1. 作者是注册会计师，熟练使用PowerBI，实践经验丰富。
2. 作者的公众号现已成为国内影响力的PowerBI公众号之一，专注于PowerBI知识的分享，其文章通俗易懂、简洁干练、精彩不断，深受广大PowerBI学习者喜爱。
电子书
编辑推荐
“人人都是数据分析师”系列，深入浅出讲解Power BI应用和秘诀，让你的数据“狂飙”。
内容简介
本书结合具体实例由浅入深、从易到难地讲述了 Power BI 数据挖掘与数据分析知识的精髓。本书按知识结构分为 10 章，讲解了初识 Power BI、获取数据、数据基础操作、数据分析模型、创建报表、制作可视化图表、数据可视化分析、应收账款分析报表案例、空气质量数据分析案例、考勤与薪酬分析案例等知识。配套资源包括书中案例源文件，以及用于演示所有案例操作过程和讲解基础知识点的多媒体视频。本书适合对数据分析与可视化感兴趣的读者阅读，可作为自学或教学的参考用书。
章节目录
- 版权信息
- 版 权
- 内 容 提 要
- 彩 图
- 前 言
- 第1章 初识Power BI
- 1.1 Power BI概述
- 1.1.1 Power BI功能简介
- 1.1.2 Power BI产品家族
- 1.1.3 Power BI主要工具及功能
- 1.2 Power BI Desktop工作界面
- 1.2.1 欢迎界面
- 1.2.2 操作主界面
- 1.2.3 快速访问工具栏
- 1.2.4 功能区
- 1.2.5 “视图”侧边栏
- 1.2.6 报表画布区
- 1.2.7 “可视化”窗格
- 1.2.8 “字段”窗格
- 1.2.9 “筛选器”窗格
- 1.3 使用Power BI Desktop文档
- 1.3.1 查看帮助文档
- 1.3.2 使用示例
- 1.4 本章小结
- 第2章 获取数据
- 2.1 直接输入数据——现金日记账
- 2.2 连接数据源
- 2.2.1 Excel工作簿
- 2.2.2 文本/CSV文件
- 2.2.3 XML文件
- 2.2.4 JSON文件
- 2.2.5 PDF文件
- 2.2.6 文件夹
- 2.2.7 数据库
- 2.3 采集网页数据——某品牌手机报价
- 2.4 本章小结
- 第3章 数据基础操作
- 3.1 认识Power Query编辑器
- 3.2 管理查询——考勤表
- 3.2.1 重命名查询
- 3.2.2 复制查询
- 3.2.3 插入查询
- 3.2.4 引用查询
- 3.2.5 查询分组
- 3.3 数据规范化——固定资产管理
- 3.3.1 设置标题行
- 3.3.2 填充相邻单元格的null
- 3.3.3 修改列类型和大小写
- 3.3.4 替换数据值
- 3.3.5 转置行列数据
- 3.4 编辑行列数据——订单统计表
- 3.4.1 查看行数据
- 3.4.2 保留、删除行数据
- 3.4.3 排序和筛选行数据
- 3.4.4 合并与拆分列
- 3.4.5 提取列中的数据
- 3.4.6 添加列数据
- 3.4.7 分类汇总
- 3.5 本章小结
- 第4章 数据分析模型
- 4.1 管理数据——商品订购单
- 4.1.1 认识数据视图
- 4.1.2 修改列名称
- 4.1.3 格式化数据
- 4.1.4 刷新数据
- 4.2 管理数据关系——工资台账
- 4.2.1 认识关系视图
- 4.2.2 自动检测创建关系
- 4.2.3 手动创建关系
- 4.2.4 编辑关系
- 4.3 数据分析表达式——销售业绩分析表
- 4.3.1 DAX语法规则
- 4.3.2 运算符
- 4.3.3 类型转换
- 4.3.4 参数命名约定
- 4.3.5 DAX函数
- 4.3.6 创建度量值
- 4.3.7 创建计算列
- 4.3.8 创建计算表
- 4.4 本章小结
- 第5章 创建报表
- 5.1 报表基本操作——产品合格率
- 5.1.1 创建Power BI报表
- 5.1.2 添加视觉对象
- 5.1.3 添加、移动报表页
- 5.1.4 重命名报表页
- 5.1.5 删除、隐藏报表页
- 5.2 视觉对象基本操作——部门费用统计表
- 5.2.1 复制、粘贴视觉对象
- 5.2.2 设置字段和格式
- 5.2.3 视觉对象分析设置
- 5.2.4 查看视觉对象数据
- 5.2.5 导出视觉对象数据
- 5.3 完善报表——展厅路线图
- 5.3.1 插入形状和图像
- 5.3.2 插入文本框和链接
- 5.3.3 插入按钮和书签
- 5.4 格式化报表——项目支出分析表
- 5.4.1 应用报表主题
- 5.4.2 调整画布大小和布局
- 5.4.3 设置画布背景
- 5.5 本章小结
- 第6章 制作可视化图表
- 6.1 常用视觉对象
- 6.1.1 柱形图和条形图——部分省份普职比
- 6.1.2 折线图和分区图——国考招录统计
- 6.1.3 丝带图——箱包销量统计
- 6.1.4 饼图和环形图——各学历招录人数统计
- 6.1.5 瀑布图——收支明细
- 6.1.6 散点图和气泡图——质量指标抽样
- 6.1.7 漏斗图——网购下单转化率
- 6.1.8 卡片图和多行卡——商品成本与销售收入分析
- 6.1.9 仪表——预算成本与实际成本
- 6.1.10 KPI——销售目标完成情况
- 6.1.11 切片器——分析产品的各项成本费用
- 6.1.12 表和矩阵——医疗费用统计
