Power BI数据清洗与可视化交互式分析
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Power BI数据清洗与可视化交互式分析

张伟强 (作者) 

  • 书  号:978-7-121-38360-1
  • 出版日期:2020-03-17
  • 页  数:160
  • 开  本:16(170*240)
  • 出版状态:上市销售
  • 维护人:张慧敏
纸质版 ¥59.00
本书是Power BI 快速入门工具书,笔者将Power BI 的知识点做了系统整理,并以案例的
方式呈现出来,使读者学习起来更轻松。全书共7 章,包括Power BI Desktop 初体验、数据清洗的革命、数据统计和呈现、建立表关联、交互式分析、使用DAX 函数、数据可视化等,其中重点介绍了Power BI 在数据清洗和数据可视化方面的应用。
本书适合在工作中使用过Excel,但没有学过Power BI 的读者,以及已经有Power BI 使用
经验,希望系统地学习Power BI 知识的读者。

Power BI快速入门工具书
资深培训师陈剑老师十多年的经验总结
陈剑:长期专注于企业的大数据应用培训,培训客户遍布全国,包括中国银联、携程、三大运营商、中国四大银行在内的金融企业、一汽系东风系等汽车厂商、美的正泰等大型制造企业、南航东航等航空公司、蒙牛红豆等消费企业,等等。服务过的公司多达数百家。
前 言
为什么写本书
写本书的初衷是给广大的Excel 用户提供一本可以提升技能的参考书。
以往我们一直跟随Office 的更新提升自己的办公技能,但是从Office 2007 开
始,软件的更新变得缓慢。静下心来回想一下,从2008 年到现在,我们的办公技
能提升了多少?在2007—2019 年,中国从互联网时代进入移动互联网时代,并且
即将进入5G 物联网时代,同时提出了大数据和人工智能战略,我们的技能提升是
跟上了这样的时代,还是远远落后于时代?我们是否过于固守自己的知识,却不能
踏出一步,学习新的工具,更好地与日新月异的中国接轨?
越来越多的企业要求管理者和员工能够具备数据化思维,提高数据的收集和分
析能力,提升科学决策的能力。要具备这些能力,掌握Excel 显然是不够的。Excel
存在以下局限性:
? 能处理的数据量太少,最多100 万行;
? 重复性工作不容易简化,使用VBA 过于烦琐;
? 性能低下,10 万行的VLOOKUP 函数或筛选功能就能使电脑死机,不能适
应大数据时代数据膨胀的情形;
? 不支持常见的数据分析功能,例如钻取、图表交互;
? 图表类型较少,并且无法扩展。
所以,是时候学习一个新的分析工具了,以便帮我们更好地处理和分析数据。
Power BI 是微软定位于BI 市场的一款软件,相对于Excel,具有以下优势:
? 能够连接数十种数据源,具备更强的数据整合功能;
? 可以处理大数据,哪怕是免费的Desktop 版本,也能处理上千万条数据;
? 更好地集成Power Query,具备更方便的数据清洗功能;
? 更强的可视化功能,支持200 多种分析图形,而且还在持续增加;
? 具备BI 工具才有的钻取、图表互动等功能。
GartnerResearch 发布了2019 年Magic Quadrant for Analytics and Business
Intelligence Platforms(Gartner 通过广泛的研究,将全球领先的BI 厂商按市场地
位绘制在魔力象限图中,每年发布一次),微软作为顶级供应商出现在了Leaders
象限的右上角,Power BI 平台的流行功不可没。
Power BI 有两个收费版本可供选择。
本书介绍的是免费版本:Power BI Desktop。读者可以通过对Desktop 版本的
学习,了解这个工具,再考虑是否在企业内部部署这个工具。关于各版本的详细描
述,可以到微软官网进一步了解。
本书特色定位
? Power BI 快速入门
本书的定位是一本Power BI 快速入门工具书。典型的80 后、90 后过着“朝
九晚九”的生活,真正能看书的时间少之又少。因此,本书的文字叙述尽量简洁,
帮助读者在短时间内快速入门。
? 突出Power BI 的数据清洗功能
企业中使用的表格往往不规范处甚多,需要较多的清洗操作,甚至清洗的时间
超过了分析的时间。Power BI 拥有非常高效的数据清洗功能,基本上无须写任何
代码。
? 系统化、案例式学习
本书将Power BI 知识点做了系统化整理,并以案例方式呈现,学习起来更
轻松。
本书读者定位
本书适合在工作中使用过Excel,但没有学过Power BI 的读者阅读,以及已经
有Power BI 使用经验,但希望系统地学习Power BI 知识的读者阅读。
学习建议
本书的所有内容都以案例的方式展开,建议读者在阅读本书时能够根据演示
的步骤来练习,逐步掌握这个工具。书中使用的源文件可以到“博文视点”网站
下载。
致谢
感谢我的学员们,没有你们的支持,作为“佛系宅男”的代表,我可能没有动
力去写一本书。感谢慧敏编辑,没有您的耐心督促,这本书就不会尽快面市。感谢
本书的所有读者,你们的支持和意见非常宝贵。

