Power BI 商業數據分析與可視化

孟慶娟 李剛

  • 出版商: 人民郵電
  • 出版日期: 2023-02-01
  • 定價: $299
  • 售價: 8.5$254
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 206
  • ISBN: 711559936X
  • ISBN-13: 9787115599360
  • 相關分類: Power BIData Science
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商品描述

本書以商業數據分析的流程為導向,基於微軟公司推出的智能商業數據分析軟件Power BI,系統地介紹了商業數據分析與可視化的主要內容及常用的分析方法。全書共8章,主要內容包括商業數據分析概述、商業數據的輸入和導入、商業數據預處理、商業數據分析模型、商業數據可視化、Power BI商業數據分析報表、Power BI在線服務、Power BI商業數據分析綜合案例。

為了方便教學,我們為使用本書的教師提供了豐富的教學資源,精心製作了教學大綱、電子教案、PPT 課件、案例素材、源代碼、課後習題答案、題庫及試捲系統等教學資源。如有需要,請登錄人郵教育社區(www.ryjiaoyu.com)搜索書名下載並獲取相關教學資源。

本書不僅可以作為高等院校電子商務、工商管理、會計、國際經濟與貿易等專業的教材,也可以作為數據分析師或企業管理者等從業者的參考用書。

作者簡介

孟庆娟,昆明理工大学市场营销专业负责人,经济管理学院副教授,所教授课程为市场营销学、跨境电子商务、电子商务、品牌管理,拥有十余年的电子商务与市场营销数据分析的教学经验。

目錄大綱

第 1章

學習目標...................................1

1.1 認識商業數據分析......................1

1.1.1 什麽是商業數據分析 ..............2

1.1.2 商業數據分析的流程 ..............2

1.2 認識 Power BI ....................... 5

1.2.1 什麽是 Power BI .................5

1.2.2 Power BI界面 ..................6

1.2.3 Power BI視圖 ..................7

1.2.4 Power BI窗格 .................11

實訓 1:下載安裝 Power BI Desktop....14

實訓 2:熟悉 Power BI Desktop 操作界面 ........................16

實訓 3:申請 Power BI 服務賬戶 ........17

思考與練習.................................19

 

第 2章

學習目標.................................20

2.1 認識數據來源 ........................20

2.1.1 直接數據來源 ...................21

2.1.2 間接數據來源 ...................21

2.2 在 Power BI Desktop 中輸入數據 .22

2.3 在 Power BI Desktop 中導入數據 .24

2.3.1 導入 Excel數據 ...............24

2.3.2 導入 Web數據 ................26

2.3.3 導入 MySQL數據庫數據 .......28

實訓:將網頁數據導入 Power BI Desktop ..............31

思考與練習.................................32

 

第3章

學習目標.................................33

3.1 數據預處理 ..........................33

3.1.1 什麽是數據預處理 ..............34

3.1.2 Power Query編輯器 ..........34

3.2 數據集成 ............................37

3.2.1 什麽是數據集成 ................38

3.2.2 數據集成的實現方法............39

3.3 數據清洗 ............................50

3.3.1 什麽是數據清洗 ................50

3.3.2 數據清洗的實現方法............52

3.4 數據轉換 ............................57

3.4.1 什麽是數據轉換 ................57

3.4.2 數據轉換的實現方法............59

3.5 數據歸約 ............................62

3.5.1 什麽是數據歸約 ................62

3.5.2 數據歸約的實現方法............64

實訓 1:集成各季度採購數據 .............67

實訓 2:清洗銷售明細數據 ...............67

實訓 3:轉換員工考核結果 ...............68

實訓 4:歸約會員年齡數據 ...............68

思考與練習.................................69

 

第 4章

學習目標.................................70

4.1 數據建模 ............................70

 4.1.1 什麽是數據建模 .................71

4.1.2 Power Pivot組件和 DAX語言 .73

4.2 DAX 語言基礎 ......................75

4.2.1 DAX語言的語法規則 ...........75

4.2.2 DAX語言的上下文 .............78

4.2.3 DAX語言的常用函數 ..........79

4.3 管理數據關系........................84

4.3.1 關系的基本概念 ................84

4.3.2 自動檢測創建關系..............85

4.3.3 手動創建關系 ..................87

4.3.4 編輯和刪除關系.............88

4.4 創建數據表中的元素 .................89

4.4.1 創建計算表 ....................89

4.4.2 創建計算列 .....................91

4.4.3 創建度量值 ....................94

4.4.4 創建層次結構 ..................96

實訓 1:創建日歷表和計算列 .............98

實訓 2:統計各商品的總銷量 .............98

思考與練習................................99

 

