具體描述
本書詳細介紹瞭微軟****發布的自助式商業智能分析軟件Power BI在數據整理、數據建模、數據可視化、報錶分享和協作、本地部署等多個方麵的內容。在講解技術的同時，書中添加瞭豐富的實戰演示操作和地産、零售、生産製造、互聯網等行業的真實案例，幫助讀者快速上手，迅速成長為數據分析師。
本書內容全麵，講解詳細；深入淺齣，圖文並茂；麵嚮行業，案例豐富；既可供從事數據分析的研究人員參考使用，也可作為微軟Power BI軟件培訓和自學的教程。
作者簡介
宋立桓，微軟zui有價值專傢（MVP），雲計算和商業智能（BI）zi深顧問，目前主要負責為企業客戶提供顧問谘詢和技術培訓服務。其研究方嚮為雲計算、大數據、數據可視化等方麵，精通大數據基礎架構和數據分析工具，擅長架構設計和優化。
瀋雲，微軟zi深工程師，近20年IT工作經曆，有多年微軟數據庫和微軟解決方案係統運維、調優經驗。他熟悉微軟數據庫、虛擬化、私有雲和企業生産力解決方案，在數據分析和大數據實踐方麵有大量的實戰經驗，擅長係統構架、數據分析、調優。
目錄資訊
1．1 數據可視化和自助式BI …………2
1．1．1 數據可視化之美 ……………2
1．1．2 傳統BI與自助式BI ………5
1．2 微軟Power BI是什麼 ……………5
1．3 Power BI組成部分 ………………6
1．4 Power BI部署方式介紹和比較 ……7
1．4．1 Power BI部署方式簡介 ……7
1．4．2 Power BI服務和Power BI報錶服務器對比 ……………9
1．5 Power BI Pro版賬號注冊試用 …12
第 2章 Power BI Desktop使用入門 …15
2．1 下載安裝Power BI Desktop ……15
2．2 Power BI Desktop界麵介紹 ……17
2．3 將現有Excel工作簿導入Power BI Desktop ………………19
2．4 使用Power BI Desktop創建第 一個可視化報錶 ……………21
第3章 數據整理 ………………………29
3．1 連接數據源 ……………………29
3．1．1 連接到文件 ………………30
3．1．2 從Web網頁獲取數據 ……32
3．1．3 連接到數據庫 ……………33
3．2 查詢編輯器 ……………………36
3．3 數據清洗實戰 …………………43
第4章 數據建模 ………………………52
4．1 建模概述 ………………………52
4．2 管理數據關係 …………………54
4．2．1 瞭解關係 …………………54
4．2．2 自動創建關係 ……………55
4．2．3 關係視圖 …………………56
4．2．4 管理關係詳細視圖 ………57
4．3 DAX使用 ………………………60
4．3．1 DAX簡介 …………………60
4．3．2 DAX語法 …………………61
4．3．3 DAX函數 …………………62
4．3．4 DAX舉例 …………………63
4．4 數據的分類和格式設置 ………63
4．5 創建度量值 ……………………66
4．6 創建計算列 ……………………67
4．7 創建計算錶 ……………………69
4．8 創建層次結構 …………………70
4．9 關於日期和時間處理 …………72
第5章 Power BI報錶 …………………75
5．1 Power BI報錶概述 ……………75
5．2 Power BI創建報錶 ……………75
5．3 報錶的篩選 ……………………78
5．3．1 報錶中即席篩選的使用……79
5．3．2 切片器 ……………………79
5．3．3 篩選器概述 ………………81
5．3．4 篩選器的字段類型 ………83
5．4 編輯交互 ………………………84
5．5 使用自定義可視化視覺對象 ……84
5．6 書簽 ……………………………86
5．6．1 書簽介紹 …………………86
5．6．2 書簽常用操作 ……………87
5．6．3 書簽放映 …………………88
5．6．4 形狀和圖像的書簽關聯 …89
5．6．5 使用聚焦和焦點模式 ……89
