使用Excel 2016和Power BI Desktop进行自服务数据分析实战

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"《 Beginning Power BI 2nd》是一本由Dan Clark编写的实践指南,旨在教授如何使用Excel 2016和Power BI Desktop进行自助式数据分析。本书通过逐步指导和大量屏幕截图帮助读者熟悉工具,适用于业务分析师、数据库管理员、开发人员和其他希望更好地理解和利用数据的专业人士。第二版涵盖了Power Query的高级用法和最新的Power BI平台用户指南。" 在本书中,读者将学习以下关键知识点: 1. **简化数据发现、关联和清洗**:了解如何高效地导入和处理来自不同来源的数据,使用Power Query进行数据清理和组合,确保数据质量。 2. **构建强大的数据模型**:学习在Power Pivot中创建可持续扩展的数据模型,这有助于建立稳定且可维护的数据结构。 3. **创建交互式数据呈现**:通过Power BI Desktop创建具有吸引力的可视化报告,使用户能够通过交互式仪表板探索数据。 4. **结合分析和地理数据**:在地图可视化中集成这两种数据类型,提供更丰富的地理空间洞察。 5. **发布与分享仪表板和报告**:学习如何在Power BI门户中发布报告和创建仪表板,以便团队成员可以实时访问和交互数据。 6. **使用DAX(Data Analysis Expressions)**:掌握DAX语言,创建计算列和度量值,以实现更复杂的计算和分析。 7. **时间智能集成**:理解如何在数据模型中应用时间维度,进行如滚动累计、同比增长等时间序列分析。 8. **Pivot表格和图表的数据分析**:学习使用Pivot表和图表进行深入的数据分析,提供业务洞见。 9. **Power BI Desktop入门**:了解Power BI Desktop的主要功能和工作流程,它是创建交互式报告的关键工具。 10. **创建完整解决方案**:学习如何从数据准备到报告发布,构建一个完整的数据解决方案。 11. **Power Query高级技巧**:探索Power Query的高级特性,如自定义函数和更复杂的数据转换。 12. **Power BI高级主题**:涵盖更高级的Power BI功能,可能包括自定义视觉效果、数据流和工作区管理等。 通过这本书,读者不仅可以掌握Power BI的基本用法,还能深入了解其高级功能,从而在实际工作中实现更高效的数据分析和决策支持。无论你是初学者还是有一定经验的用户,这本书都能提供实用的知识和技巧,帮助你在Power BI的世界中游刃有余。
2018-05-05 上传
最新版: Understanding your company’s data has never been easier than with Microsoft’s new Power BI package for Excel Consisting of four powerful tools—Power Pivot, Power View, Power Query and Power Maps—Power BI makes self-service business intelligence a reality for a wide range of users, bridging the traditional gap between Excel users, business analysts and IT experts and making it easier for everyone to work together to build the data models that can give you game-changing insights into your business. Beginning Power BI with Excel 2013 guides you step by step through the process of analyzing and visualizing your data. Daniel R. Clark, an expert in BI training and a regular speaker on these topics, takes you through each tool in turn, using hands-on activities to consolidate what you’ve learned in each chapter. Starting with Power Pivot, you will create robust scalable data models which will serve as the foundation of your data analysis. Once you have mastered creating suitable data models, you will use them to build compelling interactive visualizations in Power View. It’s often necessary to combine data from disparate sources into a data model. Power Query allows you to easily discover, combine, and refine data from a variety of sources, so you can make accurate judgments with all the available information. Geographical awareness is another common requirement of data analysis. Using Power Maps you will create captivating visualizations that map your data in space and time.