小白轻松学Power BI数据分析 作者:宋翔出版时间: 2019年版内容简介 零基础入门,让读者轻松、快速地掌握使用Power BI 创建和设计报表的整体流程。本书为读者提供了一个轻松愉快的阅读学习体验,全彩印刷、版式灵活、颜色清爽、内容优选、案例典型、视频赠送。本书包含大量案例,读者可以边学边练,书中的大多数3 级标题以案例名称命名,既便于读者从目录中快速找到相应的案例,又能让读者了解每个知识点、每项技术的实际应用场景,从而实现技术与应用的无缝对接。为了便于读者学习和练习,本书附赠所有案例的源文件和重点案例的多媒体视频教程。本书适合想要学习使用Power BI 或Power BI for Excel 进行数据分析和报表制作的读者。如果读者对Power BI 不熟悉或从未使用过Power BI,那么学习本书可以让您在短时间内快速掌握Power BI 的使用方法,并使用它来解决实际应用中的问题。对于有一定使用经验的读者来说,学习本书有助于梳理Power BI 的知识体系和功能特性,具有一定的参考价值。目录第1章 Power BI快速入门 / 0011.1 了解Power BI及其组件 / 0021.1.1 Power BI的基本概念 / 0021.1.2 Power BI的工作流程 / 0031.1.3 Power BI的基本元素 / 0031.2 创建和设计报表的操作环境 / 0051.2.1 Power BI Desktop和Power BI for Excel / 0051.2.2 下载和安装Power BI Desktop / 0061.2.3 在Excel中安装Power加载项 / 0101.3 使用Power BI Desktop创建报表的通用流程 / 0131.3.1 连接并获取数据 / 0141.3.2 整理和转换数据 / 0141.3.3 为数据建模 / 0151.3.4 为数据设置可视化效果 / 0151.3.5 创建和共享报表 / 016第2章 熟悉Power BI Desktop界面环境 / 0172.1 三种视图 / 0182.1.1 在三种视图之间切换 / 0182.1.2 报表视图 / 0182.1.3 数据视图 / 0212.1.4 关系视图 / 0232.2 查询编辑器 / 0242.2.1 打开查询编辑器 / 0252.2.2 “查询”窗格 / 0262.2.3 数据区域 / 0272.2.4 查询设置窗格 / 0282.2.5 高级编辑器 / 0282.2.6 保存工作 / 029第3章 连接并获取数据 / 0303.1 获取数据 / 0313.1.1 获取Excel工作簿中的销售记录 / 0313.1.2 获取CSV文件中的员工信息 / 0333.1.3 获取Access数据库中的客户订单信息 / 0353.1.4 获取SQL Server数据库中的数据 / 0373.1.5 获取Web数据 / 0393.1.6 输入新数据 / 0403.1.7 只获取部分数据 / 0413.2 刷新数据与更改数据源 / 0433.2.1 刷新数据 / 0433.2.2 更改数据源 / 0443.2.3 编辑最近使用的数据源 / 0463.2.4 删除查询 / 0463.3 编辑查询步骤 / 0483.3.1 重命名查询步骤 / 0483.3.2 调整查询步骤的顺序 / 0483.3.3 修改查询步骤中的操作 / 0493.3.4 删除查询步骤 / 050第4章 数据格式设置与行、列操作 / 0514.1 整理字段 / 0524.1.1 将第一行数据设置为字段标题 / 0524.1.2 为销售记录输入正确的字段标题 / 0534.1.3 更改字段的数据类型 / 0534.2 替换值 / 0554.2.1 批量将销售地区中的“河北”改为“北京” / 0564.2.2 批量替换特殊字符 / 0574.3 转换文本格式 / 0574.4 保留与删除行和列 / 0594.4.1 删除前10条销售记录 / 0594.4.2 保留第31~50条销售记录 / 0604.4.3 保留销售额前3名和最后3名的销售记录 / 0624.4.4 删除重复的销售记录 / 0634.4.5 删除销售记录中的所有空行和空列 / 0654.5 调整行和列的位置 / 0664.5.1 将“商品”列移动到“地区”列的左侧 / 0664.5.2 倒序排列行的顺序 / 0674.5.3 对调行、列的位置 / 0684.6 