5．6．6 使用視覺對象可見性 ……90
5．6．7 Power BI服務中的書簽 …91
5．7 報錶發布 ………………………92
第6章 Power BI 在綫服務 ……………94
6．1 Power BI在綫服務介紹和主界麵 ………………………94
6．2 儀錶闆 …………………………95
6．2．1 儀錶闆介紹 ………………95
6．2．2 儀錶闆創建 ………………96
6．2．3 儀錶闆與報錶的區彆 ……97
6．3 報錶 ……………………………99
6．4 分享與協作 ……………………102
6．4．1 使用工作區 ………………102
6．4．2 報錶的分享 ………………103
6．4．3 儀錶闆的分享 ……………105
6．5 使用第三方應用 ………………107
第7章 Power BI本地部署解決方案 ……110
7．1 Power BI報錶服務器介紹 ……110
7．2 Power BI報錶服務器部署要求…………………………110
7．2．1 服務器軟硬件要求 ………110
7．2．2 數據庫服務器版本要求……111
7．2．3 Analysis Service要求 ……111
7．3 安裝Power BI報錶服務器 ……112
7．4 配置Power BI報錶服務器 ……114
7．4．1 報錶服務器配置界麵 ……114
7．4．2 服務賬戶配置 ……………115
7．4．3 Web服務URL配置 ………116
7．4．4 數據庫配置 ………………116
7．4．5 Web門戶URL配置 ………120
7．4．6 電子郵件設置 ……………121
7．4．7 執行賬戶配置 ……………121
7．4．8 加密密鑰配置 ……………122
7．4．9 訂閱設置 …………………123
7．4．10 擴展部署 …………………123
7．4．11 Power BI服務（雲）配置 ………………124
7．5 Power BI報錶服務器的使用 ……124
7．5．1 創建Power BI報錶發布到Power BI報錶服務器 ……125
7．5．2 Power BI服務器中Power BI報錶數據源 ………………127
7．5．3 Power BI報錶服務器中PowerBI報錶配置計劃刷新 ……129
7．6 Power BI服務、SQL報錶服務、Power BI報錶服務對比 ………130
第8章 可視化圖錶的製作 ……………132
8．1 圖錶選擇的原則 ………………132
8．1．1 什麼樣的數據，配什麼樣的圖錶 ………………………132
8．1．2 保證圖錶的客觀性是第 一位 ……………………132
8．2 Power BI常用的可視化圖錶 …133
8．2．1 條形圖和柱形圖 …………134
8．2．2 餅圖和圓環圖 ……………134
8．2．3 瀑布圖 ……………………135
8．2．4 漏鬥圖 ……………………136
8．2．5 散點圖和氣泡圖 …………137
8．2．6 儀錶 ………………………137
8．2．7 樹狀圖 ……………………138
8．2．8 組閤圖 ……………………139
8．2．9 摺綫圖 ……………………140
8．2．10 帕纍托圖 …………………141
8．2．11 錶格 ………………………143
8．2．12 文字雲 ……………………145
8．2．13 子彈圖 ……………………146
8．3 圖錶美化 ………………………147
第9章 Power BI 進階技巧 ……………151
9．1 Power BI與Excel ………………151
9．1．1 Microsoft Power BI Publisher for Excel …………………151
9．1．2 在Excel中分析 …………154
9．1．3 托管Excel工作簿 ………154
9．2 Power BI報錶服務器中的行級彆權限控製 ……………………155
9．3 Power BI與R語言集成 ………157
9．4 快速見解 ………………………162
9．4．1 數據集使用快速見解 ……162
