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隨著大數(shù)據(jù)的興起，各種數(shù)據(jù)工具以及可視化軟件層出不窮，但Power BI卻憑借著令人贊嘆的視覺對象以及能夠在任何設(shè)備上與同事共享等優(yōu)勢在多個數(shù)據(jù)工具中脫穎而出。
本書開門見山地介紹了數(shù)據(jù)分析之前所要了解的知識，如為什么選擇Power BI、學(xué)習(xí)Powerbi可能會遇到的問題等；而后通過報(bào)表制作的全流程讓讀者體驗(yàn)到Power BI的魅力，讓讀者了解通過Power BI能夠玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)的獲取、整理、建模、可視化以及發(fā)布的全過程。隨后對數(shù)據(jù)整理、DAX語言以及可視化進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，逐步深入到Power BI進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)。*會，以業(yè)務(wù)案例為導(dǎo)向，以Power BI桌面版操作為基礎(chǔ)進(jìn)行講解，深入講述Power BI在銷售和財(cái)務(wù)兩個行業(yè)的應(yīng)用。

前言
如何獲取學(xué)習(xí)資源
第1章邁好第一步Power BI基礎(chǔ)知識
1.1Power BI：微軟新神器10
1.2為什么選擇Power BI12
1.3學(xué)習(xí)Power BI可能會遇到的問題17
1.4Power BI Desktop的安裝和介紹22
第2章數(shù)據(jù)分析必經(jīng)之路Power BI報(bào)表制作全流程
2.1連接數(shù)據(jù)源：邁出Power BI的第一步30
2.1.1導(dǎo)入Excel工作簿：最佳的數(shù)據(jù)搭檔30
2.1.2獲取數(shù)據(jù)：突破數(shù)據(jù)來源的限制33
2.2整理數(shù)據(jù)：修正數(shù)據(jù)中的明顯錯誤40
2.3數(shù)據(jù)建模：厘清數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系42
2.4可視化：酷炫的數(shù)據(jù)表達(dá)方式47
2.5報(bào)表發(fā)布：與他人共享數(shù)據(jù)50
第3章整理不規(guī)范的數(shù)據(jù)Power Query基本操作
3.1知己知彼：初識Power Query編輯器54
3.2穩(wěn)扎穩(wěn)打：數(shù)據(jù)的簡單處理55
3.3事半功倍：行列數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換63
3.4錦上添花：數(shù)據(jù)整理的進(jìn)階工具70
第4章為數(shù)據(jù)分析做準(zhǔn)備Power Query高級應(yīng)用
4.1添加列：增加輔助數(shù)據(jù)78
4.1.1添加重復(fù)列78
4.1.2添加條件列78
4.1.3添加自定義列80
4.2分組依據(jù)：分類匯總行列數(shù)據(jù)82
4.3合并與追加：匯總多個表的數(shù)據(jù)83
4.3.1合并查詢83
4.3.2追加查詢85
4.4列分析：輕松發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題88
4.5M語言：數(shù)據(jù)處理的高級玩法90
第5章學(xué)習(xí)DAX的正確姿勢DAX語言入門
5.1DAX語言：數(shù)據(jù)建模的核心和靈魂97
5.2度量值：移動的公式103
5.3新建列：為多個表建立關(guān)系107
5.4新表：利用DAX函數(shù)構(gòu)建新表111
5.4.1UNION函數(shù)：合并多個表112
5.4.2NATURALINNERJOIN函數(shù)：合并聯(lián)結(jié)兩個表113
5.4.3DISTINCT函數(shù)：提取維度表116
5.4.4ADDCOLUMNS/CALENDAR/FORMAT函數(shù)：生成日期表117
5.4.5ROW/BLANK函數(shù)：新增空表120
第6章最常用也是最好用的DAX進(jìn)階函數(shù)
6.1CALCULATE函數(shù)：實(shí)現(xiàn)DAX功能的引擎123
案例列出不同篩選條件下的產(chǎn)品銷售數(shù)量123
6.2SUMX函數(shù)：完成列數(shù)據(jù)的逐行求和129
案例創(chuàng)建度量值統(tǒng)計(jì)銷售額129
6.3SUMMARIZE函數(shù)：建立匯總表132
案例匯總產(chǎn)品在各城市的銷售額132
6.4IF/SWITCH函數(shù)：分組數(shù)據(jù)137
案例將銷售額分為優(yōu)、良、差三個等級 138
6.5RELATED/RELATEDTABLE函數(shù)：單條件數(shù)據(jù)匹配139
案例為建有關(guān)系的兩個表匹配數(shù)據(jù)140
6.6LOOKUPVALUE函數(shù)：多條件數(shù)據(jù)匹配142
案例將銷售單價從一個表匹配到另一個表143
6.7ALL/ALLSELECTED函數(shù)：計(jì)算占比144
案例計(jì)算產(chǎn)品占總體或類別的比例145
第7章進(jìn)擊之路從這里開始DAX高階函數(shù)
7.1FILTER函數(shù)：高級篩選器157
案例篩選超過2000萬的城市銷售金額157
7.2VALUES/HASONEVALUE函數(shù)：刪除重復(fù)值/判斷唯一性162
案例轉(zhuǎn)換商鋪城市列為表/禁止計(jì)算總計(jì)值162
7.3TOTALYTD函數(shù)：年初至今的累計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算166
案例計(jì)算銷售總額的累計(jì)同比增長率167
7.4EARLIER函數(shù)：獲取當(dāng)前行信息170
案例計(jì)算產(chǎn)品的累計(jì)銷售額和累計(jì)銷售數(shù)量171
7.5RANKX函數(shù)：排名統(tǒng)計(jì)175
案例查看商鋪城市和產(chǎn)品的銷售總額排名情況175
7.6TOPN函數(shù)：實(shí)現(xiàn)前幾名或后幾名的可視化展現(xiàn)180
案例查看前5名城市銷售總額占比的趨勢180
第8章令人矚目的數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式數(shù)據(jù)可視化
8.1自定義視覺對象：突破想象力的可視化效果185
8.2標(biāo)注最大值、最小值：關(guān)注走勢圖的特定數(shù)據(jù)188
8.3篩選器：篩掉無關(guān)數(shù)據(jù)，保留關(guān)注信息189
8.4編輯交互：體驗(yàn)更靈活的數(shù)據(jù)可視化196
8.5鉆�。荷钊肓私飧敿�(xì)的信息198
8.6工具提示：滿足不同層次的用戶需求201

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