第 5章

學習目標................................100

5.1 可視化圖表設計的要點 ..............100

5.1.1 選擇合適的圖表 ............... 101

5.1.2 保持客觀性 ...................102

5.1.3 圖表細節處理 .................103

 5.1.4 圖表色彩搭配 .................104

5.2 對比分析圖表.......................106

 5.2.1 什麽是對比分析 ...............106

 5.2.2 創建柱形圖 ...................107

5.2.3 創建條形圖 ................... 110

5.2.4 創建雷達圖 ....................111

5.2.5 創建漏鬥圖 ................... 113

5.3 結構分析圖表.......................115

 5.3.1 什麽是結構分析 ................115

5.3.2 創建餅圖 ..................... 116

5.3.3 創建環形圖 ................... 117

5.3.4 創建樹狀圖 ................... 118

5.3.5 創建瀑布圖 ................... 119

5.4 相關分析圖表.......................121

5.4.1 什麽是相關分析 ............... 121

5.4.2 創建散點圖 ...................122

5.4.3 創建折線圖 ...................123

5.5 描述性分析圖表 ....................124

5.5.1 什麽是描述性分析 .............125

5.5.2 創建表 .......................126

5.5.3 創建箱線圖 ...................128

5.6 KPI分析圖表 ......................130

5.6.1 什麽是 KPI分析 ..............130

5.6.2 創建儀表圖 ................... 131

5.6.3 創建卡片圖 ...................132

5.6.4 創建 KPI圖 ..................133

 5.6.5 創建子彈圖 ...................135

實訓 1:網店流量結構分析...............137

實訓 2:會員購買力描述性分析 ..........137

實訓 3:銷售任務達成分析 ..............138

思考與練習...............................138

 

第 6章

學習目標................................140

6.1 認識 Power BI 商業數據分析報表...140

6.1.1 什麽是商業數據分析報表 ....... 141

6.1.2 商業數據分析報表的類型.......142

6.1.3 商業數據分析報表的結構.......143

6.1.4 商業數據分析報表的製作原則 ..143

【課程思政】數據分析並不難 ......... 144

6.2 整合商業數據分析報表..............144

 6.2.1 設置報表頁 ...................144

6.2.2 調整圖表的大小、位置和顏色 ..147

6.2.3 添加其他對象——文本框、形狀、圖像 .........................148

6.3 篩選商業數據分析報表..............152

 6.3.1 突出顯示 .....................152

6.3.2 編輯交互 .....................153

6.3.3 篩選器 .......................154

 6.3.4 切片器 .......................157

 6.4 為商業數據分析報表製作書簽 .......158

6.4.1 什麽是書簽 ...................158

 6.4.2 添加書簽 .....................159

6.4.3 書簽放映 .....................160

6.4.4 形象化的形狀和圖片關聯書簽 ..162

 6.4.5 聚焦和焦點模式...............164

 6.4.6 視覺對象可見性...............165

6.5 商業數據分析報表發布..............167

實訓:完成一份銷售數據分析報表........168

思考與練習................................169

 

第 7章

學習目標................................170

7.1 認識 Power BI 在線服務 ...........170

7.1.1 什麽是在線服務 ............... 171

7.1.2 在線服務主界面 ............... 171

7.2 儀表板 .............................174

7.2.1 什麽是儀表板 .................174

7.2.2 創建儀表板 ...................176

7.3 分享與協作.........................185

7.3.1 工作區介紹 ...................185

7.3.2 分享儀表板 ...................187

實訓:創建顧客數據分析儀表板..........188

思考與練習................................189

 

第 8章

學習目標................................190

8.1 案例背景與行業痛點 ................190

8.1.1 案例背景 ..................... 191

8.1.2 電商行業數據分析痛點......... 191

8.2 電商數據準備.......................191

8.2.1 數據獲取與導入 ............... 191

8.2.2 數據編輯與整理...............192

8.3 電商數據建模.......................194

8.3.1 創建數據關系 .................194

8.3.2 數據計算 .....................194

8.3.3 數據分類 .....................195

8.4 電商數據可視化 ....................196

8.4.1 銷售分析與可視化 .............196

8.4.2 會員分析與可視化.............197

思考與練習........200