9．4．2 在儀錶闆中使用快速見解 …164
9．4．3 快速見解支持的見解類型 …164
9．5 使用自然語言問與答 …………168
9．6 本地數據網關 …………………169
9．6．1 本地數據網關介紹 ………169
9．6．2 本地數據網關類型 ……170
9．6．3 本地數據網關（標準模型）安裝和使用 ………………170
9．6．4 本地數據網關（個人模型）安裝和使用 ………………177
第 10章 地産集團Power BI案例分享 ……………………………179
10．1 案例背景 ………………………179
10．2 地産集團商業智能平颱建設目標和項目範圍 ……………………179
10．3 地産集團商業智能平颱方案介紹 ……………………………180
10．3．1 方案概覽 …………………180
10．3．2 項目階段實施步驟及目標 ………………………181
10．3．3 分析可視化效果呈現 ……181
10．4 地産集團Power BI報錶實戰演練 ……………………………184
第 11章 零售行業Power BI案例分享 ……………………………193
11．1 案例背景 ………………………193
11．2 零售行業數據分析痛點 ………193
11．3 零售行業商業智能平颱方案介紹 ……………………………194
11．3．1 方案整體架構概覽 ………194
11．3．2 方案實施內容 ……………194
11．3．3 分析可視化效果呈現 ……195
11．4 零售行業Power BI報錶實戰演練 ……………………………196
第 12章 製造業Power BI案例分享 …202
12．1 案例背景 ………………………202
12．2 生産製造行業數據分析痛點 …202
12．3 製造行業商業智能平颱方案介紹 ……………………………203
12．3．1 方案整體架構概覽 ………203
12．3．2 方案實施內容 ……………203
12．3．3 分析可視化效果呈現 ……204
12．4 製造行業Power BI報錶實戰演練 ……………………………207
第 13章 Power BI 可視化字典 …………215
13．1 可視化過程中遇到的問題 ……215
13．2 Power BI可視化字典介紹 ……216
13．2．1 內容儲備 …………………216
13．2．2 便捷的查詢 ………………218
13．2．3 圖錶查詢與視頻教程深度綁定 ………………………218
· · · · · · (收起)
讀後感
用戶評價
在數字化轉型的浪潮中，數據已經成為企業最寶貴的資産之一。《人人都是數據分析師：微軟Power BI實踐指南》這本書，如果能夠站在企業數據戰略的高度，來闡述Power BI的作用，那將非常有價值。我關注的不僅僅是個人技能的提升，更是這種技能如何賦能整個組織。 書中是否會探討Power BI在企業級數據分析中的應用場景？例如，如何利用Power BI構建統一的數據報錶平颱，打破數據孤島？如何通過Power BI實現數據的自助服務分析，讓業務部門能夠獨立地進行數據探索和洞察獲取？對於企業而言，數據安全和權限管理也是至關重要的問題。書中是否會涉及到Power BI的服務端管理，例如工作區的權限設置、數據刷新策略、行級彆安全（RLS）的配置等？這些內容對於希望在企業中推廣和應用Power BI的讀者來說，將是極為關鍵的。 另外，我也期待書中能提供一些關於如何構建數據驅動型文化的建議，而Power BI作為一種強大的工具，如何在該文化的形成中扮演催化劑的角色。例如，通過定期的數據分析分享會，或者建立內部的數據分析社區，來鼓勵員工學習和使用Power BI，從而提升整個組織的分析能力。這本書如果能夠提供一套從工具應用到文化建設的完整思路，那將極大地拓展其深度和廣度。
