Power BI 數據分析與可視化

本書以任務為導向，全面地介紹了數據分析的流程和Power BI數據分析的應用，詳細講解了使用Power BI解決企業實際問題的方法。全書共8章，包括數據分析與可視化概述、數據獲取、M語言數據預處理、DAX語言數據建模、數據分析與可視化、Power BI數據分析報表、數據部署、自動售貨機綜合案列。本書的大部分章節包含了實訓與課後習題，通過練習和實踐操作，可幫助讀者鞏固所學的內容。

本書可以作為高校數據分析相關課程的教材，也可作為數據分析愛好者的自學用書。

張良均

*級信息系統項目管理師，泰迪杯全國大學生數據挖掘競賽（www.tipdm.org）的發起人。
華南師範大學、廣東工業大學兼職教授，廣東省工業與應用數學學會理事。
兼有大型高科技企業和高校的工作經歷，主要從事大數據挖掘及其應用的策劃、研發及諮詢培訓。
全國計算機技術與軟件專業技術資格（水平）考試繼續教育和CDA數據分析師培訓講師。
發表數據挖掘相關論文數二十餘篇，已取得國家發明專利12項，
主編圖書《神經網絡實用教程》《數據挖掘:實用案例分析》
《MATLAB數據分析與挖掘實戰》等9本暢銷圖書，主持並完成科技項目9項。
獲得SAS、SPSS數據挖掘認證及Hadoop開發工程師證書，具有電力、
電信、銀行、製造企業、電子商務和電子政務的項目經驗和行業背景。  

目錄：  
第1章數據分析與可視化概述1  
任務1.1認識數據分析1  
1.1.1掌握數據分析的概念1  
1.1.2掌握狹義數據分析的流程2  
1.1.3了解數據分析應用場景4  
任務1.2認識常用的數據可視化工具5  
1.2.1了解數據可視化工具的特性6  
1.2.2了解常用的可視化工具6  
任務1.3認識Power BI 8  
1.3.1掌握Power BI的安裝8  
1.3.2了解Power BI視圖11  
1.3.3了解Power BI窗格15  
小結16  
課後習題17  

第2章數據獲取18  
任務2.1認識數據來源18  
2.1.1了解直接數據來源18  
2.1.2了解間接數據來源19  
任務2.2獲取數據19  
2.2.1獲取Excel數據20  
2.2.2獲取Web數據21  
2.2 .3獲取MySQL數據庫數據23  
小結26  
實訓獲取Excel數據和Web數據26  
課後習題27  

第3章M語言數據預處理28  
任務3.1認識Power Query和M語言28  
3.1.1了解Power Query和M語言28  
3.1.2使用M語言獲取網絡分頁數據30  
任務3.2集成數據37  
3.2.1了解數據集成37  
3.2.2實現兩個數據來源的數據集成37  
任務3.3清洗數據44  
3.3.1了解數據清洗45  
3.3.2實現成績表的數據清洗47  
任務3.4轉換數據51  
3.4.1了解數據轉換51  
3.4.2實現數據提取52  
任務3.5歸約數據57  
3.5.1了解數據歸約57  
3.5.2實現客戶年齡泛化58  
小結60  
實訓61  
實訓1集成跨境進貨數據61  
實訓2清洗電影數據62  
實訓3轉換學生成績數據63  
實訓4歸約學生成績數據64  
課後習題65  

第4章DAX語言數據建模68  
任務4.1認識Power Pivot和DAX語言68  
4.1.1了解Power Pivot和DAX語言68  
4.1.2了解DAX語言的語法69  
4.1.3了解DAX語言的函數70  
4.1.4了解DAX語言的上下文75  
任務4.2新建數據表中的元素75  
4.2.1新建表與計算列76  
4.2.2新建表間關係79  
4.2.3新建度量值84  
任務4.3 DAX函數使用實例86  
4.3.1使用DIVIDE等函數計算客單價87  
4.3.2使用ALL函數求各銷售單品佔總  
銷售額的比例89  
4.3.3使用TOTALYTD函數計算本年  
迄今總計銷售額90  
任務4.4創建數據查詢操作95  
4.4.1上下文操作95  
4.4.2鑽取操作98  
小結101  
實訓101  
實訓1新建“區域對照表” 101  
實訓2豐富“客戶信息表”的  
數據模型102  
實訓3進行區域鑽取操作103  
課後習題103  

第5章數據分析與可視化104  
任務5.1認識可視化設計104  
5.1.1選擇合適的圖表105  
5.1.2佈局圖表元素113  
5.1.3增加圖表色彩116  
5.1.4自定義可視化圖表118  
任務5.2掌握對比分析120  
5.2.1認識對比分析121  
5.2.2繪製條形圖122  
5.2.3繪製柱形圖126  
5.2.4繪製雷達圖129  
5.2.5繪製漏斗圖130  
任務5.3掌握結構分析132  
5.3.1認識結構分析132  
5.3.2繪製餅圖133  
5.3.3繪製環形圖134  
5.3.4繪製瀑布圖136  
5.3.5繪製樹狀圖138  
任務5.4掌握相關分析139  
5.4 .1認識相關分析139  
5.4.2繪製散點圖140  
5.4.3繪製折線圖141  
任務5.5掌握描述性分析142  
5.5.1認識描述性分析142  
5.5.2繪製表143  
5.5.3繪製箱線圖144  
任務5.6掌握KPI分析145  
5.6.1認識KPI分析145  
5.6.2繪製儀表145  
5.6.3繪製KPI Indicator 147  
5.6.4繪製子彈圖149  
小結150  
實訓151  
實訓1會員基本信息對比分析151  
實訓2會員來源及消費能力結構分析151  
實訓3會員購買力及會員數量  
相關分析152  
實訓4不同性別會員年齡及購買力  
描述性分析153  
實訓5店鋪銷售情況KPI分析153  
課後習題154  

第6章Power BI數據分析報表155  
任務6.1認識Power BI數據分析報表155  
6.1.1了解Power BI數據分析報表的類型155  
6.1.2了解Power BI數據分析報表的原則156  
6.1.3了解Power BI數據分析報表的結構156  
任務6.2完成一份Power BI數據分析報表157  
6.2.1分析背景與目的157  
6.2.2會員分析158  
6.2.3整合Power BI報表160  
小結161  
實訓人力資源結構分析報表161  
課後習題161  

第7章數據部署162  
任務7.1部署會員信息分析報表162  
7.1.1了解Power BI移動版162  
7.1.2發布數據163  
7.1.3創建與設置儀表板165  
小結171  
實訓部署超市運營分析報表172  
課後習題172 
 
第8章自動售貨機綜合案例173  
任務8.1了解某公司自動售貨機現狀173  
8.1.1分析某公司自動售貨機現狀173  
8.1.2認識自動售貨機案例分析的步驟與流程175  
任務8.2數據獲取、預處理與建模175  
8.2.1清洗數據176  
8.2 .2歸約數據179  
8.2.3數據建模181  
任務8.3數據分析與可視化186  
8.3.1銷售分析與可視化187  
8.3.2庫存分析與可視化198  
8.3.3用戶分析與可視化205  
任務8.4數據部署211  
8.4 .1整理銷售分析報表211  
8.4.2整理庫存分析報表和用戶分析報表213  
8.4.3發布自動售貨機案例報表215  
小結216  
實訓216  
實訓1數據預處理216  
實訓2數據分析與可視化217  
實訓3餐飲綜合案例報表整理和發布220  
課後習題220