的心態，學習就止步於此瞭，至於那些高級函數、數組公式、VBA 語言則淺嘗輒止，數年來技藝也不曾有過精進。所以，對於 Excel 這個“巨人”，充其量我也就是抱到瞭它的大腿，也不敢抱有突破的幻想。事實上，大多數人都在這個認知的邊界綫徘徊。
工具能做的事情不完全在於工具本身，更在於使用的人。由於一直遊走在認知的邊界，受技能的局限，Excel 的使用煩惱時不時地睏擾著我。不甘願做井底之蛙，帶著這種煩惱我開始尋找解決的辦法，在這個探索的過程中，看到很多工具品牌以“擺脫 Excel 煩惱”為廣告來宣傳自己的産品，現在想來著實可笑。屏蔽這些利益相關的乾擾，我得到瞭一個誠懇的答案：
Excel 是使用人數較多的數據分析工具，然而，這個世界上的大多數人都是隻知其一，不知其二，知道 Excel 卻未曾聽說過 Excel 還有幾大插件： Power Query、Power Pivot、Power View，也不知道什麼是 Power BI（如果這是你第一次聽到這幾個詞，那麼，此時走過路過可韆萬不要錯過）。
於是，在我的 Excel 知識體係中又多瞭一個 Power BI，而且是高高在上。至於怎樣衡量這個高度，其實方法很簡單：當你掌握瞭這門黑科技，再去閱讀那些 Excel 技巧類的文章，思考如何使用 Power BI 來達到相同的效果。雖然這種方法有點挑釁的味道，但是當你感受到同樣一個應用場景你會以顛覆般的速度和呈指數級 10 倍、100倍，甚至 1000 倍的震撼力完成數據分析工作任務時，我保證你會有一種會當淩絕頂、一覽眾山小的感覺。
有一套學習計算機語言的叢書叫 Learn XXX the Hard Way，誠然，學習一門工具可能沒有捷徑，但選擇以什麼方式來學將決定你要花多少成本。很多時候選擇比努力更重要。我沒能朝著傳統的方嚮走學習 Excel 高級公式+VBA 的老路，因為學習的時間成本太高，也可能是因為我個人比較愚笨，知難而退。但幸運的我依然找到瞭高效解決工作問題的辦法，把一些不敢妄想的事情在工作中變成瞭現實。科技降低瞭學習成本就好像互聯網改變瞭人類的生活一樣。
在過去的一年裏，從認識 Power BI 開始，我秉燈夜讀，虔誠地追隨國外前輩們的博客，與同事們分享所學，再應用到實踐工作中，同時創建瞭公眾號“Power BI 大師”來記錄一些心得，錄製視頻課程並與讀者們交流思想。這一步步的體會讓我愈加堅定Excel 基礎+Power BI 是一條踏實的捷徑。橫看成嶺側成峰，我是站在大多數 Excel 人的角度來思考的，當然你也可能有不同立場的觀點。不過我相信，當你內在的聲音大於外在的觀點時，你就掌握瞭自己的命運。
牛頓說：“如果說我比彆人看得更遠一些，那是因為我站在瞭巨人的肩膀上。”沒錯，謹以此書，獻給那些用 Excel 講故事的人，讓更多的人站到 Excel 的肩膀上。
作 者
用戶評價
我是一名剛入職場不久的數據分析助理，在學校接觸過一些基礎的數據處理和可視化課程，主要是用Excel和一些Python庫。但工作中發現，公司的數據量和分析需求遠超我的預期，特彆是當需要嚮管理層匯報的時候，Excel的靜態圖錶和錶格顯得不夠專業和直觀。我聽說Power BI在企業級應用中非常流行，能夠做齣非常酷炫的交互式儀錶闆，而且上手據說比Tableau要容易一些。這本書《從Excel到Power BI：商業智能數據分析》的標題一下子就抓住瞭我，感覺它就像是為我量身定做的一樣。我希望這本書不僅僅是簡單地羅列Power BI的功能，更能教會我如何在實際的商業場景中應用這些功能，比如如何將Excel中雜亂的數據進行清洗和轉換，如何構建能夠迴答業務問題的模型，以及如何設計齣既美觀又能傳達關鍵信息的圖錶。我特彆關注書中是否有實際的案例分析，能夠讓我模仿和學習，從而快速提升自己的數據分析和報告能力。這本書如果能幫助我從Excel小白真正成長為Power BI的熟練使用者，那我真是太幸運瞭。
評分作為一個在傳統行業摸爬滾打多年的部門經理，我深知數據對於決策的重要性，但過去我們主要依靠Excel進行報錶統計，效率不高，而且難以發現深層次的規律。最近公司開始推行數字化轉型，我聽到不少同事在討論Power BI，說它能幫助我們更好地理解業務數據，做齣更明智的決策。但我對這些新技術總是有點畏懼，擔心自己學不會。這本書的標題《從Excel到Power BI：商業智能數據分析》讓我眼前一亮，它似乎理解瞭我這種從傳統工具嚮新技術過渡的心理，承諾瞭一個平滑的學習路徑。我非常期待這本書能夠用通俗易懂的語言，結閤實際的商業案例，講解Power BI的核心功能，特彆是如何將我們日常工作中常用的Excel數據導入Power BI，進行有效的分析和可視化。我希望這本書能幫助我理解商業智能的理念，並教會我如何利用Power BI構建能夠支撐業務部門日常運營和戰略規劃的儀錶闆。如果這本書能讓我擺脫Excel的束縛，真正掌握利用數據驅動業務增長的方法，那我一定會大力推薦。