评分在我看來，數據分析的終極目標是驅動決策。而一個優秀的分析師，不僅要能解讀數據，更要能將數據分析的結果有效地傳達給決策者。《人人都是數據分析師：微軟Power BI實踐指南》這本書，如果能在“溝通”這個環節有所著墨，那將是難能可貴的。我所指的溝通，並非簡單的報告撰寫，而是如何通過Power BI構建的儀錶闆和報告，以一種清晰、直觀、有說服力的方式，嚮非技術背景的聽眾闡述數據洞察。 書中是否會講解如何設計一個能夠快速抓住眼球的儀錶闆？如何通過交互式控件（如切片器、篩選器）來引導用戶進行探索式分析，讓他們自己去發現數據中的奧秘？對於復雜的分析結果，如何通過“故事講述”的方式（Power BI中的Storytelling功能）來呈現，讓枯燥的數據變得生動有趣？我非常希望書中能夠提供一些優秀的儀錶闆設計案例，並且分析這些案例成功的要素，例如，信息架構是否閤理？視覺層次是否清晰？是否能夠快速迴答關鍵業務問題？甚至，書中是否會觸及一些用戶體驗（UX）和用戶界麵（UI）的設計原則，來指導讀者如何創建更易於理解和使用的Power BI報告？因為，再精妙的分析，如果無法被有效地理解和接受，那麼它的價值也會大打摺扣。
评分在數據分析工具的選擇上，我通常會考慮其生態係統的完整性和與其他工具的協同能力。《人人都是數據分析師：微軟Power BI實踐指南》這本書，如果能夠充分展現Power BI在微軟這一強大生態係統中的優勢，那將是一個非常吸引人的點。 我期待書中能夠介紹Power BI如何與Excel、Azure、SQL Server、SharePoint等微軟産品無縫集成。例如，如何直接從Excel中導入數據，並利用Power BI進行更深入的分析？如何在Azure機器學習服務中訓練的模型，其結果如何導入Power BI進行可視化展示？或者，如何將Power BI報告嵌入到SharePoint網站中，方便團隊協作？ 同時，我也會關注Power BI的雲端服務能力。書中是否會詳細講解Power BI Service的各項功能，例如數據集的自動刷新、工作區的協同、應用（Apps）的發布和管理、以及如何利用Power BI嵌入式分析（Embedded Analytics）將Power BI的功能集成到自定義應用程序中？這些雲端能力，對於企業級應用和開發者而言，是至關重要的。 如果這本書能夠提供關於Power BI與其他分析工具（例如Python、R）的集成策略，那就更好瞭。例如，是否可以通過Python腳本來完成一些Power BI原生功能無法實現的復雜數據預處理，或者利用R語言進行更高級的統計建模，並將結果可視化到Power BI中？這種跨工具的融閤能力，是現代數據分析不可或缺的一環。
评分在實際的數據分析工作中，我們常常會遇到各種各樣“棘手”的數據問題。《人人都是數據分析師：微軟Power BI實踐指南》這本書，如果能提供一些“疑難雜癥”的解決方案，那將大大提升其價值。 我期待書中能夠包含一些“常見問題與解答”的部分，針對在實際使用Power BI過程中可能遇到的典型睏難，給齣詳盡的排查和解決思路。例如，在數據加載過程中，如何處理不同編碼格式的文件？在數據轉換時，如何有效地去除重復項並處理閤並錯誤？在DAX計算時，如何避免性能瓶頸，並優化查詢速度？ 此外，書中是否會提供一些“性能調優”的技巧？例如，如何通過優化數據模型、編寫高效的DAX錶達式，以及閤理設置數據刷新策略來提升Power BI報告的響應速度？對於處理大型數據集，這些性能優化技巧更是至關重要。 我尤其關注書中是否會講解一些“高級技巧”或者“隱藏功能”，這些技巧能夠幫助我事半功倍，更高效地完成分析任務。例如，關於Power Query的高級M語言函數使用，或者DAX中一些不常用的但非常強大的函數應用。如果書中能夠分享一些“乾貨”，幫助我突破瓶頸，進入更高的技術境界，那將是非常有價值的。
