用Power Pivot和Excel创建仪表板和财务分析报告 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] 卡斯珀·德·容格(KasperDeJonge 著

图书标签:

• Power Pivot
• Excel
• 仪表板
• 财务分析
• 数据分析
• 商业智能
• 数据可视化
• 数据建模
• 财务报表
• 数据透视表

店铺： 文轩网少儿专营店

出版社： 经济科学出版社

ISBN：9787514173734

商品编码：12933861526

出版时间：2017-03-01

用Power Pivot和Excel创建仪表板和财务分析报告 作  者:(美)卡斯珀·德·容格(Kasper De Jonge) 著；刘凯,杜美杰 译 定  价:56 出 版 社:经济科学出版社 出版日期:2017年03月01日 页  数:188 装  帧:平装 ISBN:9787514173734 ●致谢
●前言
●1 关于本书
●2 介绍仪表板和报告
●3 收集和准备数据
●4 用Excel中建立仪表板
●5 用Excel和Power View创建交互式报告
●6 在组织享仪表板和报告
●书目和推荐阅读

内容简介

对每一位数据分析师和管理会计师而言，熟练掌握Excel Power Pivot，无疑是迎接未来十年，驾驭数据的一张推荐“驾照”。由卡斯珀·德·容格所著的《用Power Pivot和Excel创建仪表板和财务分析报告》由微软Power Pivot团队编写，提供了关于创建财务仪表板的实际逐步指导。该书详细介绍了如何组合并组织相关数据，用Excel建立仪表板，提供布局和设计技巧和诀窍，用财务日期准备模型并将其用于许多财务报表来显示价值，包括年初至今、偏差-目标，占总体的百分比，以及累计总计报告等。 (美)卡斯珀·德·容格(Kasper De Jonge) 著；刘凯,杜美杰 译 卡斯珀·德·容格是微软分析服务团队(SSAS)的资历项目经理，负责开发Power Pivot的产品功能和其他SSAS产品，如：表格式模型和多维模型。他经常在TechEd、SQLPASS和SQLSaturday等会议上发表演讲，同时也是产品门户网站PowerPivotBlog．com的创始人。现居于美国西雅图。

好的，这里为您提供一份详细的、不涉及“用Power Pivot和Excel创建仪表板和财务分析报告”这一主题的图书简介。 --- 《精通Python数据可视化：从Pandas到Plotly的实战指南》 图书简介 一、 全景透视：数据可视化在现代分析中的核心地位 在当今数据驱动的世界中，数据本身仅仅是原材料，如何有效地将这些数据转化为洞察力，是决定商业决策质量的关键。数据可视化不仅仅是制作漂亮的图表，它是一种强大的沟通工具，能够揭示隐藏在庞杂数字背后的趋势、异常值和深层关联。 本书《精通Python数据可视化：从Pandas到Plotly的实战指南》正是为那些渴望从“数据查看者”转变为“数据叙述者”的专业人士、分析师、工程师和数据科学家而设计。我们摒弃了传统统计教科书的枯燥理论，专注于提供一套完整、高效且极具实战价值的Python可视化工作流程。全书以项目驱动为核心，确保读者每学一步都能立即应用到实际工作中。 二、 核心技术栈深度剖析：构建现代化分析管道 本书的结构围绕着数据分析的三个核心阶段：数据准备、基础探索性分析（EDA）和高级交互式报告构建。我们聚焦于Python生态系统中当前最主流、最强大的工具集：Pandas、Matplotlib、Seaborn以及交互式图表利器Plotly。 第I部分：奠定基础——Pandas与数据清洗的艺术 在可视化之前，数据必须是“可塑的”。本部分将深入讲解如何使用Pandas高效地处理、清洗和塑形数据。我们将探讨缺失值处理的策略、数据透视表的构建、时间序列数据的重采样与聚合，以及如何为可视化做准备的特征工程技术。重点关注如何利用Pandas的强大功能，将原始、混乱的数据集转化为结构清晰、适合绘图的格式。 第II部分：静态图表的基石——Matplotlib与Seaborn的精细控制 Matplotlib作为Python绘图的“瑞士军刀”，其灵活性无可替代。本部分将带领读者超越默认设置，掌握图表美学的核心：从调整画布大小、控制坐标轴的刻度与标签，到运用对象导向API进行子图的精确布局。 在此基础上，我们将引入Seaborn，学习如何利用其统计绘图接口，快速生成高质量、具备统计学意义的图表，如分布图、关系图和回归图。我们会特别强调如何正确解读这些静态图表所传达的统计信息，确保我们讲述的故事是基于扎实数据的。 第III部分：迈向交互——Plotly与Dash的未来式报告 静态图表难以捕捉复杂数据的动态性。本书的精华部分集中在交互式可视化的力量上。我们将全面覆盖Plotly库，它允许我们创建能够缩放、悬停（Hover）显示详细信息的图表，极大地提升了用户体验和数据探索深度。 Plotly基础： 掌握Plotly Express的简洁语法，快速生成散点图、条形图和箱线图。 高级定制： 深入Plotly.graph_objects，实现复杂的双轴图、热力图和地理空间数据可视化。 集成Dash框架： 最后，本书将指导读者如何将Plotly图表集成到Dash Web应用中，构建完全自给自足、可部署的交互式数据仪表板。我们将详细讲解回调（Callbacks）机制，实现用户输入与图表输出的实时联动。 三、 跨领域应用与最佳实践 本书的每一个章节都包含至少一个端到端的实战案例，涵盖金融市场波动分析、客户行为模式识别、供应链效率监控等多个行业场景。我们不仅教授“如何做”，更着重强调“为什么这么做”： 叙事结构： 如何组织一系列图表，构建一个逻辑清晰、引人入胜的数据故事。 色彩心理学： 科学地运用颜色，避免误导，增强信息的传达效率。 性能优化： 针对大型数据集，如何优化绘图代码以保证仪表板的响应速度。 四、 适合读者 无论您是刚接触数据科学的初学者，希望建立坚实的Python可视化基础；还是经验丰富的分析师，希望将现有的Excel或BI工具工作流升级到更具扩展性和交互性的Python环境；本书都将是您不可或缺的参考手册和实战向导。通过本书的学习，您将能够自信地利用Python这一强大的开源工具，将原始数据转化为清晰、有力的决策依据。 ---