- 6.1.13 组合图——年降水量统计
- 6.2 本章小结
- 第7章 数据可视化分析
- 7.1 使用筛选器——展会信息表
- 7.1.1 视觉对象筛选器
- 7.1.2 页面筛选器
- 7.1.3 报表筛选器
- 7.1.4 编辑筛选器
- 7.1.5 设置筛选器格式
- 7.2 钻取数据——成本费用表
- 7.2.1 钻取页面
- 7.2.2 钻取层级结构
- 7.2.3 编辑交互方式
- 7.3 数据分组——家具订购单
- 7.3.1 列表分组
- 7.3.2 装箱分组
- 7.4 添加报表工具提示——员工资料
- 7.4.1 创建报表工具提示
- 7.4.2 配置工具提示
- 7.4.3 手动设置工具提示
- 7.5 本章小结
- 第8章 案例：应收账款报表分析
- 8.1 编辑数据
- 8.1.1 应收账款统计表
- 8.1.2 往来单位应收账款明细表
- 8.2 制作可视化报表
- 8.2.1 创建模拟参数
- 8.2.2 计算应收账款排名
- 8.2.3 动态展示应收账款前N位
- 8.2.4 使用矩阵分析账龄
- 8.2.5 使用条件格式突出显示账龄
- 8.2.6 按日期钻取应收账款的账龄
- 8.2.7 筛选超期和核销数据
- 8.3 本章小结
- 第9章 案例：空气质量数据分析
- 9.1 抓取网页数据
- 9.2 整理数据
- 9.3 合并查询
- 9.4 制作可视化报表
- 9.4.1 利用条形图制作空气质量排行榜
- 9.4.2 制作空气质量状况明细表
- 9.4.3 创建空气质量气泡图
- 9.4.4 制作各监测站点数据组合图
- 9.4.5 制作监测数据卡片图
- 9.4.6 制作监测站点切片器
- 9.5 本章小结
- 第10章 案例：考勤与薪酬分析
- 10.1 获取数据
- 10.1.1 导入Excel工作簿数据
- 10.1.2 清理数据
- 10.1.3 管理关系
- 10.2 制作日期表
- 10.2.1 新建日期表
- 10.2.2 计算工作日
- 10.3 制作考勤表
- 10.3.1 合并加班和出差信息
- 10.3.2 判断是否全勤
- 10.3.3 创建考勤度量值
- 10.4 创建工资表
- 10.4.1 计算基本工资
- 10.4.2 计算工龄工资
- 10.4.3 计算浮动工资
- 10.4.4 计算保险扣款
- 10.5 制作考勤分析报表页
- 10.5.1 展示考勤参数
- 10.5.2 比较各部门出勤率
- 10.5.3 统计缺勤人数
- 10.5.4 筛选考勤信息
- 10.6 人员结构和薪酬分析报表页
- 10.6.1 制作人员结构图表
- 10.6.2 工龄结构分析
- 10.6.3 比较各部门平均工资
- 10.6.4 制作工资结构图表
- 10.6.5 分析报表数据
- 10.7 本章小结
展开全部
PowerBI数据挖掘与可视化分析是2023年由人民邮电出版社出版,作者裴丽丽 编著。
温馨提示：
1.本电子书已获得正版授权，由出版社通过知传链发行。
2.该电子书为虚拟物品，付费之后概不接收任何理由退款。电子书内容仅支持在线阅读，不支持下载。
3.您在本站购买的阅读使用权仅限于您本人阅读使用，您不得/不能给任何第三方使用，由此造成的一切相关后果本平台保留向您追偿索赔的权利！版权所有，后果自负！
得书感谢您对《PowerBI数据挖掘与可视化分析》关注和支持，如本书内容有不良信息或侵权等情形的，请联系本网站。
电子书
电子书
详细解释从公式含义到在Excel中实现的过程。
电子书
本书主要介绍如何使用Python处理Excel数据。本书内容分为三大部分：第一部分主要介绍数据分析的概念和Python基础；第二部分通过蜂蜜电商数据分析案例详细介绍数据分析的技术要点，包括读写Excel文件所需的xlwings库和openpyxl库、数据分析的pandas核心库，以及数据可视化常用的Matplotlib库和Seaborn库；第三部分包括个人消费贷款数据分析和螺蛳粉连锁店销售数据分析
电子书
详细地介绍Tableau的使用方法与操作过程，降低数据分析的门槛，部分案例已在实际中得到应用，是值得拥有的案头工具书。
电子书
数据科学与大数据技术专业系列规划教材。强调概念+算法实践，让你“小数据”上会“算”，“大数据”上“算得快”。
电子书
联袂推荐
暨南大学教授、博士生导师刘建平，暨南大学研究生院副院长、经济学院统计学系副主任、教授、博士生导师陈光慧，天善智能创始人梁勇，IBM技术专家刘咏梅，IBM数据科学家钟云飞，广东省环保厅环境咨询专家委员会专家、广东柯内特环境科技有限公司总经理朱斌
本书特色
内容全面：涉及数据读取、数据处理、数据可视化、统计分析与检验、数据挖掘算法、自动建模、集成与扩展、模型部署、性能优化、数据挖掘方法论等诸多内容；
讲解透彻：既有理论的讲解，又涵盖应用的实践，而且在工具的介绍上，尽可能包括每一个选项的内容和应用形式，力求让读者“吃透”每一章节的内容；
突出实战：集行业经验、项目实践、算法剖析、应用技巧于一身，配套提供数据文件以及数据模型文件，方便读者动手实践。
电子书
海量实例贯穿全书，深度讲解Tableau核心功能。
电子书
涉及PowerBI所有原生组件、微软APPStore的三方组件，以及上北智信科技有限公司研发的特色组件，提供全书所有组件及案例文件，帮助读者火速上手并实际应用。
