PowerBI数据分析与可视化 pdf下载

基本信息

• 商品名称：Power BI数据分析与可视化
• 作者：潘强 张良均
• 定价：49.8
• 出版社：人民邮电
• ISBN号：9787115503923

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2019-11-01
• 印刷时间：2019-11-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：220
• 字数：349千字

编辑推荐语

全书大部分章节紧扣实际需求展开，不堆积知识点，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施，帮助读者真正理解与消化Power BI数据分析与可视化。 书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握Power BI相关技能。

内容提要

本书以任务为导向，全面地介绍了数据分析的流程和Power BI数据分析的应用，详细讲解了使用Power BI解决企业实际问题的方法。全书共8章，包括数据分析与可视化概述、数据获取、M语言数据预处理、DAX语言数据建模、数据分析与可视化、Power BI数据分析报表、数据部署、自动售货机综合案列。本书的大部分章节包含了实训与课后习题，通过练习和实践操作，可帮助读者巩固所学的内容。
    本书可以作为高校数据分析相关课程的教材，也可作为数据分析爱好者的自学用书。

作者简介

张良均， 信息系统项目管理师，泰迪杯全国大学生数据挖掘竞赛（www.tipdm.org）的发起人。华南师范大学、广东工业大学兼职教授，广东省工业与应用数学学会理事。兼有大型高科技企业和高校的工作经历，主要从事大数据挖掘及其应用的策划、研发及咨询培训。全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试继续教育和CDA数据分析师培训讲师。发表数据挖掘相关论文数二十余篇，已取得 发明专利12项，主编图书《神经网络实用教程》《数据挖掘:实用案例分析》《MATLAB数据分析与挖掘实战》等9本畅销图书，主持并完成科技项目9项。获得SAS、SPSS数据挖掘认证及Hadoop开发工程师证书，具有电力、电信、银行、制造企业、电子商务和电子政务的项目经验和行业背景。

目录

第 1章　数据分析与可视化概述1
任务1.1　认识数据分析1
1.1.1　掌握数据分析的概念1
1.1.2　掌握狭义数据分析的流程2
1.1.3　了解数据分析应用场景4
任务1.2　认识常用的数据可
视化工具5
1.2.1　了解数据可视化工具的特性6
1.2.2　了解常用的可视化工具6
任务1.3　认识Power BI8
1.3.1　掌握Power BI的安装8
1.3.2　了解Power BI视图11
1.3.3　了解Power BI窗格15
小结16
课后习题17
第 2章　数据获取18
任务2.1　认识数据来源18
2.1.1　了解直接数据来源18
2.1.2　了解间接数据来源19
任务2.2　获取数据19
2.2.1　获取Excel数据20
2.2.2　获取Web数据21
2.2.3　获取MySQL数据库数据23
小结26
实训　获取Excel数据和Web数据26
课后习题27
第3章　M语言数据预处理28
任务3.1　认识Power Query和
M语言28
3.1.1　了解Power Query和M语言28
3.1.2　使用M语言获取网络分页数据30
任务3.2　集成数据37
3.2.1　了解数据集成37
3.2.2　实现两个数据来源的数据集成37
任务3.3　清洗数据44
3.3.1　了解数据清洗45
3.3.2　实现成绩表的数据清洗47
任务3.4　转换数据51
3.4.1　了解数据转换51
3.4.2　实现数据提取52
任务3.5　归约数据57
3.5.1　了解数据归约57
3.5.2　实现客户年龄泛化58
小结60
实训61
实训1　集成跨境进货数据61
实训2　清洗电影数据62
实训3　转换学生成绩数据63
实训4　归 成绩数据64
课后习题65
第4章　DAX语言数据建模68
任务4.1　认识Power Pivot和
DAX语言68
4.1.1　了解Power Pivot和DAX语言68
4.1.2　了解DAX语言的语法69
4.1.3　了解DAX语言的函数70
4.1.4　了解DAX语言的上下文75
任务4.2　新建数据表中的元素75
4.2.1　新建表与计算列76
4.2.2　新建表间关系79
4.2.3　新建度量值84
任务4.3　DAX函数使用实例86
4.3.1　使用DIVIDE等函数计算客单价87
4.3.2　使用ALL函数求各销售单品占总
销售额的比例89
4.3.3　使用TOTALYTD函数计算本年
迄今总计销售额90
任务4.4　创建数据查询操作95
4.4.1　上下文操作95
4.4.2　钻取操作98
小结101
实训101
实训1　新建“区域对照表”101
实训2　丰富“客户信息表”的
数据模型102
实训3　进行区域钻取操作103
课后习题103
第5章　数据分析与可视化104
任务5.1　认识可视化设计104
5.1.1　选择合适的图表105
5.1.2　布局图表元素113
5.1.3　增加图表色彩116
5.1.4　自定义可视化图表118
任务5.2　掌握对比分析120
5.2.1　认识对比分析121
5.2.2　绘制条形图122
5.2.3　绘制柱形图126
5.2.4　绘制雷达图129
5.2.5　绘制漏斗图130
任务5.3　掌握结构分析132
5.3.1　认识结构分析132
5.3.2　绘制饼图133
5.3.3　绘制环形图134
5.3.4　绘制瀑布图136
5.3.5　绘制树状图138
任务5.4　掌握相关分析139
5.4.1　认识相关分析139
5.4.2　绘制散点图140
5.4.3　绘制折线图141
任务5.5　掌握描述性分析142
5.5.1　认识描述性分析142
5.5.2　绘制表143
5.5.3　绘制箱线图144
任务5.6　掌握KPI分析145
5.6.1　认识KPI分析145
5.6.2　绘制仪表145
5.6.3　绘制KPI Indicator147
5.6.4　绘制 图149
小结150
实训151
实训1　会员基本信息对比分析151
实训2　会员来源及消费能力结构分析151
实训3　会员购买力及会员数量
相关分析152
实训4　不 别会员年龄及购买力
描述性分析153
实训5　店铺销售情况KPI分析153
课后习题154
第6章　Power BI数据分析报表155
任务6.1　认识Power BI数据
分析报表155
6.1.1　了解Power BI数据分析
报表的类型155
6.1.2　了解Power BI数据分析
报表的原则156
6.1.3　了解Power BI数据分析
报表的结构156
任务6.2　完成一份Power BI数据
分析报表157
6.2.1　分析背景与目的157
6.2.2　会员分析158
6.2.3　整合Power BI报表160
小结161
实训　人力资源结构分析报表161
课后习题161
第7章　数据部署162
任务7.1　部署会员信息分析报表162
7.1.1　了解Power BI移动版162
7.1.2　发布数据163
7.1.3　创建与设置仪表板165
小结171
实训　部署超市运营分析报表172
课后习题172
第8章　自动售货机综合案例173
任务8.1　了解某公司自动
售货机现状173
8.1.1　分析某公司自动售货机现状173
8.1.2　认识自动售货机案例分析的
步骤与流程175
任务8.2　数据获取、预处理与建模175
8.2.1　清洗数据176
8.2.2　归约数据179
8.2.3　数据建模181
任务8.3　数据分析与可视化186
8.3.1　销售分析与可视化187
8.3.2　库存分析与可视化198
8.3.3　用户分析与可视化205
任务8.4　数据部署211
8.4.1　整理销售分析报表211
8.4.2　整理库存分析报表和用户
分析报表213
8.4.3　发布自动售货机案例报表215
小结216
实训216
实训1　数据预处理216
实训2　数据分析与可视化217
实训3　餐饮综合案例报表整理和发布220
课后习题220