《 Power BI商业智能数据分析与可视化》[87]百度网盘|亲测有效|pdf下载

产品特色

编辑推荐

1.读懂数据分析与数据可视化：掌握技法发展的底层逻辑和发展趋势

2.易学易懂：非专业人员也能掌握，从Power BI基础操作到核心DAX数据分析表达式、数据可视化，详细讲解

3.紧扣工作实际：手把手分步骤讲解，掌握典型的数据模型和典型的数据分析方法

4.结合AI新技能：全新AI技术辅助可以让读者更容易掌握Power BI AI的高效可视化流程

5.商业案例：可直接套用的商业案例讲解，从模型到仪表板呈现、发布

内容简介

《Power BI商业智能数据分析与可视化》以DAX为核心线索，围绕数据分析和数据可视化，系统全面地介绍了Power BI的核心知识体系。
《Power BI商业智能数据分析与可视化》的主要内容包括数据分析和数据可视化基础知识，Power Query数据获取、转换与加载，Power BI数据模型，DAX基础和进阶知识、DAX的实践案例、DAX驱动数据可视化交互，仪表板开发实践、仪表板多场景应用，以及AI辅助学习等。
《Power BI商业智能数据分析与可视化》体系完整、重点突出、内容新颖翔实、案例贴近实际，适合数据分析师、Power BI分析人员、Excel高级用户，以及想提高数据分析能力的各类人员阅读。

作者简介

刘必麟（@小必）
自媒体创作者、Excel和Power BI发烧友、数据可视化爱好者、畅销书作者。在微信公众号、B站、小红书、知乎等同名账号“PowerBI聚焦”上分享技术类原创文章和视频超过2000条，尤其擅长使用Excel、SQL和Power BI进行数据分析和数据可视化，服务过零售、互联网、房地产等行业的多家知名公司。已出版《Excel商务智能：Power Query和Power Pivot数据清洗、建模与分析实战》等书，深受广大读者的喜爱。

目　　录

目录
CONTENTS

第1章
数字化时代：从数据到数据分析001
1.1数据和数据分析是什么？002
1.2数据分析为什么重要？002
1.3从数据到数据分析002
1.3.1 有数据：有什么样的数据？003
1.3.2 看数据：数据到底看什么？003
1.3.3 分析数据：如何分析数据，怎么做？004
1.3.4 结果应用：如何应用数据分析结果？005
第2章
高效表达：从数据分析到数据可视化007