目录

目 录
第1章 Power BI Desktop初体验 / 001
1.1 下载Power BI Desktop / 002
1.2 安装Power BI / 004
1.3 运行第一个Power BI案例 / 005
1.3.1 打开案例文件 / 005
1.3.2 “图表”视图 / 005
1.3.3 “数据”视图 / 006
1.3.4 体验Power BI的交互式操作 / 008
1.3.5 数据可视化初体验 / 011
1.4 发布到服务器 / 011
1.4.1 发布到云服务器 / 012
1.4.2 共享给他人 / 013
1.4.3 导出为PPT/PDF文档 / 014
1.5 回顾与展望 / 014
第2章 数据清洗的革命 / 015
2.1 常规数据导入过程 / 016
2.1.1 获取数据 / 016
2.1.2 Power Query简介 / 017
2.1.3 数据导出 / 020
2.1.4 保存文件 / 020
2.2 数据清洗的定义 / 021
2.3 用案例学习数据清洗 / 021
2.3.1 复杂表头的处理 / 021
2.3.2 多文件清洗 / 027
2.3.3 多表合并 / 028
2.3.4 缺失值处理 / 031
2.3.5 合并查询:便捷的多表横向合并 / 038
第3章 数据统计和呈现 / 043
3.1 BI简介 / 044
3.2 汇总表 / 044
3.2.1 统计指标 / 044
3.2.2 汇总表 / 045
3.2.3 交叉统计 / 046
3.3 内置图表的使用 / 047
3.4 外挂图表的使用 / 049
3.4.1 下载组件 / 050
3.4.2 从文件导入组件 / 051
3.4.3 从市场加载视觉对象 / 052
3.4.4 使用直方图分析年龄分布 / 052
3.4.5 使用直方图分析收入分布 / 053
第4章 建立表关联 / 055
4.1 表关系简介 / 056
4.2 创建关系 / 057
4.3 利用表关联的统计和分析 / 059
4.3.1 关联图表 / 059
4.3.2 关联筛选 / 061
第5章 交互式分析 / 063
5.1 交互式分析功能简介 / 064
5.2 筛选 / 064
5.2.1 视觉级筛选器、页面级筛选器、报告级别筛选器 / 065
5.2.2 切片器 / 065
5.2.3 属性切片器 / 067
5.3 图表交互 / 068
5.3.1 突出模式 / 068
5.3.2 筛选模式 / 069
5.4 钻取 / 071
5.4.1 为图表设置钻取 / 071
5.4.2 钻取到页面(钻透) / 072
5.4.3 时间数据的钻取 / 073
5.5 数据分布分析 / 074
第6章 进阶!使用DAX函数 / 077
6.1 DAX函数简介 / 078
6.2 DAX函数应用案例 / 078
6.2.1 创建计算列 / 078
6.2.2 度量值应用 / 081
6.2.3 计算定基比 / 085
6.2.4 计算累计求和 / 086
6.2.5 计算同比 / 088
6.2.6 计算环比 / 094
6.2.7 计算月累计求和 / 094
6.3 常用函数 / 095
6.3.1 统计函数 / 095
6.3.2 筛选函数 / 096
6.3.3 时间函数 / 099
6.3.4 对比函数 / 100
第7章 数据可视化 / 102
7.1 信息图 / 103
7.1.1 案例 / 103
7.1.2 操作步骤 / 103
7.2 气泡图 / 107
7.2.1 案例 / 108
7.2.2 操作步骤 / 108
7.3 华夫图 / 109
7.3.1 案例 / 109
7.3.2 操作步骤 / 110
7.4 旋风图 / 111
7.4.1 案例 / 111
7.4.2 操作步骤 / 111
7.5 水平漏斗图 / 112
7.5.1 案例 / 113
7.5.2 操作步骤 / 113
7.6 树状图 / 114
7.6.1 案例 / 115
7.6.2 操作步骤 / 115
7.7 旭日图 / 115
7.7.1 案例 / 116
7.7.2 操作步骤 / 116
7.8 着色地图 / 117
7.8.1 案例 / 118
7.8.2 操作步骤 / 118
7.9 气泡地图 / 120
7.9.1 案例 / 120
7.9.2 操作步骤 / 120
7.10 子弹图 / 121
7.10.1 案例 / 121
7.10.2 操作步骤 / 121
7.11 网络图 / 122
7.11.1 案例 / 123
7.11.2 操作步骤 / 123
7.12 散点图 / 124
7.12.1 案例 / 125
7.12.2 操作步骤 / 125
7.13 瀑布图 / 127
7.13.1 案例 / 127
7.13.2 操作步骤 / 127
7.14 KPI指示器 / 130
7.14.1 案例 / 130
7.14.2 操作步骤 / 131
7.15 K-Means聚类 / 132
7.15.1 安装R环境 / 133
7.15.2 使用K?Means聚类组件 / 136
7.16 小折线 / 139
7.16.1 案例 / 139
7.16.2 操作步骤 / 140
7.17 河流图 / 142
7.17.1 案例 / 142
7.17.2 操作步骤 / 142
7.18 水平条形图 / 143
7.18.1 案例 / 144
7.18.2 操作步骤 / 144
7.19 人物动画 / 145
7.19.1 案例 / 145
7.19.2 操作步骤 / 146

读者评论

  • 里面的数据表有没有那里可以下载

    Judyqian发表于 2024/4/7 9:22:25
  • **

    19199发表于 2023/4/12 3:58:56
  • bunengxz

    jiaminsxhyx发表于 2022/7/15 11:09:54
  • 不能下载

    xuws发表于 2021/12/25 21:30:56
  • 无法下载

    xuws发表于 2021/12/25 21:29:00

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