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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、學習Powerbi可能會遇到的問題等；而后通過報表制作的全流程讓讀者體驗到Power BI的魅力，讓讀者了解通過Power BI能夠玩轉數(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語言以及可視化進行了詳細的介紹，逐步深入到Power BI進階實戰(zhàn)。*會，以業(yè)務案例為導向，以Power BI桌面版操作為基礎進行講解，深入講述Power BI在銷售和財務兩個行業(yè)的應用。

前言
如何獲取學習資源
第1章邁好第一步Power BI基礎知識
1.1Power BI：微軟新神器10
1.2為什么選擇Power BI12
1.3學習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)表達方式47
2.5報表發(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)的轉換63
3.4錦上添花：數(shù)據(jù)整理的進階工具70
第4章為數(shù)據(jù)分析做準備Power Query高級應用
4.1添加列：增加輔助數(shù)據(jù)78
4.1.1添加重復列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章學習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：為多個表建立關系107
5.4新表：利用DAX函數(shù)構建新表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進階函數(shù)
6.1CALCULATE函數(shù)：實現(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)：計算占比144
案例計算產(chǎn)品占總體或類別的比例145
第7章進擊之路從這里開始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)：刪除重復值/判斷唯一性162
案例轉換商鋪城市列為表/禁止計算總計值162
7.3TOTALYTD函數(shù)：年初至今的累計數(shù)據(jù)計算166
案例計算銷售總額的累計同比增長率167
7.4EARLIER函數(shù)：獲取當前行信息170
案例計算產(chǎn)品的累計銷售額和累計銷售數(shù)量171
7.5RANKX函數(shù)：排名統(tǒng)計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標注最大值、最小值：關注走勢圖的特定數(shù)據(jù)188
8.3篩選器：篩掉無關數(shù)據(jù)，保留關注信息189
8.4編輯交互：體驗更靈活的數(shù)據(jù)可視化196
8.5鉆�。荷钊肓私飧敿毜男畔�198
8.6工具提示：滿足不同層次的用戶需求201

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