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153千字 字数
2022-12-01 发行日期
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主编推荐语

本书详细阐述了使用Power BI实现数据的处理和分析的相关方法和实现操作。

内容简介

全书共10章，主要内容包括数据分析概述、数据的获取、数据处理基础、M语言基础、使用M语言进行自动化数据处理、数据可视化、DAX语言基础、数据分析基础、数据分析进阶、数据分析应用案例。

本书适合各行各业需要进行日常数据处理和分析的办公人员和数据分析人员阅读，也可以作为大专院校学生的教材或参考书使用。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 前言
  • 第1章 认识数据分析
  • 1.1 数据分析的基本概念
  • 1.1.1 数据的基本概念
  • 1.1.2 数据分析的主要内容及流程
  • 1.1.3 数据的表示和存储
  • 1.1.4 数据分析与数据思维
  • 1.2 Power BI简介
  • 1.2.1 Power BI的基本构成
  • 1.2.2 数据处理组件Power Query
  • 1.2.3 数据分析组件Power Pivot
  • 1.2.4 数据可视化组件Power View
  • 1.2.5 Power BI与其他软件的集成
  • 1.3 安装与使用Power BI
  • 1.3.1 下载与安装Power BI
  • 1.3.2 Power BI Desktop的界面与基本操作
  • 1.3.3 Power BI Service的界面与基本操作
  • 1.3.4 Power BI App的界面与基本操作
  • 练习
  • 第2章 数据的获取
  • 2.1 本地数据源中数据的获取
  • 2.1.1 Excel文件数据的获取
  • 2.1.2 文本文件数据的获取
  • 2.1.3 JSON文件数据的获取
  • 2.1.4 桌面数据库文件数据的获取
  • 2.2 网络数据源中数据的获取
  • 2.2.1 网页数据的获取
  • 2.2.2 网络数据库数据的获取
  • 练习
  • 第3章 数据处理基础
  • 3.1 数据的清理
  • 3.1.1 文本编码的处理
  • 3.1.2 异常数据值的处理
  • 3.1.3 行列数据的简单处理
  • 3.2 基本数据类型数据的处理
  • 3.2.1 文本数据的处理
  • 3.2.2 数值数据的处理
  • 3.2.3 日期时间数据的处理
  • 3.3 高级数据类型数据的处理
  • 练习
  • 第4章 Power Query中的M语言
  • 4.1 M语言概述
  • 4.2 M语言语法的基本结构
  • 4.2.1 M语言程序的基本结构
  • 4.2.2 M语言词法
  • 4.2.3 M语言数据类型
  • 4.2.4 M语言运算符
  • 4.2.5 M语言表达式
  • 4.2.6 M语言程序控制结构
  • 4.2.7 M语言函数
  • 4.3 M语言的库函数
  • 练习
  • 第5章 使用M语言进行数据处理
  • 5.1 数据类型之间的互相转换
  • 5.1.1 原子类型数据之间的转换
  • 5.1.2 表格和记录数据之间的转换
  • 5.1.3 表格和列表数据之间的转换
  • 5.2 表格行列数据的处理
  • 5.2.1 表格的行列转换
  • 5.2.2 将表格的第一行数据设置为列标题
  • 5.2.3 表格中某列数据的类型转换
  • 5.2.4 对表格中值为记录类型的数据进行扩展
  • 5.2.5 对表格中值为列表类型的数据进行扩展
  • 5.2.6 删除表格中的列
  • 5.2.7 拆分表格中的列
  • 5.2.8 获取表格中的列名
  • 5.3 常见数据源中数据的获取
  • 5.3.1 文本数据的获取
  • 5.3.2 Excel数据的获取
  • 5.3.3 网页数据的获取
  • 5.4 文本数据的处理
  • 5.4.1 文本数据的提取
  • 5.4.2 拆分文本
  • 5.4.3 合并文本
  • 5.4.4 文本数据处理案例——身份证号码解析
  • 5.5 数值数据的处理
  • 5.5.1 常用函数
