Power BI數(shù)據(jù)分析從入門到進(jìn)階

前言
教學(xué)視頻索引表
第1章初識數(shù)據(jù)分析——商業(yè)智能與數(shù)據(jù)分析概述
本章將介紹商業(yè)智能的基礎(chǔ)知識和基礎(chǔ)術(shù)語，并帶領(lǐng)讀者掌握數(shù)據(jù)分析的常規(guī)流程和工具模型，為后續(xù)的學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。
1.1商業(yè)智能概述
1.1.1什么是商業(yè)智能
1.1.2商業(yè)智能的價值
1.1.3商業(yè)智能系統(tǒng)功能
1.2商業(yè)智能的基本概念
1.2.1數(shù)據(jù)庫常見術(shù)語
1.2.2數(shù)據(jù)表常見術(shù)語
1.2.3常用的BI工具
1.3數(shù)據(jù)分析概述
1.3.1數(shù)據(jù)分析的概念
1.3.2數(shù)據(jù)分析的常規(guī)流程
1.3.3數(shù)據(jù)分析的三個要點(diǎn)
第2章數(shù)據(jù)分析利器——Power BI
本章重點(diǎn)介紹數(shù)據(jù)分析可視化利器——微軟Power BI的基本概念、組件構(gòu)成、基本術(shù)語、工作流程、學(xué)習(xí)必要性、安裝方法及操作界面，讓讀者對Power BI有一個初步的系統(tǒng)性全局認(rèn)識。
2.1認(rèn)識Power BI
2.1.1Power BI是什么
2.1.2Power BI能做什么
2.1.3Power BI組件的構(gòu)成
2.1.4Power BI的工作流程
2.2為什么要學(xué)習(xí)Power BI
2.3Power BI Desktop概述
2.3.1Power BI Desktop的安裝方法
2.3.2Power BI賬號注冊
2.3.3Power BI Desktop界面介紹
第3章Power BI初體驗(yàn)——數(shù)據(jù)分析與可視化制作全過程
為了讓讀者快速掌握使用Power BI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與可視化的流程，本章基于皇冠蛋糕連鎖店銷售數(shù)據(jù)分析的模擬案例，展示了從數(shù)據(jù)獲取開始，到數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)建模及可視化，再到報表發(fā)布的完整流程。
3.1項(xiàng)目案例概述
3.2數(shù)據(jù)清洗：修正錯誤
3.2.1獲取數(shù)據(jù)
3.2.2整理數(shù)據(jù)
3.3數(shù)據(jù)建模：梳理表之間的內(nèi)在
關(guān)系
3.3.1建立數(shù)據(jù)表之間的關(guān)系
3.3.2新建列
3.3.3新建度量值
3.4數(shù)據(jù)可視化：炫酷的數(shù)據(jù)表達(dá)
方式
3.4.1插入logo、文本等基本元素
3.4.2插入內(nèi)置的可視化圖表
3.4.3插入第三方可視化圖表
3.4.4報表美化
3.5發(fā)布可視化報表：與他人共享
數(shù)據(jù)
3.5.1在線發(fā)布
3.5.2在移動應(yīng)用端查看報表
3.5.3在Web端查看報表
第4章整理不規(guī)范數(shù)據(jù)——Power BI數(shù)據(jù)預(yù)處理
目錄 Power BI數(shù)據(jù)分析從入門到進(jìn)階
絕大部分源數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)分析之前，都需要經(jīng)過預(yù)處理。本章以學(xué)生成績表數(shù)據(jù)為例，帶領(lǐng)讀者高效掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法和技巧，提高數(shù)據(jù)處理工作效率，盡快告別“數(shù)據(jù)搬運(yùn)工”，節(jié)省更多時間從事數(shù)據(jù)分析工作。
4.1數(shù)據(jù)表的規(guī)范性要求
4.2數(shù)據(jù)的獲取
4.2.1從文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)
4.2.2從文件夾導(dǎo)入數(shù)據(jù)