评分作為一名對數據分析工具的演進和趨勢有著敏銳洞察力的讀者，我始終關注那些能夠賦能更廣泛人群進行數據探索的工具。《人人都是數據分析師：微軟Power BI實踐指南》這本書，從名字上看，就帶著一股“普惠”的意味，這讓我對它寄予厚望。我希望它能夠不僅僅是針對已經有一定數據基礎的分析師，更能吸引那些來自業務一綫，但對數據分析充滿興趣的“小白”用戶。因此，這本書在內容編排上，能否做到循序漸進，由淺入深？第一章是否能夠用最通俗易懂的語言，解釋什麼是數據分析，以及數據分析在現代商業中的重要性？隨後，是否能夠逐步引導讀者熟悉Power BI的界麵和基本操作，比如數據連接、數據導入、簡單的錶格轉換？ 我特彆想看到書中能夠提供一些“開箱即用”的模闆或者數據集，讓讀者能夠快速上手，親手體驗數據分析的樂趣。比如，書中是否會提供一個銷售數據的案例，帶領讀者完成從數據加載到製作交互式銷售儀錶闆的全過程？並且，在講解每一個步驟時，是否都能清晰地說明其目的和背後的邏輯，而不是僅僅停留在“點擊這裏，選擇那裏”的操作指導？如果書中能夠融入一些“秘籍”或者“技巧”，幫助讀者在Power BI中事半功倍，那將是極大的加分項。例如，關於性能優化的建議，或者一些鮮為人知但非常實用的快捷鍵等等。我期待這本書能成為一個真正的“賦能器”，讓更多人能夠藉助Power BI，將數據轉化為驅動業務增長的強大引擎。
评分對於一本實踐指南而言，內容的“實操性”和“可遷移性”是我衡量其優秀與否的關鍵標準。《人人都是數據分析師：微軟Power BI實踐指南》如果能夠做到這兩點，那它就絕對是一本值得推薦的書籍。 所謂“實操性”，意味著書中提供的每一個步驟、每一個案例，都能夠在我自己的環境中得到驗證和復現。我期待書中提供的示例數據是真實可用，並且易於獲取的。如果書中能夠提供一些公開數據集或者簡易的模擬數據生成方法，讓讀者可以跟隨操作，那將極大地增強學習的代入感。 而“可遷移性”，則意味著書中介紹的方法和技巧，不僅僅局限於Power BI這個工具本身，更能夠延伸到其他類似的數據分析工具或者更廣泛的數據分析思維中。例如，書中講解的數據建模原則，是否也適用於其他BI工具？書中關於數據可視化設計的要求，是否也能在Tableau、Qlik Sense等工具中得到應用？ 如果這本書能夠讓我不僅僅學會如何使用Power BI，更能理解其背後的數據分析理念和方法論，並且這些理念和方法論具有普適性，能夠指導我在麵對不同工具和不同業務場景時，都能遊刃有餘，那麼它就真正實現瞭“人人都是數據分析師”的承諾。它將幫助我構建一個堅實的數據分析基礎，讓我能夠不斷適應技術的發展，並在數據驅動的時代不斷前進。
评分在我看來，一本優秀的實踐指南，其價值不僅僅在於教你“怎麼做”，更在於讓你理解“為什麼這麼做”。《人人都是數據分析師：微軟Power BI實踐指南》如果能夠深入闡述Power BI在數據分析流程中的核心作用，並且詳細解釋每一個功能背後的邏輯和適用場景，那將是一大亮點。比如，在數據建模方麵，書中是否會提及星型模型、雪花模型等概念，並解釋在Power BI中如何構建這些模型以優化查詢性能和分析效率？對於DAX（Data Analysis Expressions）語言，這本書是否會提供從入門到進階的係統性講解，並且不僅僅是羅列函數，而是通過實際業務場景來演示如何運用DAX來解決復雜的數據計算問題？我尤其關注書中是否會講解如何編寫高效的DAX錶達式，以及如何利用DAX來實現諸如時間智能分析、同比、環比等高級分析場景。畢竟，DAX是Power BI的靈魂所在，掌握它，纔能真正發揮Power BI的威力。 此外，在數據可視化方麵，我希望這本書能夠超越簡單的圖錶堆砌，而是引導讀者思考“什麼樣的圖錶最適閤錶達什麼樣的數據洞察”。書中是否會提供一些關於數據可視化設計的原則和最佳實踐？例如，如何選擇恰當的圖錶類型來傳達趨勢、比較、分布等信息？如何利用顔色、標簽、工具提示等元素來增強可視化效果，使其更具可讀性和吸引力？我期待看到書中能夠提供一些“殺手級”的圖錶應用案例，能夠直觀地揭示隱藏在數據中的商業價值。例如，通過一個簡單的摺綫圖，就能清晰地展示産品銷量的季節性波動；通過一個樹狀圖，就能一目瞭然地看到不同産品類彆的營收貢獻占比。這樣的可視化，纔真正稱得上是“數據說話”。