目 录 CONTENTS 第1章 数字化时代：从数据到数据分析001 1.1数据和数据分析是什么？002 1.2数据分析为什么重要？002 1.3从数据到数据分析002 1.3.1 有数据：有什么样的数据？003 1.3.2 看数据：数据到底看什么？003 1.3.3 分析数据：如何分析数据，怎么做？004 1.3.4 结果应用：如何应用数据分析结果？005 第2章 高效表达：从数据分析到数据可视化007 2.1数据分析和数据可视化008 2.1.1 数据可视化是什么？008 2.1.2 从数据分析到数据可视化008 2.1.3 数据可视化与数据仪表板009 2.2数据可视化的设计010 2.2.1 数据可视化的设计原则010 2.2.2 数据可视化的图表选择与色彩搭配012 2.2.3 数据仪表板的设计步骤013 第3章 商业智能：从Excel到Power BI016 3.1Excel作为数据分析的工具017 3.1.1 数据透视表与数据透视图017 3.1.2 超级Excel：Excel的Power 系列 功能017 3.2初识Power BI019 3.2.1 什么是Power BI ？019 3.2.2 为什么选择Power BI来作为数据 分析和可视化工具？019 3.2.3 Power BI Desktop如何下载和安装020 3.2.4 Power BI Desktop的操作界面介绍021 3.2.5 学习Power BI要构建全新的知识 架构025 第4章 Power Query实践：数据获取、转换与加载027 4.1认识Power Query028 4.1.1 Power Query界面介绍028 4.1.2 使用Power Query前应注意的事项029 4.2数据获取030 4.2.1 从Excel工作簿中获取数据030 4.2.2 从文件夹中获取并合并多个Excel 工作簿034 4.2.3 从文本或CSV格式文件获取数据036 4.2.4 从数据库获取文件037 4.2.5 其他数据源的数据获取038 4.3数据转换与清洗038 4.3.1 数据类型的转换038 4.3.2 文本格式转换039 4.3.3 行和列的管理040 4.3.4 从日期列中提取对应的日期元素045 4.3.5 列的合并、拆分与字符提取045 4.3.6 透视列与逆透视列： 一维表与二维表的相互转换049 4.3.7 数学统计以及分组计算051 4.3.8 追加查询和合并查询053 4.4数据应用到数据模型056 4.4.1 应用数据时需要的设置056 4.4.2 管理查询057 4.4.3 数据刷新及报错处理058 4.5Power Query高阶知识：M语言059 4.5.1 初识M语言059 4.5.2 M语言常见的表达式的语法格式060 4.5.3 M语言的数据结构061 第5章 核心基础：Power BI与数据模型063 5.1认识数据模型064 5.1.1 数据模型及其常见类型064 5.1.2 数据模型的要素065 5.2 Power BI中的数据模型067 5.2.1 在Power BI中创建一个数据模型067 5.2.2 管理Power BI中的数据模型069 5.2.3 使用数据模型的注意事项071 第6章 Power BI灵魂：数据分析表达式——DAX072 6.1认识DAX073 6.1.1 DAX及其函数类型073 6.1.2 创建DAX表达式时，表、列和 度量值的引用方式073 6.1.3 DAX运算符和数据类型074 6.2新建列、新建表和度量值075 6.2.1 新建列与新建表075 6.2.2 度量值的创建、管理和格式化078 6.2.3 如何选择度量值与新建列080 6.2.4 在视觉对象中使用度量值和表中 的字段081 6.3理解Power BI的数据模型083 6.3.1 数据模型中表间关系的传递083 6.3.2 数据模型中的跨表引用085 6.3.3 数据模型的参照完整性086 6.4初识DAX基础函数088 6.4.1 认识和使用结尾带有“X”的 迭代函数088 6.4.2 FILTER函数和运算符的用法089 6.4.3 认识VALUES函数和DISTINCT 函数091 6.4.4 认识ALL类函数093 6.4.5 使用HASONEVALUE改变总计值095 6.4.6 使用SELECTEDVALUE函数获取 选择的值096 6.4.7 逻辑函数IF和SWITCH098 6.5认识DAX的计值上下文099 6.5.1 认识筛选上下文099 6.5.2 认识行上下文100 6.6CALCULATE函数与计值上下文101 6.6.1 认识CALCULATE函数101 6.6.2 CALCULATE函数与筛选上下文105 6.6.3 CALCULATE函数与行上下文107 6.7CALCULATE的调节器函数109 6.7.1 CALCULATE的调节器： ALL类函数109 6.7.2 CALCULATE的调节器： KEEPFILTERS函数111 6.7.3 CALCULATE的调节器： USERELATIONSHIP函数112 6.8变量114 6.8.1 认识变量114 6.8.2 变量的使用116 第7章 分析实践：时间序列实践分析118 7.1关于日期表和时间智能函数119 7.1.1 Power BI的日期时间函数和时间 智能函数119 7.1.2 日期表的创建与使用注意事项119 7.1.3 时间序列相关的常见分析指标123 7.2时间序列分析实践124 7.2.1 累计分析124 7.2.2 同比和环比分析126 7.2.3 移动平均分析130 7.2.4 不同日期区间值的比较132 第8章 分析实践：更多常用的计算分析135 8.1排名相关分析136 8.1.1 排名分析136 8.1.2 TOPN分析138 8.2区间划分相关的分析141 8.2.1 帕累托分析141 8.2.2 区间分组分析144 8.2.3 分区计算145 8.3其他分析147 8.3.1 差异比较分析147 8.3.2 近N天分析148 第9章 更上一层楼：DAX的高级用法实践152 9.1计算组153 9.1.1 认识计算组153 9.1.2 创建和管理计算组154 9.1.3 计算组的实践应用156 9.1.4 使用Tabular Editor创建计算组159 9.2窗口函数161 9.2.1 窗口函数介绍161 9.2.2 窗口函数用法实践：偏移类函数162 9.2.3 窗口函数用法实践：排序类函数168 9.3视觉对象计算170 9.3.1 认识和创建视觉对象计算170 9.3.2视觉对象计算的实践应用173 9.3.3视觉对象计算的限制与不足177 9.4DAX查询178 9.4.1 认识DAX查询视图178 9.4.2 EVALUATE语法介绍及创建查询179 9.4.3 使用DAX表函数创建查询183 9.4.4 使用DAX查询数据模型中的各种 元素188 9.5使用外部工具DAX Studio?190 9.5.1 认识外部工具DAX Studio191 9.5.2 DAX Studio的常用功能192 9.5.3 使用DAX Studio测试代码的性能193 第10章 开启设计：数据可视化设计指南195 10.1Power BI的可视化设置196 10.1.1 可视化页面和画布设置196 10.1.2 认识和使用Power BI的主题197 10.2可视化视觉对象与辅助元素199 10.2.1 Power BI常用的视觉对象199 10.2.2 Power BI可视化辅助元素200 10.3控制Power BI视觉对象之间的交互 方式201 10.3.1 编辑视觉对象之间的交互方式201 10.3.2 使用按钮控制视觉对象的交互203 10.3.3 使用按钮和书签控制页面之间的 交互204 10.3.4 使用书签控制视觉对象的交互207 10.3.5 使用钻取功能控制分析层次 和颗粒度的交互209 10.3.6 使用工具提示功能增强交互212 10.3.7 使用字段参数控制视觉对象的 交互213 10.3.8 使用同步切片器功能控制多页 报表交互217 10.4使用DAX动态地驱动视觉对象的交互219 10.4.1 动态设置视觉对象的标题219 10.4.2 动态设置视觉对象的颜色221 10.4.3 动态设置视觉对象的数据标签224 10.4.4 动态切换视觉对象的分析指标 和维度229 第11章 仪表板开发实践：零售行业综合案例235 11.1需求分析236 11.1.1 案例数据概述236 11.1.2 明确分析目标和场景236 11.2数据的获取、转换、加载和模型创建237 11.2.1 数据的获取、转换和应用到数据模型237 11.2.2 数据模型中各种表的命名238 11.2.3 创建数据模型238 11.3仪表板布局设计239 11.3.1 设置画布及页面信息239 11.3.2 仪表板的整体布局设计240 11.3.3 色彩搭配与视觉对象的类型选择241 11.4仪表板可视化设计242 11.4.1 经营概述页面设计242 11.4.2 组织分析页面设计252 11.4.3 客户分析页面设计261 11.4.4 产品分析页面设计267 11.5页面交互设计和可视化效果强化277 11.5.1 仪表板页面交互设计277 11.5.2 仪表板可视化效果强化280 第12章 价值提升：仪表板检查、发布和调用281 12.1仪表板结果核对与性能分析282 12.1.1 仪表板的结果核对282 12.1.2 仪表板的性能分析282 12.2仪表板的发布283 12.2.1 仪表板的发布283 12.2.2 仪表板的刷新与维护285 12.3在Excel、Power Point中使用 Power BI285 12.3.1 在Excel中调用Power BI的 数据模型286 12.3.2 在Power Point中查看Power BI 仪表板289 第13章 拥抱AI：利用AI大模型学习Power BI293 13.1关于AI大模型294 13.1.1 AI大模型是什么？294 13.1.2 AI大模型的选择294 13.2Power BI与AI大模型295 13.2.1 使用Power BI内置AI功能——Copilot295 13.2.2 使用ChatGPT学习Power BI300 13.2.3 使用国内的AI产品学习 Power BI304 13.3使用AI大模型时的注意事项309