4.2.3從數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入數(shù)據(jù)
4.2.4從Web導(dǎo)入數(shù)據(jù)
4.2.5從其他數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)
4.2.6設(shè)置數(shù)據(jù)源路徑
4.3數(shù)據(jù)的清洗
4.3.1認(rèn)識Power Query和M語言
4.3.2數(shù)據(jù)行列的增刪、填充與替換
4.3.3數(shù)據(jù)行列的轉(zhuǎn)換
4.3.4數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換
4.3.5數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換
4.3.6數(shù)據(jù)的拆分、提取與合并
4.3.7數(shù)據(jù)的透視與逆透視
4.3.8分組依據(jù)功能
4.3.9合并與追加查詢功能
4.3.10添加列：增加不同用途的列
4.3.11日期和時間的處理
4.4綜合案例：對學(xué)生成績表進(jìn)行數(shù)據(jù)
清洗
第5章掌握DAX語言——Power BI數(shù)據(jù)建模
數(shù)據(jù)建模是Power BI的核心和靈魂，而DAX語言是Power BI數(shù)據(jù)建模的核心，也是初學(xué)者在進(jìn)階路上的攔路虎。本章通過零售店鋪客戶信息統(tǒng)計(jì)表數(shù)據(jù)為例，循序漸進(jìn)，帶領(lǐng)讀者一起攻克DAX語言的大山，全面掌握Power BI的精髓。
5.1建立表關(guān)聯(lián)
5.1.1維度表和事實(shí)表
5.1.2創(chuàng)建關(guān)系
5.1.3管理關(guān)系
5.2DAX：數(shù)據(jù)建模的核心
5.2.1DAX語法
5.2.2DAX運(yùn)算符
5.2.3十類常用的DAX函數(shù)
5.2.4理解DAX語言的上下文
5.2.5五個常用的DAX入門函數(shù)
5.2.6六個重要的DAX進(jìn)階函數(shù)5.2.7四個重要的DAX高階函數(shù)
5.3創(chuàng)建度量值
5.4創(chuàng)建計(jì)算列
5.5創(chuàng)建計(jì)算表
5.5.1UNION函數(shù)合并多表
5.5.2ADDCOLUMNS/CALENDAR函數(shù)
創(chuàng)建日期表
5.5.3SUMMARIZE創(chuàng)建新表
5.5.4ROW/BLANK函數(shù)創(chuàng)建空表
5.6綜合案例：零售店鋪客戶信息表數(shù)
據(jù)建模第6章一圖勝千言——Power BI數(shù)據(jù)可視化
通過可視化圖表工具，便于形象直觀地對數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析，洞察數(shù)據(jù)背后的真相。本章以鮮花門店會員信息數(shù)據(jù)為例，從圖表選擇原則、常見可視化圖表、自定義第三方組件圖表、圖表美化、圖表的篩選、鉆取、交互、書簽等方面介紹數(shù)據(jù)可視化的技能知識。
6.1圖表選擇的原則
6.1.1基于場景選擇圖表
6.1.2合理布局圖表元素
6.2常用的可視化內(nèi)置圖表
6.2.1柱形圖和條形圖
6.2.2餅圖和環(huán)形圖
6.2.3散點(diǎn)圖
6.2.4組合圖
6.2.5漏斗圖
6.2.6樹狀圖
6.2.7瀑布圖
6.2.8卡片圖和多行卡
6.2.9表和矩陣
6.2.10儀表
6.3第三方自定義圖表
6.3.1信息圖
6.3.2旋風(fēng)圖
6.3.3象限圖
6.3.4直方圖
6.3.5柏拉圖
6.3.6文字云
6.3.7子彈圖
6.3.8氣泡圖
6.3.9雷達(dá)圖
6.4圖表的布局美化
6.4.1主題切換
6.4.2格式設(shè)置
6.5圖表的交互式分析
6.5.1篩選
6.5.2鉆取
6.5.3交互
6.5.4書簽
6.6綜合案例：某連鎖餐飲店
會員信息數(shù)據(jù)可視化分析
6.6.1會員數(shù)量分析——折線圖
6.6.2年齡段分析——柱形圖
6.6.3入會途徑分析——環(huán)形圖
6.6.4會員消費(fèi)金額分析——柱形圖
6.6.5不同年齡段會員消費(fèi)力分析——
柱形圖
6.6.6不同性別的會員消費(fèi)力分析——
