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包邮Power BI数据清洗与可视化交互式分析
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- ISBN:9787121383601
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:24cm
- 页数:12,147页
- 出版时间:2020-02-01
- 条形码:9787121383601 ; 978-7-121-38360-1
本书特色
本书是Power BI 快速入门工具书,笔者将Power BI 的知识点做了系统整理,并以案例的方式呈现出来,使读者学习起来更轻松。全书共7 章,包括Power BI Desktop 初体验、数据清洗的革命、数据统计和呈现、建立表关联、交互式分析、使用DAX 函数、数据可视化等,其中重点介绍了Power BI 在数据清洗和数据可视化方面的应用。本书适合在工作中使用过Excel,但没有学过Power BI 的读者,以及已经有Power BI 使用经验,希望系统地学习Power BI 知识的读者。
内容简介
本书是Power BI快速入门工具书。将Power BI知识点做了系统化整理和讲解, 并以案例的方式呈现, 学习起来更轻松。全书共7章, 包括Power BI-Desktop初体验、数据清洗的革命、数据统计和呈现、建立表关联、使用DAX函数、数据可视化。重点介绍了Power BI在数据清洗和数据可视化方面的应用实现。
目录
第1章 Power BI Desktop初体验 / 001
1.1 下载Power BI Desktop / 002
1.2 安装Power BI / 004
1.3 运行**个Power BI案例 / 005
1.3.1 打开案例文件 / 005
1.3.2 “图表”视图 / 005
1.3.3 “数据”视图 / 006
1.3.4 体验Power BI的交互式操作 / 008
1.3.5 数据可视化初体验 / 011
1.4 发布到服务器 / 011
1.4.1 发布到云服务器 / 012
1.4.2 共享给他人 / 013
1.4.3 导出为PPT/PDF文档 / 014
1.5 回顾与展望 / 014 第2章 数据清洗的革命 / 015
2.1 常规数据导入过程 / 016
2.1.1 获取数据 / 016
2.1.2 Power Query简介 / 017
2.1.3 数据导出 / 020
2.1.4 保存文件 / 020
2.2 数据清洗的定义 / 021
2.3 用案例学习数据清洗 / 021
2.3.1 复杂表头的处理 / 021
2.3.2 多文件清洗 / 027
2.3.3 多表合并 / 028
2.3.4 缺失值处理 / 031
2.3.5 合并查询:便捷的多表横向合并 / 038 第3章 数据统计和呈现 / 043
3.1 BI简介 / 044
3.2 汇总表 / 044
3.2.1 统计指标 / 044
3.2.2 汇总表 / 045
3.2.3 交叉统计 / 046
3.3 内置图表的使用 / 047
3.4 外挂图表的使用 / 049
3.4.1 下载组件 / 050
3.4.2 从文件导入组件 / 051
3.4.3 从市场加载视觉对象 / 052
3.4.4 使用直方图分析年龄分布 / 052
3.4.5 使用直方图分析收入分布 / 053 第4章 建立表关联 / 055
4.1 表关系简介 / 056
4.2 创建关系 / 057
4.3 利用表关联的统计和分析 / 059
4.3.1 关联图表 / 059
4.3.2 关联筛选 / 061 第5章 交互式分析 / 063
5.1 交互式分析功能简介 / 064
5.2 筛选 / 064
5.2.1 视觉级筛选器、页面级筛选器、报告级别筛选器 / 065
5.2.2 切片器 / 065
5.2.3 属性切片器 / 067
5.3 图表交互 / 068
5.3.1 突出模式 / 068
5.3.2 筛选模式 / 069
5.4 钻取 / 071
5.4.1 为图表设置钻取 / 071
5.4.2 钻取到页面(钻透) / 072
5.4.3 时间数据的钻取 / 073
5.5 数据分布分析 / 074 第6章 进阶!使用DAX函数 / 077
6.1 DAX函数简介 / 078
6.2 DAX函数应用案例 / 078
6.2.1 创建计算列 / 078
6.2.2 度量值应用 / 081
6.2.3 计算定基比 / 085
6.2.4 计算累计求和 / 086
6.2.5 计算同比 / 088
6.2.6 计算环比 / 094
6.2.7 计算月累计求和 / 094
6.3 常用函数 / 095
6.3.1 统计函数 / 095
6.3.2 筛选函数 / 096
6.3.3 时间函数 / 099
6.3.4 对比函数 / 100 第7章 数据可视化 / 102
7.1 信息图 / 103
7.1.1 案例 / 103
7.1.2 操作步骤 / 103
7.2 气泡图 / 107
7.2.1 案例 / 108
7.2.2 操作步骤 / 108
7.3 华夫图 / 109
7.3.1 案例 / 109
7.3.2 操作步骤 / 110
7.4 旋风图 / 111
7.4.1 案例 / 111
7.4.2 操作步骤 / 111
7.5 水平漏斗图 / 112
7.5.1 案例 / 113
7.5.2 操作步骤 / 113
7.6 树状图 / 114
7.6.1 案例 / 115
7.6.2 操作步骤 / 115
7.7 旭日图 / 115
7.7.1 案例 / 116
7.7.2 操作步骤 / 116
7.8 着色地图 / 117
7.8.1 案例 / 118
7.8.2 操作步骤 / 118
7.9 气泡地图 / 120
7.9.1 案例 / 120
7.9.2 操作步骤 / 120
7.10 子弹图 / 121
7.10.1 案例 / 121
7.10.2 操作步骤 / 121
7.11 网络图 / 122
7.11.1 案例 / 123
7.11.2 操作步骤 / 123
7.12 散点图 / 124
7.12.1 案例 / 125
7.12.2 操作步骤 / 125
7.13 瀑布图 / 127
7.13.1 案例 / 127
7.13.2 操作步骤 / 127
7.14 KPI指示器 / 130
7.14.1 案例 / 130
7.14.2 操作步骤 / 131
7.15 K-Means聚类 / 132
7.15.1 安装R环境 / 133
7.15.2 使用K?Means聚类组件 / 136
7.16 小折线 / 139
7.16.1 案例 / 139
7.16.2 操作步骤 / 140
7.17 河流图 / 142
7.17.1 案例 / 142
7.17.2 操作步骤 / 142
7.18 水平条形图 / 143
7.18.1 案例 / 144
7.18.2 操作步骤 / 144
7.19 人物动画 / 145
7.19.1 案例 / 145
7.19.2 操作步骤 / 146
作者简介
陈剑 长期专注于企业的大数据应用培训,培训客户遍布全国,包括中国银联、携程、三大运营商、中国四大银行在内的金融企业、一汽系东风系等汽车厂商、美的正泰等大型制造企业、南航东航等航空公司、蒙牛红豆等零售企业,等等。服务过的公司多达数百家。致力于帮助企业提升员工的大数据能力,帮助员工建立数据分析思维,掌握大数据运营、精准营销的思路和方法,实现企业的数字化转型。
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