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前　　言

你好，朋友！
欢迎来到Power BI的世界。当你翻开这本书的时候，我们就已经认识了。虽然你我隔书相望，但是书中的每一句话，每一段代码，每一个章节，都有我学习时留下的印记。当你阅读这本书时，你并不孤单，我与更多人和你一起同行。
我并非Power BI工程师，也不是计算机科班出身，学习和使用Power BI，主要是因为兴趣和工作需要。2017年前后，我开始接触Power BI，其强大的数据清洗、数据分析和数据可视化的能力，让我产生了浓厚的兴趣。在业余时间，我潜心钻研Power BI，在工作中熟练地应用它来提高工作效率和解决复杂问题，并在公司中经常义务承担Power BI培训工作、分享数据分析方面的技能。另外，我还在网络上通过社区和自媒体分享技能和见解，以帮助更多的人学习和使用Power BI。经过几年的时间，我在Power BI方面积累了深厚的经验和丰富的案例素材。
近两年，Power BI迅猛发展，新功能层出不穷，生态更加完善，用户使用体验更好。但许多Power BI新手用户并不能快速理解和掌握Power BI庞大的知识体系。他们抱怨Power BI非常容易入门，但是难以快速进阶并在实际工作中加以应用。因此很多用户在自学一段时间后就放弃了。