  • 5.5.2 数值数据处理案例——计算销售业绩奖金
  • 5.6 日期时间数据的处理
  • 5.6.1 日期和时间的生成
  • 5.6.2 获取日期和时间分量
  • 5.6.3 日期时间的计算
  • 5.6.4 日期时间数据处理案例——生成简易日期表
  • 5.7 JSON数据的处理
  • 5.7.1 JSON数据的转换和读取
  • 5.7.2 JSON数据的整理
  • 5.8 数据处理综合案例
  • 5.9 数据处理过程中M语言的灵活应用
  • 练习
  • 第6章 数据可视化
  • 6.1 数据可视化技术概述
  • 6.2 基础可视化对象
  • 6.2.1 条形图
  • 6.2.2 柱形图
  • 6.2.3 饼图
  • 6.2.4 散点图
  • 6.2.5 折线图
  • 6.2.6 面积图
  • 6.2.7 组合图
  • 6.3 进阶可视化对象
  • 6.3.1 仪表盘
  • 6.3.2 KPI图
  • 6.3.3 卡片图
  • 6.3.4 树状图
  • 6.3.5 瀑布图
  • 6.3.6 表
  • 6.3.7 矩阵
  • 6.4 高级可视化对象
  • 6.4.1 相关图
  • 6.4.2 聚类图
  • 6.5 报表
  • 6.5.1 报表简介
  • 6.5.2 分析窗格
  • 6.5.3 切片器
  • 6.5.4 书签
  • 6.5.5 见解
  • 6.5.6 钻取
  • 6.5.7 聚焦
  • 6.5.8 报表主题
  • 6.5.9 分组和装箱
  • 练习
  • 第7章 Power Pivot中的DAX语言
  • 7.1 DAX语言基础
  • 7.1.1 Power Pivot和DAX语言
  • 7.1.2 DAX公式形式
  • 7.1.3 DAX公式引用对象的命名规则
  • 7.1.4 DAX语言数据类型
  • 7.1.5 DAX语言运算符
  • 7.2 DAX计算基础
  • 7.2.1 度量值
  • 7.2.2 计算列
  • 7.2.3 计算表
  • 7.3 DAX语言的库函数概述
  • 练习
  • 第8章 数据分析基础
  • 8.1 数据分析的基本思想
  • 8.1.1 Power Pivot中的数据表示模型——关系模型
  • 8.1.2 Power Pivot中数据分析建模的基本思想
  • 8.1.3 数据分析核心概念1——数据筛选
  • 8.1.4 数据分析核心概念2——数据计算
  • 8.2 DAX语言基础函数
  • 8.2.1 控制流/逻辑函数
  • 8.2.2 数据筛选基础函数
  • 8.2.3 数据统计/计算函数
  • 8.3 数据分析基础案例
  • 练习
  • 第9章 数据分析进阶
  • 9.1 DAX语言高阶函数
  • 9.1.1 数据分组和合并函数
  • 9.1.2 数据查询函数
  • 9.1.3 日期时间函数
  • 9.1.4 排名函数
  • 9.2 DAX语言数据分析高阶技巧
  • 9.2.1 VAR的用法
  • 9.2.2 度量值的管理
  • 9.3 深入理解DAX语言数据分析
  • 9.3.1 公式引擎
  • 9.3.2 存储引擎
  • 9.3.3 DAX公式性能分析
  • 练习
  • 第10章 数据分析高级应用案例
  • 10.1 动态分析
  • 10.1.1 动态分析方法1——参数表
  • 10.1.2 动态分析方法2——What-if参数
  • 10.2 关联分析
  • 10.2.1 关联分析简介
  • 10.2.2 二手房数据库的关联分析实例
  • 10.3 线性回归分析
  • 练习
  • 参考文献
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评分及书评

评分不足
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    给这本书评了
    4.0

    入门简单，但是上限高度取决去 DAX 函数掌握程度

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      评论

    出版方

    人民邮电出版社

    人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。