具体描述
Microsoft Power BI是微软发布的一套商业分析工具。其功能整合了Excel中的Power Query、Power Pivot、Power View、Power Map这几大插件，并加入了社交分享、云服务、智能等功能。《从Excel到Power BI：商业智能数据分析》以Excel基础+Power BI为方法论，使用平易近人的语言讲解Power BI的技术知识，让零基础读者也能快速上手操作Power BI。
《从Excel到Power BI：商业智能数据分析》以读者的兴趣阅读为出发点，首先通过介绍可视化模块让读者全面体验Power BI的操作并掌握让数据飞起来的秘籍；然后再迈上一个大台阶，让读者学习Power Query数据查询功能，瞬间解决耗费时间且附加值低的工作；全力攻克Power BI的核心价值模块Power Pivot（数据建模）和DAX语言，让读者直达商业智能数据分析的上峰，站到Excel的肩膀上。
《从Excel到Power BI：商业智能数据分析》适合财务、管理、客服、物流、行政与人力资源、电商等人员，也适合零IT基础的读者。
作者简介
马世权
CPA Canada特许专业会计师
具有多年“世界500强”公司财务分析、风险管理经验
现任互联网金融行业运营分析经理
知乎专栏、公众号“Power BI大师”创始人
目录信息
事物的本质往往没有那么复杂，就好像浩瀚的宇宙，虽然流星稍纵即逝，但我们可以计算它的速度，虽然我们触摸不到银河系，但可以度量它的大小，这是因为我们掌握了天体运动的原理。同样，如果我们掌握了数据分析原理，就会发现那些所谓的高级分析、转化漏斗分析、全面预算，还有最近比较火的增长黑客 AARRR 模型等，不过是浩瀚的知识体系中原理应用的一个场景。本章会剥去数据分析神秘的“外衣”，以浅显的语言来讲述数据分析原理。
1.1 什么是 Power BI：未来已至 2
1.2 从 Excel 到 Power BI 的 5 个理由 9
1.3 数据分析原理：其实很简单 14
第2章Power BI 初体验及数据可视化 24
“Logic will get you from A to B. Imagination will take you everywhere.”
（逻辑会把你从 A 带到 B，而想象力可以带你去任何地方。）
数据可视化不仅是一门技术，也是一门艺术，同样的数据在不同人的手里，展现的效果会千差万别，掌握这门技能需要我们理解数据并具有想象力。
2.1 什么是数据可视化：视觉盛宴的开始 25
2.2 数据查询初体验：把数据装到“碗”里 27
2.3 数据建模和度量值：Excel 在 20 年来做的最好的事情 31
2.4 可视化及自定义视觉对象：将图表一网打尽 39
2.5 筛选器、层次、交互和分享：颠覆静态报表 51
2.6 可视化原则：平衡的艺术 61
第3章 数据查询：Power Query 69
大多数数据分析师都是用 80%的时间做基础的数据处理工作，而用不到 20%的时间做数据分析工作。借助强大的 Power Query 工具，可以解决这个工作时间分配失衡的问题，打造一个工作新常态：用 20%的时间做数据处理工作，用 80%的时间做数据分析工作。
3.1 告别“数据搬运工” 70
3.2 数据清洗 30 招：变形金刚 75
3.3 获取数据：从网页和数据库 97
3.4 追加与合并查询：你还在用 Vlookup 函数吗 103
3.5 多文件合并：复制和粘贴的杀手 109
3.6 Power Query 与精益管理思想 113
3.7 Power BI 的 M 语言与 DAX 语言之争 119
第4章 数据建模：Power Pivot 与 DAX 语言 123
“如果一件事情，你不能度量它，就不能增长它”。有人说，度量值是 Excel 在 20年来做得最好的一件事。作为一个数据分析工具， Power Pivot 和 DAX 语言才是 Power BI 的核心和灵魂。
4.1 基本概念：度量的力量 124
4.2 关系模型：建筑设计师 126
4.3 Power Pivot 与 Pivot：超越普通 129
4.4 度量值：将变革进行到底 133
4.5 计算列：温故而知新 138
第5章 DAX 语言入门：真正的颠覆从这里开始 142
DAX 什么是？DAX，Data Analysis Expression，即数据分析表达式。
本书选取了 DAX 公式中的 24 个核心公式，并且根据它们的使用频率由大到小分成了 3 个阶段。其中入门阶段的函数是最常用、核心的部分，攻克它们便可以制作一些小的数据分析模型。
5.1 DAX 语言：数据分析表达式 143
5.2 聚合函数：计算器 150
5.3 Calculate 函数：最强大的引擎 153
5.4 All 函数 156
5.5 Allexcept 和 Allselceted 函数兄弟 161
5.6 Filter 函数：高级筛选器 165
5.7 理解上下文：DAX 语言学习里程碑 173
第6章 DAX 语言进阶：最简单也是最好用的 184
我们可以把 DAX 当作一门语言来学习，也可以把它当作 Excel 公式来看，因为它们非常相似，而且大部分函数都是通用的。这也会让你从传统的 Excel 转到现代的Power BI 更容易，相对学习成本更低。
初阶函数的学习难度较小，与 Excel 函数很像，可以说是 Excel 函数的扩展。
6.1 Divide 函数：安全除法 185
6.2 If/Switch 函数：逻辑判断 187
6.3 关系函数：Related、Relatedtable 和 Lookupvalue 188