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直就是我工作中的一道曙光！一直以来，我对数据分析和报表制作都抱着浓厚的兴趣，但总是感觉在Excel的海洋里漂泊，缺乏一条清晰的航线。Power Pivot这个名字听起来就很强大，但又觉得它高不可攀。这本书恰恰解决了我的痛点，它不是那种简单罗列菜单和功能的书，而是真正从实战出发，手把手地教你如何构建一个真正有用的仪表板。 我特别喜欢书中关于如何理解业务需求、如何设计仪表板布局的部分。很多时候，我们埋头苦干，做出了一堆图表，但却抓不住核心，无法有效地传达信息。这本书教会我，在动手之前，一定要先想清楚“我要分析什么？我的目标受众是谁？他们需要看到什么？”。这种思维的引导，比单纯的学习技术本身更有价值。而且，书中的案例非常贴近实际财务工作，无论是销售业绩、成本分析还是利润预测，都有详尽的演示。让我能够立刻将学到的知识应用到我自己的工作中，解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期使用Excel进行财务分析的人，我一直都在寻找能够进一步提升效率和分析深度的工具。Power Pivot无疑是Excel生态中一颗璀璨的明珠，而这本书正是解锁这颗明珠的钥匙。作者用非常直观的方式，将Power Pivot的强大功能与Excel的易用性完美结合，为我们提供了构建复杂财务模型和交互式报表的强大武器。 这本书的价值不仅仅在于其技术指导，更在于其思维的启发。它引导读者思考如何从海量数据中提炼出有价值的洞察，如何设计出能够有效沟通业务信息的仪表板。我特别喜欢书中关于“数据故事”的讲解，如何通过数据来讲述一个引人入胜的故事，这是衡量一个优秀分析师的关键能力。这本书为我提供了丰富的素材和方法，让我能够在数据分析的道路上走得更远。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我一种全新的视角去看待Excel和数据。我之前一直把Excel当做一个强大的计算器和表格工具，但通过Power Pivot，我才真正体会到它作为数据分析平台的潜力。书中对于如何处理大型数据集、如何进行数据建模的讲解，让我对Excel的能力有了颠覆性的认知。 我印象最深刻的是，书中强调了“数据质量”的重要性。很多时候，我们拿到一份报表，数据是杂乱无章的，这会极大地影响分析的准确性。作者在书中花了相当的篇幅介绍如何进行数据清洗和转换，以及如何利用Power Query来自动化这个过程。这让我意识到，一个漂亮的仪表板，其背后需要严谨的数据处理作为支撑。这本书不仅教我如何“画龙”，更教我如何“点睛”。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，掌握一项技能，最终要落实在“用”上。这本书最大的优点在于，它提供了一个非常扎实的实践框架。从数据的导入、清洗、建模，到DAX公式的构建，再到最终的可视化和仪表板的搭建，每一步都有清晰的指引和丰富的示例。读完之后，我真的迫不及待地想将书中的知识应用到实际工作中。 尤其让我惊喜的是，书中对一些“高级”的财务分析概念，比如KPI的设计、趋势分析、同比环比分析等，都做了非常好的结合。它不是孤立地讲解Power Pivot的功能，而是将这些功能巧妙地融入到财务分析的业务场景中。这让我觉得，这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本实用的财务分析指南。它帮助我把Excel从一个简单的工具，变成了一个真正能够驱动业务决策的强大平台。

评分☆☆☆☆☆

这本书的讲解方式非常系统且深入，它没有回避Power Pivot和Excel中一些相对复杂的概念，而是通过大量的图示和循序渐进的步骤，将它们化繁为简。我尤其欣赏作者在介绍DAX函数的部分。DAX函数是Power Pivot的灵魂，但它的语法和逻辑确实需要花时间去理解。书中提供的各种常用DAX函数的解释，以及它们在实际报表中的应用场景，极大地帮助我跨越了这个学习的门槛。 不仅仅是技术层面的讲解，作者还非常注重报表的可视化原则。如何选择合适的图表类型来展示不同类型的数据？如何运用颜色、字体和布局来提升报表的易读性和专业性？这些细节在书中都有细致的阐述。读完这本书，我感觉自己不仅仅学会了“做什么”，更学会了“怎么做得更好”。尤其是关于交互式报表的构建，能够让用户自由探索数据，这种体验是我之前无法想象的。