第1章 Power BI：让数据飞起来 1
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)