Power BI數據分析從入門到進階

前言
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第1章初識資料分析——商業智慧與資料分析概述
本章將介紹商業智慧的基礎知識和基礎術語，並帶領讀者掌握資料分析的常規流程和工具模型，為後續的學習打下基礎。
1.1商業智慧概述
1.1.1什麼是商業智慧
1.1.2商業智慧的價值
1.1.3商業智慧系統功能
1.2商業智慧的基本概念
1.2.1資料庫常見術語
1.2.2資料表常見術語
1.2.3常用的BI工具
1.3資料分析概述
1.3.1資料分析的概念
1.3.2資料分析的常規流程
1.3.3資料分析的三個要點

第2章資料分析利器——Power BI
本章重點介紹資料分析視覺化利器——微軟Power BI的基本概念、元件構成、基本術語、工作流程、學習必要性、安裝方法及操作介面，讓讀者對Power BI有一個初步的系統性全域認識。
2.1認識Power BI
2.1.1Power BI是什麼
2.1.2Power BI能做什麼
2.1.3Power BI組件的構成
2.1.4Power BI的工作流程
2.2為什麼要學習Power BI
2.3Power BI Desktop概述
2.3.1Power BI Desktop的安裝方法
2.3.2Power BI帳號註冊
2.3.3Power BI Desktop介面介紹

第3章Power BI初體驗——資料分析與視覺化製作全過程
為了讓讀者快速掌握使用Power BI進行資料分析與視覺化的流程，本章基於皇冠蛋糕連鎖店銷售資料分析的類比案例，展示了從資料獲取開始，到資料整理、資料建模及視覺化，再到報表發佈的完整流程。
3.1項目案例概述
3.2數據清洗：修正錯誤
3.2.1獲取資料
3.2.2整理資料
3.3數據建模：梳理表之間的內在關係
3.3.1建立資料表之間的關係
3.3.2新建列
3.3.3新建度量值
3.4數據視覺化：炫酷的資料表達方式
3.4.1插入logo、文本等基本元素
3.4.2插入內置的視覺化圖表
3.4.3插入協力廠商視覺化圖表
3.4.4報表美化
3.5發佈視覺化報表：與他人共用數據
3.5.1線上發佈
3.5.2在移動應用端查看報表
3.5.3在Web端查看報表

第4章整理不規範資料——Power BI資料預處理Power BI資料分析從入門到進階
大部分來源資料在資料分析之前，都需要經過預處理。本章以學生成績表資料為例，帶領讀者高效掌握資料預處理的方法和技巧，提高資料處理工作效率，儘快告別“資料搬運工”，節省 多時間從事資料分析工作。
4.1資料表的規範性要求
4.2資料的獲取
4.2.1從檔導入資料
4.2.2從資料夾導入數據
4.2.3從資料庫導入資料
4.2.4從Web導入數據
4.2.5從其他資料來源導入資料
4.2.6設置資料來源路徑
4.3數據的清洗
4.3.1認識Power Query和M語言
4.3.2資料行列的增刪、填充與替換
4.3.3資料行列的轉換
4.3.4資料類型的轉換
4.3.5資料格式的轉換
4.3.6資料的拆分、提取與合併
4.3.7數據的透視與逆透視
4.3.8分組依據功能
4.3.9合併與新增查詢功能
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：對學生成績表進行資料清洗

第5章掌握DAX語言——Power BI資料建模
資料建模是Power BI的核心和靈魂，而DAX語言是Power BI資料建模的核心，也是初學者在進階路上的攔路虎。本章通過零售店鋪客戶資訊統計表資料為例，循序漸進，帶領讀者一起攻克DAX語言的大山，全面掌握Power BI的精髓。
5.1建立表關聯
5.1.1維度表和事實表
5.1.2創建關係
5.1.3管理關係
5.2DAX：資料建模的核心
5.2.1DAX語法
5.2.2DAX運算子
5.2.3十類常用的DAX函數
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
5.2.6六個重要的DAX進階函數
5.2.7四個重要的DAX高階函數
5.3創建度量值
5.4創建計算列
5.5創建計算表
5.5.1UNION函數合併多表
5.5.2ADDCOLUMNS/CALENDAR函數創建日期表
5.5.3SUMMARIZE創建新表
5.5.4ROW/BLANK函數創建空表
5.6綜合案例：零售店鋪客戶資訊表數據建模