堆積柱形圖
6.6.7Power BI報表的整合
 
第7章報表的發(fā)布與協(xié)作——Power BI在線服務(wù)
Power BI在線服務(wù)是一種SaaS云服務(wù)，用戶通過Power BI賬號就可以進(jìn)行在線創(chuàng)建報表和儀表板，并將報表分享給他人，也可以在Web、手機(jī)、Pad等移動工具中瀏覽。本章以會員信息可視化分析為例，介紹了Power BI的數(shù)據(jù)發(fā)布功能。
7.1Power BI在線服務(wù)介紹
7.2報表在線發(fā)布
7.3儀表板
7.3.1儀表板的設(shè)計(jì)原則
7.3.2儀表板與報表的區(qū)別
7.3.3儀表板的創(chuàng)建方法
7.4分享與協(xié)作
7.4.1使用工作區(qū)
7.4.2報表的分享
7.4.3儀表板的共享
7.5Power BI移動版應(yīng)用
7.5.1了解Power BI移動版
7.5.2移動應(yīng)用數(shù)據(jù)發(fā)布
第8章學(xué)以致用——Power BI數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)
本章將通過6個不同行業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用場景的綜合實(shí)戰(zhàn)案例，帶領(lǐng)讀者全面掌握使用Power BI進(jìn)行專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工作。
8.1某天貓小家電專賣店銷售數(shù)據(jù)
可視化分析
8.1.1數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)文件的合并、
刪重與拆分
8.1.2數(shù)據(jù)建模：創(chuàng)建計(jì)算列和度量值
 
8.1.3數(shù)據(jù)可視化：創(chuàng)建柱形圖、餅圖
及樹形圖，鉆取圖表
8.2某連鎖商超運(yùn)營數(shù)據(jù)可視化
分析
8.2.1數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)獲取與填充
8.2.2數(shù)據(jù)建模：創(chuàng)建新列和度量值
8.2.3數(shù)據(jù)可視化：構(gòu)建多維度銷售數(shù)據(jù)
可視化儀表盤
8.3某零售企業(yè)庫齡與存貨周轉(zhuǎn)率
可視化分析
8.3.1數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)導(dǎo)入與整理
8.3.2數(shù)據(jù)建模：構(gòu)建庫齡與庫存周轉(zhuǎn)率
指標(biāo)
8.3.3數(shù)據(jù)可視化：制作多維度存貨分析
可視化儀表盤
8.4某公司HR人員結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)
可視化分析
8.4.1數(shù)據(jù)清洗：獲取并整理數(shù)據(jù)
8.4.2數(shù)據(jù)建模：搭建人員結(jié)構(gòu)模型并新建
度量值
8.4.3數(shù)據(jù)可視化：建立基于日期、部門、
職稱等的多維度可視化分析儀表盤
 
8.5某上市公司財(cái)務(wù)報表可視化
分析
8.5.1數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)整理
8.5.2資產(chǎn)負(fù)債表可視化分析
8.5.3利潤表可視化分析
8.5.4現(xiàn)金流量表可視化分析
8.5.5償債能力可視化分析
8.5.6營運(yùn)能力可視化分析
8.5.7盈利能力可視化分析
8.5.8杜邦數(shù)據(jù)分析模型可視化分析
8.6某制造業(yè)成品物流發(fā)貨數(shù)據(jù)
可視化分析
8.6.1數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)的導(dǎo)入、
刪空刪重與自定義列
8.6.2數(shù)據(jù)建模：創(chuàng)建計(jì)算列、計(jì)算表、
維度表及度量值
8.6.3數(shù)據(jù)可視化：建立基于貨量、運(yùn)費(fèi)、
產(chǎn)品及區(qū)域等的多維度可視化分析
儀表盤
參考文獻(xiàn)