6.4 Time Intelligence 函数：时间智能函数 192
6.5 日历表的使用 200
6.6 分组的技巧 205
6.7 度量值的收纳盒 210
第7章 DAX 语言高阶：进击的数字大厨 213
高阶函数的学习相对前两个阶段要更难，然而有了前两个阶段的学习基础，它们不过是另一个小山头。当你完成了这 3 个阶段共 24 个函数的学习，就好比掌握了太极拳的 24 个精髓招式，将它们组合起来运用自如后就可以达到以不变应万变的境界。这些函数足以让你应对 80%以上的数据分析需求。
7.1 Values 函数：不重复值 214
7.2 Hasonevalue 函数：只有一个值 217
7.3 SumX 函数：掌握 X 类函数 218
7.4 Earlier 函数：当前行 221
7.5 RankX 和 TopN 函数：排名 226
7.6 辅助表：巧妙的助攻 231
7.7 VAR/Return 函数：录音机 241
7.8 DAX：用作查询的语言 247
7.9 取长补短：Excel + Power BI = Better Together 256
后记 261
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
这本书的排版和结构设计也值得称赞。通常这类技术书籍，为了塞进更多内容，排版会显得非常拥挤，阅读起来很费劲，容易产生阅读疲劳。但这本书在图文比例上控制得很好，关键步骤都有清晰的截图标注，而且很多关键函数和公式都用不同的颜色做了高亮处理，这对于需要对照操作的读者来说，极大地提高了学习效率。我发现，当我在实践某个操作时，如果遇到疑问，直接翻到对应的章节，几秒钟内就能定位到我需要的那一部分，配图清晰到几乎不需要再看文字就能理解操作流程。这种流畅的阅读体验，让学习过程不再是一种负担，而更像是一场有条不紊的探索之旅。它成功地架起了一座桥梁，让原本感觉遥不可及的商业智能分析，变得触手可及，非常适合希望在职场中快速提升数据处理能力的人士。
评分这本书的语言风格非常“务实”，没有太多华丽的辞藻，每一句话似乎都带着解决问题的目的性。我特别欣赏作者在处理一些常见“陷阱”时的处理方式。比如，在处理重复数据或者缺失值时，作者不仅提供了Excel和Power BI中的处理方法，还深入探讨了为什么会出现这些问题，以及在不同的业务场景下，我们应该采取哪种处理策略。这种对细节的把控，使得这本书的实用价值大大增加。我记得有一个章节专门讲了如何处理时间序列数据中的异常点，作者给出了一个非常巧妙的“平滑处理”方案，这个方案我在实际工作中应用后，报表的稳定性提高了一个档次。它不是那种只教你“怎么做”的书，它更侧重于“为什么这么做”，这种底层逻辑的阐述，是很多同类书籍所欠缺的，这也是我愿意把它放在手边随时翻阅的原因。
评分这本书的封面设计很有意思，那种深沉的蓝色调和简洁的字体，让人一眼就能感受到它的专业性，但又不失亲和力。我记得我刚开始接触数据分析的时候，面对堆积如山的Excel表格，简直是无从下手，那些复杂的函数和透视表对我来说就像天书一样。这本书的开篇并没有直接抛出高深的理论，而是从我们日常工作中最熟悉的场景入手，比如如何高效地清洗和整理数据，如何利用Excel的强大功能搭建初步的数据模型。它没有把我当成一个完全的新手，但也没有假设我是一个高手，那种娓娓道来的讲解方式，让我感觉像是在跟一个经验丰富的同事请教，而不是在啃一本枯燥的技术手册。特别是关于数据透视表的章节，作者用了一些非常形象的比喻，把原本抽象的行列转换讲得通俗易懂。看完这些基础内容后，我对自己处理日常报表的工作效率有了明显的提升，感觉自己像解锁了一个新的工具箱，里面的工具虽然基础，但都非常趁手。
评分这本书的后半部分内容，对我的触动非常大，它让我看到了数据可视化的无限可能。我过去一直以为，Power BI只是一个更漂亮的报表工具，但这本书彻底颠覆了我的看法。作者在介绍Power BI的DAX语言时，并没有直接给出复杂的公式，而是先从业务场景出发，比如“我们如何计算上个月的销售增长率”，然后一步步拆解出需要的函数和逻辑。这种“业务驱动技术”的讲解思路，对于我这种偏重业务而非纯技术的读者来说，简直是醍醐灌顶。我印象最深的是其中一个关于“时间智能”的案例，书中用很小的篇幅，却清晰地展示了如何利用几个关键函数，构建出一个可以动态切换周/月/年的分析视图。这在过去，我可能需要花好几天去网上搜索各种零散的教程才能勉强实现。这本书的好处在于，它把散落在互联网上的知识点，系统地整合在了一个清晰的逻辑线索里，让学习过程变得连贯且有目标性。
评分说实话，阅读这本书的过程中，我体验到了从“数据操作者”到“数据思考者”的转变过程。起初，我只是想学怎么把数据导进去，做出好看的图表，但随着阅读的深入，我开始关注数据背后的“故事”。书中关于数据建模和关系建立的章节，虽然看起来技术性较强，但它实际上是在教我们如何建立一个健壮的数据“骨架”。作者非常强调“一图胜千言”背后的严谨性，比如在设计仪表板时，应该先考虑受众是谁，他们最关心的问题是什么，而不是一股脑地把所有数据都堆砌上去。我尝试着按照书中的建议，重新设计了我部门的周报仪表板，结果反馈非常好，管理层说这是他们第一次能在五分钟内抓住重点。这本书不仅仅是工具书，更像是一本关于“如何用数据沟通”的指南，它教会我如何用更清晰、更有说服力的方式表达我的分析结果。
评分类似操作说明书，没深度
评分比较基础，适合刚入门的。
评分感觉一般
评分理清思路的科普读物
评分类似操作说明书，没深度
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