评分作為一個在數據領域摸爬滾打多年的從業者，對於市麵上層齣不窮的數據分析書籍，我總是抱著既期待又審慎的態度。最近偶然翻閱到《人人都是數據分析師：微軟Power BI實踐指南》，雖然我並非Power BI的重度用戶，更多的時間是徜徉在R和Python的海洋中，但這本書的書名以及其背後強大的微軟生態，還是吸引瞭我。我嘗試著從一個純粹的數據分析師視角，去審視這本書可能帶來的價值，即便我可能不會將其中的特定工具作為我日常的首選。 首先，我非常關注這本書對於“人人都是數據分析師”這一理念的詮釋。在我看來，這句話如果隻是一個口號，未免顯得過於空泛。真正的“人人都是數據分析師”，意味著數據的獲取、清洗、轉換、建模、可視化以及最終的解讀和溝通，這些環節都應該以一種普惠、易懂的方式呈現。我期待這本書能夠不僅僅停留在Power BI的界麵操作教學，而是能深入到數據分析方法論層麵，講解如何從業務需求齣發，提煉關鍵指標，選擇閤適的數據源，進行規範的數據處理，構建清晰的數據模型，並最終通過引人入勝的可視化來講述數據背後的故事。如果這本書能夠提供一套係統性的數據分析框架，並將Power BI作為實現這一框架的有力工具，那麼它將極具價值。例如，它是否會探討如何處理缺失值、異常值？如何進行數據類型轉換？如何有效地閤並不同來源的數據？這些基礎但關鍵的步驟，往往是數據分析的“磨刀石”，直接影響到分析的質量和效率。如果能在這些方麵給齣詳實的操作指南和理論支撐，那將大大提升這本書的實用性。
评分作為一名追求效率和精度的技術實踐者，《人人都是數據分析師：微軟Power BI實踐指南》這本書，我非常看重它在“實踐”二字上的落地程度。理論知識固然重要，但最終能否將分析能力轉化為實際的生産力，取決於能否熟練掌握工具並解決真實世界的問題。 我期待書中能夠提供大量貼近實際業務場景的案例，並且這些案例能夠覆蓋數據分析的完整生命周期。比如，從一個模糊的業務問題齣發，如何通過Power BI一步步地進行數據探索、清洗、建模、可視化，最終得齣一個可執行的分析報告。每一個案例，是否都能有詳細的操作步驟，並且配以清晰的截圖和代碼（如果涉及DAX或M語言）？ 更重要的是，我希望書中能提供一些“進階”的實踐技巧，這些技巧能夠幫助我更快、更穩健地完成復雜的分析任務。例如，在數據清洗方麵，是否會講解一些高級的M語言函數，用來處理復雜的ETL（Extract, Transform, Load）場景？在數據建模方麵，是否會探討如何優化數據模型，以應對海量數據的挑戰？在DAX方麵，是否會分享一些性能調優的策略，或者編寫復雜計算的模式？ 如果這本書能夠讓我通過實際操作，真正掌握Power BI的各項能力，並且能夠將其應用於我的日常工作，解決實際的問題，那它就是一本真正意義上的“實踐指南”。我希望在讀完這本書後，能夠自信地說：“我不僅知道Power BI是什麼，我還能用它來做什麼，以及如何做得更好。”
评分對於任何一本技術類的書籍，《人人都是數據分析師：微軟Power BI實踐指南》而言，持續更新和學習能力是其價值的重要組成部分。數據分析領域發展迅速，工具的功能也在不斷迭代。《人人都是數據分析師：微軟Power BI實踐指南》如果能夠提供一些關於未來發展趨勢的洞察，或者如何跟進Power BI的最新更新，那將是極具前瞻性的。 我希望書中不僅僅是停留在某個版本的功能介紹，而是能夠引導讀者建立持續學習的意識。例如，書中是否會提及Microsoft Learn等官方學習資源，以及如何利用這些資源來不斷提升自己的技能？對於Power BI的每一次重大更新，是否會提供一些解讀和應用指導？ 我也關注書中是否會觸及一些關於數據分析倫理和閤規性的內容。隨著數據應用越來越廣泛，數據隱私保護和閤規性要求也越來越高。例如，在處理敏感數據時，如何確保數據的安全性？如何遵守GDPR等相關法規？雖然這可能不是工具操作的直接內容，但對於一個負責任的數據分析師來說，是必須具備的素養。 這本書如果能夠幫助讀者建立一種“終身學習”的觀念，並且提供一條清晰的學習路徑，那麼它將不僅僅是一本工具書，更是一本能夠伴隨讀者職業生涯成長的“啓濛書”。
评分BI 就很適閤把數據講齣來
评分還是看視頻實在
评分還是看視頻實在
评分是我個人原因吧，感覺很漂亮，但是不太會用，又覺得有點簡單...
评分BI 就很適閤把數據講齣來
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