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出版者:机械工业出版社

作者:崔杰

出品人:

页数:510

译者:

出版时间:2013-5-29

价格:69.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111421115

丛书系列:Office办公无忧

图书标签:

• Excel
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• 办公软件
• 数据分析
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深度聚焦数据可视化与商业智能：Power BI实战精讲 书籍名称： 深度聚焦数据可视化与商业智能：Power BI实战精讲 作者： [在此处填写作者姓名，例如：王志强、数据分析专家团队] 出版社： [在此处填写出版社名称，例如：蓝鲸科技出版社] ISBN： [在此处填写ISBN号] --- 内容简介：驾驭数据的力量，构建驱动决策的智能报表 在信息爆炸的时代，原始数据如同未雕琢的矿石，其价值需要通过有效的工具和方法才能得以释放。本书《深度聚焦数据可视化与商业智能：Power BI实战精讲》并非一本关于基础电子表格操作的指南，而是一本面向企业级数据分析师、BI专业人士以及渴望从数据中提炼深度洞察的中高级用户的实战手册。它将带您深入探索微软Power BI平台这一强大的商业智能生态系统，从数据连接、模型构建到高级DAX计算，再到最终的交互式仪表板设计与分享，提供一套完整、严谨且高度实用的解决方案。 本书深刻认识到，现代商业决策不再依赖静态的月度报告，而是要求实时、多维、可交互的洞察。因此，我们摒弃了对基础功能点的冗余介绍，而是将全部篇幅聚焦于Power BI在复杂场景下的应用、性能优化和数据治理的最佳实践。 --- 第一篇：Power BI核心架构与数据摄取的高级策略 (连接与清洗的艺术) 本篇是构建稳定、高效数据模型的基石。我们将深入剖析Power BI Desktop、Service、Gateway 的协同工作原理，确保读者理解如何在企业环境中安全、高效地部署解决方案。 1. 复杂数据源的连接与整合： 多源异构数据的高级合并： 探讨如何处理来自SQL Server、Azure Synapse、SAP HANA以及Web API等多个源头的数据，并使用Power Query M语言的进阶功能（如函数定义、参数化查询、错误处理机制）实现数据的自动化抽取与转换（ETL）。 数据湖与数据仓库的集成： 详细讲解如何利用Power BI连接Azure Data Lake Storage (ADLS) 和Snowflake等现代数据仓库，区分导入模式（Import）与DirectQuery模式的适用场景及性能权衡。 数据隐私与安全级别设置： 深入探讨数据源安全级别设置对刷新和数据隐私的影响，确保数据在跨源合并时不产生意外泄露或阻止刷新。 2. Power Query (M语言)的深度应用与性能优化： “窄而长”的数据模型构建： 讲解如何通过规范化和反规范化策略，设计出既满足分析需求又利于DAX计算的星型或雪花模型结构。 自定义函数的开发与应用： 教授读者如何编写复杂的自定义M函数来处理非标准格式的数据清洗任务，如递归处理、嵌套JSON解析等，极大地提高数据准备的自动化程度。 查询折叠 (Query Folding) 机制详解： 重点分析如何设计查询步骤以最大限度地利用源数据库的计算能力（查询折叠），从而显著加快数据刷新速度，这是提升大型数据集性能的关键。 --- 第二篇：数据模型设计与DAX语言的精深运用 (计算引擎的掌控) 本篇是本书的核心，致力于将读者从简单的度量值编写者提升为数据模型架构师。我们专注于数据模型架构的最佳实践和DAX语言的复杂逻辑。 3. 关系模型设计与上下文转换的哲学： 多对多关系的处理与限制： 探讨Power BI中多对多关系的实际应用、潜在陷阱，以及如何通过中间表（Bridge Table）进行逻辑重构，以保证计算的准确性。 行上下文与筛选上下文的深度交互： 通过大量的实例图解，解释CALCULATE函数如何成为上下文转换的“魔术师”，这是理解所有复杂DAX计算的基石。 时间智能函数的实战应用： 不仅仅是简单的Year-to-Date，而是深入讲解如何使用DATEADD, DATESBETWEEN等构建灵活的同期比较、同期移动平均线（Moving Average）和自定义财政日历。 4. 高级DAX计算模式： 迭代器函数（Iterators）的精确控制： 详细分析SUMX, AVERAGEX等迭代函数在处理非平面数据结构时的执行逻辑，以及如何利用它们实现比标准聚合函数更复杂的逐行计算。 计算列与度量值的抉择与优化： 提供决策框架，何时使用计算列（影响模型大小和刷新时间），何时使用度量值（计算即时性），并讲解度量值在不同报表场景下的缓存机制。 “What-If”分析与参数化度量值： 构建基于用户输入的参数化计算，实现动态的预算对比、敏感性分析和情景模拟。 --- 第三篇：交互式可视化与企业级报表部署 (洞察的传递) 数据准备和模型构建的终极目标是清晰、高效地传达洞察。本篇关注如何利用Power BI提供的可视化工具和功能，设计出既美观又实用的企业级报告。 5. 视觉对象的高级定制与故事板叙述： 定制视觉对象的集成与安全性： 探讨如何安全地引入和管理R/Python脚本生成的自定义视觉对象，以及使用SVG和第三方视觉对象增强报告表现力。 报告页的导航与用户体验设计 (UX/UI)： 介绍如何利用书签（Bookmarks）、按钮和导航窗格创建流畅的多层级钻取路径，避免用户在复杂报表中迷失。 条件格式化与视觉反馈机制： 掌握使用图标集、数据条和背景色基于业务规则对数据进行即时标记，引导分析师快速聚焦异常点。 6. Power BI Service与数据治理： 工作区管理与行级安全性 (RLS) 的实施： 详细演示如何使用DAX表达式定义RLS规则，并在Service端进行部署和测试，确保不同用户只能看到授权范围内的数据。 数据集的共享、认证与推广： 讲解Power BI“金数据集”策略，如何确保全公司范围内分析师基于统一、可信的数据模型进行二次开发。 性能分析器与诊断日志： 教会读者如何使用内置的性能分析器诊断报表加载缓慢的原因（是查询、可视化渲染还是DAX计算耗时），并采取针对性措施进行优化。 --- 目标读者与本书特色 本书面向的读者应具备一定的电子表格基础知识，并对数据分析有强烈的进阶需求。本书的特色在于： 1. 高度的实战性： 书中所有案例均来源于企业真实数据场景，覆盖销售预测、供应链优化、财务绩效分析等多个维度。 2. 深入的原理剖析： 重点讲解Power BI引擎（VertiPaq 内存数据库）的工作原理和DAX计算上下文的底层逻辑，而非停留在表面操作。 3. 面向企业级部署： 包含数据网关设置、云端协作、数据安全与治理的完整流程，确保学习成果可以直接应用于生产环境。 通过学习本书，您将能够构建出稳定、高效、响应迅速的企业级商业智能解决方案，真正实现“数据驱动决策”的价值。

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案例库式的书，实战易上手，非常实用的一本书，根据自己所需要的情况来查询相关内容，内容从浅入深，很全面，而且有附图，对我而言很有用！看了之后再不敢说会用Excel了，对于有点Excel应用基础的同学，还是很不错的选择~

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