主编推荐语
本书由资深数据分析师结合多年实际工作经验精心编撰，结合丰富案例循序渐进地介绍Power BI在商业数据分析中的应用技巧。
内容简介
全书共15章，主要内容包括：商业数据分析的思维与流程，Power BI的三种视图、视图编辑器的窗格，连接数据源的方法，Power BI查询编辑器、数据分析表达式DAX、创建和管理表之间的关系，Power BI自带可视化视图，Power BI自定义可视化视图，如何制作Power BI数据报表，Power BI连接Cloudera Hadoop Hive、MapR Hadoop Hive集群，如何使用Spark SQL连接Apache Spark，如何通过DBeaver、Oracle SQL Developer等客户端工具连接Hadoop集群，最后通过某企业商品结构及销售业绩、销售经理的销售业绩、客户价值和流失率、商品的配送准时性情况和商品的退货情况5个案例介绍Power BI在实际业务中的操作技巧。为了方便读者使用本书，本书还录制了全程教学视频，提供了案例练习素材以及PPT教学课件。
本书可作为初学者或从业者学习Microsoft Power BI软件进行数据可视化分析的用书，也可以作为大专院校管理、经济、社会人文等专业的教学用书。
目录
- 版权信息
- 内容简介
- 作者简介
- 前言
- 第一部分 Microsoft Power BI之新手入门篇
- 第1章 商业数据分析及可视化概述
- 1.1 商业数据分析及其思维
- 1.2 商业数据分析基本流程
- 1.3 商业数据分析注意事项
- 1.4 商业数据可视化分析工具
- 1.5 Microsoft Excel数据可视化插件
- 1.6 案例数据集介绍
- 1.7 练习题
- 第2章 Microsoft Power BI软件初识
- 2.1 Microsoft Power BI软件概况
- 2.2 Microsoft Power BI的下载与安装
- 2.3 Microsoft Power BI软件简介
- 2.4 Microsoft Power BI报表编辑器
- 2.5 练习题
- 第3章 Microsoft Power BI连接各类数据源
- 3.1 连接单个数据文件
- 3.2 连接到关系型数据库
- 3.3 连接到非关系型数据库
- 3.4 连接Web网页数据
- 3.5 练习题
- 第4章 Microsoft Power BI基础操作
- 4.1 数据可视化分析的基础操作
- 4.2 查询编辑器及其重要操作
- 4.3 数据分析表达式DAX及其案例
- 4.4 创建和管理表之间的关系
- 4.5 案例：统计局Web数据可视化分析
- 4.6 练习题
- 第二部分 Microsoft Power BI之可视化篇
- 第5章 Microsoft Power BI自带可视化视图
- 5.1 自带可视化视图概述
- 5.2 调整可视化对象元素
- 5.3 创建自带的可视化视图
- 5.4 数据可视化的注意事项
- 5.5 练习题
- 第6章 Microsoft Power BI自定义可视化视图
- 6.1 如何自定义可视化视图
- 6.2 下载可视化视图模板
- 6.3 导入可视化视图模板
- 6.4 固定可视化视图模板
- 6.5 创建自定义可视化视图
- 6.6 练习题
- 第7章 Microsoft Power BI数据报表
- 7.1 Microsoft Power BI报表
- 7.2 创建与发布Microsoft Power BI报表
- 7.3 报表设计的注意事项
- 7.4 练习题
- 第三部分 Microsoft Power BI之大数据篇
- 第8章 连接Hadoop Hive
- 8.1 Hadoop简介
- 8.2 连接基本条件
- 8.3 连接步骤：连接集群Hive
- 8.4 案例：不同地区销售额的比较分析
- 8.5 练习题
- 第9章 连接Apache Spark
- 9.1 Hadoop与Spark的比较
- 9.2 连接Hadoop Spark集群
- 9.3 案例：比较企业各地区的销售业绩
- 9.4 练习题
- 第10章 连接Hadoop集群工具
- 10.1 DBeaver
- 10.2 Oracle SQL Developer
- 10.3 DbVisualizer
- 10.4 SQuirrel SQL Client
- 10.5 练习题
- 第四部分 Microsoft Power BI之案例实战篇
- 第11章 案例实战—销售商品主题分析
- 11.1 准确了解电商商品现状
- 11.2 如何分析商品销售业绩
- 11.3 练习题
- 第12章 案例实战—销售经理主题分析
- 12.1 销售经理销售业绩分析
- 12.2 销售经理服务满意度分析
- 12.3 练习题
- 第13章 案例实战—客户价值主题分析
- 13.1 电商商品有效客户分析
- 13.2 如何降低电商客户流失率
- 13.3 练习题
- 第14章 案例实战——配送准时性主题分析
- 14.1 电商商品配送准时性现状
- 14.2 商品配送准时性与退单关系
- 14.3 练习题
- 第15章 案例实战—商品退货主题分析
- 15.1 电商商品退货现状分析
- 15.2 电商订单退货率分析
- 15.3 练习题
- 附录A 集群节点参数配置
- 附录B 安装MongoDB
- 参考文献
评分及书评
- 给这本书评了4.0数字化
不用学代码，也可以快速把数据形成可视化的好工具，
给这本书评了5.0数据分析可以辅助企业优化流程、提高效率，还可以帮助企业降低成本、提高业绩，我们把这类数据分析定义为商业数据分析与可视化，它的目标是利用数据帮助职场人，尤其是业务人员制定迅捷、高质、高效、可行的解决方案，本质是为企业创造商业价值，驱动业务增长。
给这本书评了3.0一般般的书没觉得有多少干货内容，就是堆叠了一堆东西
出版方
清华大学出版社
清华大学出版社成立于1980年6月，是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。植根于“清华”这座久负盛名的高等学府，秉承清华人“自强不息，厚德载物”的人文精神，清华大学出版社在短短二十多年的时间里，迅速成长起来。清华大学出版社始终坚持弘扬科技文化产业、服务科教兴国战略的出版方向，把出版高等学校教学用书和科技图书作为主要任务，并为促进学术交流、繁荣出版事业设立了多项出版基金，逐渐形成了以出版高水平的教材和学术专著为主的鲜明特色，在教育出版领域树立了强势品牌。