第6章一圖勝千言——Power BI數據視覺化
通過視覺化圖表工具，便於形象直觀地對資料進行探索分析，洞察資料背後的真相。本章以鮮花門店會員資訊資料為例，從圖表選擇原則、常見視覺化圖表、自訂協力廠商元件圖表、圖表美化、圖表的篩選、鑽取、交互、書簽等方面介紹資料視覺化的技能知識。
6.1圖表選擇的原則
6.1.1基於場景選擇圖表
6.1.2合理佈局圖表元素
6.2常用的視覺化內置圖表
6.2.1直條圖和橫條圖
6.2.2圓形圖和環形圖
6.2.3散點圖
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儀錶
6.3協力廠商自訂圖表
6.3.1信息圖
6.3.2旋風圖
6.3.3象限圖
6.3.4長條圖
6.3.5柏拉圖
6.3.6文字雲
6.3.7 圖
6.3.8氣泡圖
6.3.9雷達圖
6.4圖表的佈局美化
6.4.1主題切換
6.4.2格式設置
6.5圖表的互動式分析
6.5.1篩選
6.5.2鑽取
6.5.3交互
6.5.4書簽
6.6綜合案例：某連鎖餐飲店會員資訊資料視覺化分析
6.6.1會員數量分析——折線圖
6.6.2年齡段分析——直條圖
6.6.3入會途徑分析——環形圖
6.6.4會員消費金額分析——直條圖
6.6.5不同年齡段會員消費力分析——直條圖
6.6.6不 別的會員消費力分析——堆積直條圖
6.6.7Power BI報表的整合

第7章報表的發佈與協作——Power BI線上服務
Power BI線上服務是一種SaaS雲服務，使用者通過Power BI帳號就可以進行線上創建報表和儀錶板，並將報表分享給他人，也可以在Web、手機、Pad等移動工具中流覽。本章以會員資訊視覺化分析為例，介紹了Power BI的資料發佈功能。
7.1Power BI線上服務介紹
7.2報表線上發佈
7.3儀錶板
7.3.1儀錶板的設計原則
7.3.2儀錶板與報表的區別
7.3.3儀錶板的創建方法
7.4分享與協作
7.4.1使用工作區
7.4.2報表的分享
7.4.3儀錶板的共用
7.5Power BI移動版應用
7.5.1瞭解Power BI移動版
7.5.2移動應用資料發佈

第8章學以致用——Power BI資料分析實戰
本章將通過6個不同行業領域應用場景的綜合實戰案例，帶領讀者全面掌握使用Power BI進行專業的資料分析工作。
8.1某天貓小家電專賣店銷售資料視覺化分析
8.1.1數據清洗：資料檔案的合併、刪重與拆分
8.1.2數據建模：創建計算列和度量值
8.1.3數據視覺化：創建直條圖、圓形圖
及樹狀圖，鑽取圖表
8.2某連鎖商超運營數據視覺化分析
8.2.1數據清洗：資料獲取與填充
8.2.2數據建模：創建新列和度量值
8.2.3數據視覺化：構建多維度銷售資料視覺化儀錶盤
8.3某零售企業庫齡與存貨周轉率視覺化分析
8.3.1數據清洗：資料導入與整理
8.3.2數據建模：構建庫齡與庫存周轉率指標
8.3.3數據視覺化：製作多維度存貨分析視覺化儀錶盤
8.4某公司HR人員結構資料視覺化分析
8.4.1數據清洗：獲取並整理資料
8.4.2數據建模：搭建人員結構模型並新建度量值
8.4.3數據視覺化：建立基於日期、部門、職稱等的多維度視覺化分析儀錶盤
8.5某上市公司財務報表視覺化分析
8.5.1資料獲取與資料整理
8.5.2資產負債表視覺化分析
8.5.3利潤表視覺化分析
8.5.4現金流量表視覺化分析
8.5.5償債能力視覺化分析
8.5.6營運能力視覺化分析
8.5.7盈利能力視覺化分析
8.5.8杜邦資料分析模型視覺化分析
8.6某製造業成品物流發貨數據視覺化分析
8.6.1數據清洗：數據的導入、刪空刪重與自訂列
8.6.2數據建模：創建計算列、計算表、維度表及度量值
8.6.3數據視覺化：建立基於貨量、運費、產品及區域等的多維度視覺化分析
儀錶盤
參考文獻