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出版者:清华大学出版社

作者:黄劲杉

出品人:

页数:292

译者:

出版时间:2002-1

价格:26.50元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302049074

丛书系列:

图书标签:

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图书简介：精通现代数据可视化与流程图设计 书名：数据驱动的洞察力：Power BI 深度实践与商业智能构建 作者：[此处可填写作者名] 出版社：[此处可填写出版社名] 定价：[此处可填写定价] --- 内容提要 在这个信息爆炸的时代，如何将海量数据转化为清晰、可执行的商业洞察，已成为决定企业竞争力的关键。本书《数据驱动的洞察力：Power BI 深度实践与商业智能构建》并非一本基础的软件操作手册，而是一部专注于利用微软 Power BI 平台进行高级数据建模、复杂报表开发以及端到端商业智能（BI）解决方案部署的专业指南。 本书严格围绕现代数据分析师和商业决策者的实际需求展开，深入剖析了从数据源连接到最终发布仪表板的每一个关键环节。我们聚焦于Power BI Desktop、Power BI Service 以及 Power Query M 语言和 DAX（Data Analysis Expressions）的实战应用，旨在帮助读者构建稳定、高效、能够实时响应业务变化的数据分析体系。 本书特色与核心内容 本书结构严谨，内容深入，旨在培养读者从“制图人”向“数据策略师”的转变。全书分为六大部分，共计三十余章，力求覆盖 Power BI 生态系统的方方面面： 第一部分：现代数据架构与 Power BI 基础重构 (Foundation & Architecture) 超越导入：Power BI 与现代数据仓库的集成策略： 探讨如何将 Power BI 与 Azure Synapse Analytics, SQL Server, Snowflake 等主流企业级数据源进行安全、高效的连接，理解直连（DirectQuery）、导入（Import）和复合模型（Composite Model）的优劣与适用场景。 数据伦理与治理在 BI 中的体现： 讨论数据权限管理、行级别安全（RLS）的精细化配置，确保报告的安全性和合规性。 性能调优的先决条件： 介绍数据量级与模型复杂度对报告性能的影响，并提供预先的模型设计原则，避免后期陷入性能瓶颈。 第二部分：Power Query M 语言的精湛驾驭 (Advanced Data Transformation with M) 从 ETL 到 ELT 的思维转变： 详细解析 Power Query 编辑器中的高级功能，特别是如何编写自定义 M 函数以实现跨源的复杂数据清洗和重塑。 处理非结构化与半结构化数据： 深入讲解如何利用 M 语言解析 JSON、XML 数据流，以及如何构建动态的 Web API 请求来获取实时数据。 日期与时间维度的自动化构建： 教授创建智能、高效、可复用的日期表（Date Dimension）的最佳实践，包括处理时区转换和财务日历的灵活生成。 第三部分：DAX 语言的深度挖掘与计算思维 (Mastering DAX for Business Logic) 度量值的艺术：理解计算上下文： 彻底剖析 CALCULATE 函数的底层工作原理，这是掌握 DAX 的核心。提供数百个实战案例，涵盖复杂百分比计算、同比/环比分析、加权平均等。 时间智能函数的终极指南： 详解 DATEADD, DATESINPERIOD, PARALLELPERIOD 等函数在财务、销售、库存分析中的应用，构建跨年度和跨周期的报告逻辑。 高级迭代器函数（X-Functions）： 深入探讨 SUMX, AVERAGEX 等迭代函数的使用场景，特别是在处理行级别计算和复杂聚合逻辑时的效率优势。 量化指标的创建：KPIs 与目标管理： 构建基于目标的绩效指标（KPI），包括动态目标设定和偏差分析模型。 第四部分：交互式报告设计与用户体验 (Interactive Reporting & UX Design) 故事板驱动的报告设计流程： 强调报告设计应以“讲述数据故事”为核心，而非简单的数据罗列。提供从需求分析到原型设计的完整方法论。 视觉化选择的科学性： 不仅介绍标准图表的用法，更侧重于何时使用树状图、瀑布图、以及自定义视觉对象来最大化洞察传递效率。 提升用户交互性： 掌握书签（Bookmarks）、导航按钮、参数（Parameters）以及“What-If”分析的使用，创建高度响应式的用户界面。 移动端优化的技巧： 确保您的仪表板在手机和平板设备上依然保持清晰和可用性。 第五部分：Power BI Service 与企业级部署 (Deployment & Governance) 工作区管理与协作流程： 详细讲解如何有效组织工作区、数据集和报告，实现团队间的高效协作。 数据刷新与网关配置： 深入配置本地数据网关（On-premises Data Gateway），确保企业内部数据的安全、稳定自动刷新。 利用部署管道（Deployment Pipelines）： 建立从开发（Dev）到测试（Test）再到生产（Prod）的自动化发布流程，确保数据发布零风险。 嵌入式分析（Embedding）： 探讨如何将 Power BI 报告安全地嵌入到 SharePoint Online、Teams 或自定义的 Web 应用程序中。 第六部分：数据分析的进阶与未来趋势 (Advanced Topics & Future Outlook) AI 赋能的分析： 利用内置的“解释”功能，探索自动洞察（Automated Insights）的机制，并集成 R/Python 脚本进行更深层次的预测分析。 性能度量与优化工具： 利用 DAX Studio 和 Performance Analyzer 准确定位模型中的慢速查询和高内存消耗的计算。 Fabric 时代的展望： 简要介绍微软 Fabric 架构对未来 BI 工作流的影响，为读者指明持续学习的方向。 本书适合的读者 本书面向有志于精通 Power BI 的专业人士，包括： 1. 中级及以上的数据分析师： 希望从基础操作升级到高级数据建模和复杂 DAX 编写的实践者。 2. 商业智能（BI）开发人员： 负责设计、构建和维护企业级数据报告和仪表板的专业人员。 3. 数据架构师与 IT 经理： 需要理解 Power BI 平台与企业数据生态系统集成的技术细节，并负责治理和安全部署的决策者。 4. 拥有其他 BI 工具经验，希望快速迁移和提升技能的专业人士。 学习本书，您将掌握的不仅仅是软件操作，更是构建一个能驱动业务决策的、面向未来的数据分析能力体系。

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