添加不同用途的列 / 0694.6.1 复制现有列 / 0694.6.2 使用“索引列”恢复数据的原始顺序 / 0704.6.3 使用“条件列”对商品销售情况进行评定 / 0724.6.4 使用“自定义列”计算商品单价 / 074第5章 数据的提取、拆分与合并 / 0765.1 提取字符 / 0775.1.1 从位数固定的电话号码中提取后8位电话号码 / 0775.1.2 从身份证号码中提取8位出生日期 / 0785.1.3 从位数不固定的电话号码中提取区号 / 0805.1.4 从客户信息中提取公司名称 / 0815.2 从日期中提取日期元素 / 0825.3 拆分列 / 0855.3.1 将公司名称和客户姓名拆分为两列 / 0855.3.2 将前3位区号与电话号码拆分为两列 / 0875.4 合并多个表中的数据 / 0885.4.1 合并1~3月的销售数据 / 0885.4.2 合并订单信息与客户信息 / 0915.5 合并文件夹中的文件 / 0945.6 在一维表和二维表之间转换 / 0975.6.1 将二维表转换为一维表 / 0985.6.2 将一维表转换为二维表 / 0995.7 筛选符合条件的数据 / 1005.7.1 从多个部门中筛选出“销售部”的员工信息 / 1005.7.2 筛选出年龄为25~35岁的员工信息 / 1025.8 对数据进行分类汇总 / 1035.8.1 统计每天的商品销售额 / 1035.8.2 按日统计各类商品的销售额 / 105第6章 为数据创建关系和新的计算 / 1076.1 为不同的表创建关系 / 1086.1.1 自动为订单信息和客户信息创建关系 / 1086.1.2 手动为订单信息和客户信息创建关系 / 1096.1.3 修改关系 / 1146.1.4 删除关系 / 1146.2 创建新的计算 / 1156.2.1 DAX公式基础 / 1156.2.2 创建用于计算商品平均销量的度量值 / 1176.2.3 创建用于评定员工销售业绩的计算列 / 120第7章 数据可视化设计基础 / 1227.1 创建可视化效果 / 1237.2 设置可视化效果 / 1267.2.1 更改可视化效果类型和字段的位置 / 1267.2.2 移动和调整可视化效果的大小 / 1277.2.3 自定义可视化效果的格式 / 1287.3 钻取数据 / 1297.4 使用切片器对可视化效果进行筛选 / 1317.5 设置可视化效果的交互方式 / 1327.6 使用焦点模式 / 1337.7 查看与导出可视化效果关联的数据 / 134第8章 使用多种可视化效果展示数据 / 1368.1 柱形图和条形图 / 1378.1.1 使用柱形图或条形图展示各类商品在所有地区的销量 / 1378.1.2 使用柱形图或条形图展示各类商品在各个地区的销量 / 1398.2 使用折线图展示商品销量的变化趋势 / 1408.3 使用饼图展示商品在各个地区的销量占比 / 141第9章 报表设计 / 1439.1 报表页的基本操作 / 1449.1.1 新建报表页 / 1449.1.2 修改报表页的名称 / 1449.1.3 复制报表页 / 1459.1.4 删除报表页 / 1459.2 设计报表时的一些有用工具 / 1469.2.1 使用参考线快速对齐和定位可视化效果 / 1469.2.2 使用页面筛选和报表筛选 / 1479.2.3 使用文本框、形状和图片 / 1489.2.4 使用报表主题为报表进行统一配色 / 1499.2.5 聚焦可视化效果 / 150第10章 综合案例――商品销售分析 / 15210.1 数据的导入、整理与建模 / 15310.1.1 获取并合并12个月的销售数据 / 15310.1.2 删除无效的行和列 / 15510.1.3 删除重复的销售记录 / 15610.1.4 将商品名称和销量拆分为两列 / 15710.1.5 根据单价和销量计算销售额 / 15810.1.6 创建总销售额度量值 / 16010.2 使用数据模型创建可视化报表 / 16110.2.1 使用柱形图对比各类商品的销量 / 16110.2.2 使用饼图分析各类商品的销售额占比 / 16210.2.3 为报表添加标题 / 16310.2.4 通过钻取查看各季度销售额和月销售额 / 165 上一篇: 基于Python的大数据分析基础及实战 余本国 2018年版 下一篇: 机器学习经典算法实践 肖云鹏 2018年版