你好，朋友！
欢迎来到Power BI的世界。当你翻开这本书的时候，我们就已经认识了。虽然你我隔书相望，但是书中的每一句话，每一段代码，每一个章节，都有我学习时留下的印记。当你阅读这本书时，你并不孤单，我与更多人和你一起同行。
我并非Power BI工程师，也不是计算机科班出身，学习和使用Power BI，主要是因为兴趣和工作需要。2017年前后，我开始接触Power BI，其强大的数据清洗、数据分析和数据可视化的能力，让我产生了浓厚的兴趣。在业余时间，我潜心钻研Power BI，在工作中熟练地应用它来提高工作效率和解决复杂问题，并在公司中经常义务承担Power BI培训工作、分享数据分析方面的技能。另外，我还在网络上通过社区和自媒体分享技能和见解，以帮助更多的人学习和使用Power BI。经过几年的时间，我在Power BI方面积累了深厚的经验和丰富的案例素材。
近两年，Power BI迅猛发展，新功能层出不穷，生态更加完善，用户使用体验更好。但许多Power BI新手用户并不能快速理解和掌握Power BI庞大的知识体系。他们抱怨Power BI非常容易入门，但是难以快速进阶并在实际工作中加以应用。因此很多用户在自学一段时间后就放弃了。
那到底如何才能快速地学习Power BI呢？再三考虑，我决定撰写一本Power BI方面的书，将我多年学习和使用Power BI的经验和方法融入其中，全面而系统地介绍Power BI的知识体系、核心内容和实践案例。
前后经历了一年多的时间，本书终于得以完稿。在撰写过程中，由于Power BI的月度更新加入了许多新功能，为了给广大读者提供更完整的知识体系和更好的阅读体验，我在书中加入了Power BI发布的最新功能的介绍和实践案例，并投入了大量的精力和时间来调整本书的体系设计和内容安排。但我一直坚信，这一切都是值得的，因为它能让本书体系更完整、内容质量更高、阅读体验更好。
 本书内容
全书共13章，可分为以下五个部分。
第一部分：第1～3章，主要介绍数据分析、数据可视化和Power BI的基本知识。
第二部分：第4章，主要介绍Power Query数据获取、转换、加载，以及M语言的基本知识。
第三部分：第5～9章，主要介绍数据模型、DAX基础函数、计值上下文、CALCULATE函数、变量、时间智能函数、时间序列分析实践、时间相关分析、计算组、窗口函数、视觉对象计算、DAX查询以及外部工具DAX Studio的使用等内容。
第四部分：第10～12章，主要介绍数据可视化设计，仪表板开发案例，仪表板检查、发布和调用。
第五部分：第13章，主要介绍Power BI内置的AI功能Copilot和如何使用AI大模型学习Power BI。
 阅读技巧
不同水平的读者可以使用不同方式来阅读本书。
<ul>
<li>对于第一次接触本书的读者，建议依次按照本书的章节顺序阅读。</li>
<li>对于熟悉Power Query的读者，建议跳过第4章，然后按顺序阅读。</li>
<li>对于有一定Power Query和DAX基础的读者，可以挑选自己感兴趣章节进行阅读。</li>
<li>对于非常熟悉Power BI的读者，本书可以作为他们查缺补漏的参考书籍。</li>
</ul>
 
 阅读对象
本书体系完整、重点突出、内容新颖翔实、案例贴近实际，适合数据分析师、Power BI分析人员、Excel高级用户以及想提高数据分析能力的各类人员阅读。
 联系作者
尽管在本书的写作过程中，我力求严谨、准确，未敢有半点疏忽，但由于Power BI的知识体系非常庞大，内容比较复杂，书中难免存在理解不到位、描述不准确和不足之处，敬请读者提出宝贵的意见，以便在后续的版本中改正和完善。
<ul>
<li>微信公众号、小红书和B站搜索：PowerBI聚焦。</li>
<li>个人微信：xiabi_0912。</li>
</ul>
 致谢
感谢家人在本书的写作过程中给予我的理解和支持；感谢编辑老师的耐心指导和认真审稿；感谢朋友们在我写作过程中给予的帮助和支持；感谢“@焦棚子”老师，因为本书的数据源是从他模拟的数据源修改而来的。要感谢的人还有很多，心存感恩，相伴同行。

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书摘插画

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