評分這本書的作者在數據分析領域應該很有經驗，從書名上看，他/她顯然對Excel和Power BI都有深入的理解，並且能夠將兩者之間的聯係和演進過程清晰地展現齣來。我一直覺得，掌握數據分析能力對於現代職場人士來說是必不可少的技能，尤其是在信息爆炸的時代，如何從海量數據中提煉齣有價值的信息，輔助商業決策，顯得尤為重要。Excel雖然是基礎，但很多時候它的局限性也顯而易見，尤其是在處理大規模數據集、進行復雜模型構建以及實現實時交互式報錶方麵。Power BI作為微軟推齣的強大商業智能工具，其集數據連接、數據轉換、數據建模和數據可視化於一體的功能，正是解決這些痛點的關鍵。我尤其感興趣的是書中如何講解從Excel遷移到Power BI的具體步驟和技巧，是否能讓我無縫銜接，並且充分發揮Power BI的優勢，而不是簡單地復製Excel的邏輯。這本書能否教會我如何構建高效的數據模型，如何設計直觀易懂的可視化圖錶，以及如何利用Power BI進行更深層次的業務洞察，是我非常期待的。
評分我是一名對數據可視化充滿熱情的個人學習者，一直以來都非常喜歡用Excel來處理和分析數據，但總覺得Excel在圖錶製作的精細度和交互性上存在一些局限。尤其是在看到一些行業報告中那些酷炫的交互式儀錶闆時，我更是心癢癢，希望能自己也能做齣那樣專業的效果。Power BI作為目前商業智能領域最熱門的工具之一，我早有耳聞，也嘗試過簡單地瀏覽過它的界麵，但覺得有些復雜，缺乏係統的指導。這本書《從Excel到Power BI：商業智能數據分析》的書名正好打中瞭我的興趣點，它提供瞭一個明確的學習方嚮：從大傢熟悉的Excel齣發，一步步過渡到更強大的Power BI。我非常希望這本書能係統地講解Power BI的各項功能，特彆是如何進行數據清洗、轉換、建模，以及如何運用各種圖錶類型來有效地展示數據洞察。如果書中能包含一些進階的技巧，比如DAX函數的使用、行級彆安全性的設置，那更是錦上添花瞭。我期待這本書能讓我掌握從原始數據到最終可視化報告的整個流程，真正成為一個能夠獨立完成數據分析和可視化工作的人。
評分這本書的封麵設計就非常有吸引力，整體色調沉穩大氣，圖書名稱《從Excel到Power BI：商業智能數據分析》直觀明瞭，一看就知道是講什麼的。我一直覺得Excel在數據處理方麵非常強大，但隨著數據量的增大和分析需求的提升，總感覺有些力不從心。聽說Power BI是下一代數據分析工具，能夠處理更復雜的場景，並且可視化效果也更齣色，所以一直想找一本入門級的書籍來學習。這本書的書名正好契閤瞭我目前的需求，它承諾瞭一個從大傢熟悉的Excel過渡到更強大的Power BI的過程，這讓我覺得學習麯綫不會太陡峭，更容易上手。而且“商業智能數據分析”這個副標題也錶明瞭這本書的實際應用導嚮，不是純粹的技術教程，而是能幫助讀者解決實際商業問題。我期待這本書能讓我掌握如何將Excel中積纍的數據轉化為有洞察力的信息，並能用Power BI製作齣令人印象深刻的報錶和儀錶闆，從而在工作中提升效率和決策水平。這本書的定價也比較閤理，感覺物超所值，希望能快速拿到它，開始我的Power BI學習之旅。
評分兒子一年級，剛學拼音，屯書，讓他慢慢看，質量很好，沒有味道，兒子一年級，剛學拼音，屯書，讓他慢慢看，質量很好，沒有味道
評分很快就送到瞭，京東物流棒棒噠！
評分很好很不錯，快遞很快，東西也好
評分京東618搞活動 正好剛需 買買買 非常劃算瞭
評分一套兩本，基礎入門power bi還是不錯的，值得一買
評分power query國內第一本中文，不錯
評分好評，多學習，漲姿勢！
評分①第一次買這麼多書，花瞭*元，都是關於成為數據分析師的，希望自己把這些書啃下來後能夠得償所願，加油↖(ω)↗。②書的包裝都特彆完好，有塑料封皮的。③好久沒有讀實體書，還是手摸著書的感覺最好，雖然還沒有看，但好像書中知識都已經掌握瞭一樣開心④快遞小哥格外貼心，還提醒我箱子很重，要小心拿哦
評分好書大傢一起來學習分享一下吧
相關圖書
![網絡的力量：連接人們生活的六大原則 [The Power of Networks] pdf epub mobi 电子书 下载](https://pic.qciss.net/12296084/5a6ad755N24f86065.jpg)
本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.teaonline.club All Rights Reserved. 圖書大百科 版權所有