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出版者:电子工业出版社

作者:/(意)阿尔贝托·费拉里(Alberto Ferrari)

出品人:

页数:216

译者:刘钰

出版时间:2019-8-1

价格:79.00

装帧:平装

isbn号码:9787121370724

丛书系列:

图书标签:

• PowerBI
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揭秘数据背后的力量：现代数据分析与决策的罗盘 图书名称：数据炼金术：从原始信息到商业洞察的系统化实践 图书简介： 在这个数据爆炸的时代，信息不再是稀缺资源，稀缺的是从中提炼出真知灼见的能力。本书并非聚焦于某一特定工具的使用手册，而是致力于构建一套完整的、跨平台的数据思维框架与实践方法论，帮助专业人士和决策者系统性地驾驭复杂数据流，将海量的原始信息转化为驱动业务增长的战略资产。我们深知，工具会迭代，但驱动业务成功的核心分析逻辑和数据治理原则是恒久不变的。 第一篇：数据素养的基石——重塑数据思维与治理 本篇聚焦于构建坚实的数据分析基础，这是所有高效数据实践的起点。我们首先探讨“数据素养”的现代定义，它不再仅仅是看懂图表，而是理解数据生命周期中的每一个环节，并能在组织内部推动数据驱动的文化变革。 第一章：理解数据的本体论与价值链。 我们深入剖析了不同类型数据（结构化、半结构化、非结构化）的本质特性及其在业务场景中的适用性。重点阐述了数据如何从“成本中心”转变为“价值中心”的转换机制，通过案例分析，揭示数据价值链中的关键瓶颈。讨论了数据架构的演进，从传统的数仓到现代数据湖和数据网格（Data Mesh）的理念差异，为读者提供一个宏观视角来定位自己的数据实践。 第二章：数据治理的“软硬兼施”。 数据治理是确保数据可靠性和合规性的核心。本书详细拆解了数据治理的“硬性”技术组件，如元数据管理、数据质量（DQ）框架的构建，以及如何利用自动化工具进行数据血缘追踪。更重要的是，我们着重阐述了“软性”治理——如何建立数据所有权、定义数据标准、以及如何平衡数据共享与隐私保护（如GDPR、CCPA等全球性法规对数据处理流程的影响），确保数据使用的道德性和法律合规性。 第三章：业务语言与数据语言的桥接。 真正有价值的分析，源于对业务痛点的深刻理解。本章教授如何将模糊的业务目标（如“提高客户留存率”）转化为可量化的、可追踪的分析指标（KPIs/OKRs）。内容涵盖指标体系设计的科学方法，包括如何避免指标膨胀、如何区分领先指标和滞后指标，以及如何构建具有前瞻性的指标“仪表盘”，而非仅仅是事后报告。 第二篇：数据提取、转换与建模的艺术 本篇将视角聚焦于数据处理的工程层面，探讨如何高效、可靠地处理数据，为后续的分析奠定高质量的数据基础。 第四章：高效数据摄取的策略与技术栈。 面对PB级数据的流入，传统的ETL（抽取-转换-加载）模式面临挑战。本章详细介绍了现代的ELT（抽取-加载-转换）范式，并对比了批处理（Batch Processing）与流式处理（Stream Processing）在不同业务场景下的技术选型，如实时欺诈检测与每日销售报告的差异。探讨了云原生数据集成工具的优势与局限性。 第五章：高级数据建模与维度设计。 良好的数据模型是分析效率的保障。本书系统地介绍了维度建模（Dimensional Modeling）的深度应用，包括Kimball和Inmon方法的对比。我们不仅讲解了星型和雪花型模式，更深入探讨了缓慢变化维度（SCD Type 2/3）的复杂处理，以及如何设计灵活的“事实表”以应对多粒度数据的整合挑战，确保分析师查询的性能和准确性。 第六章：SQL的深度优化与高级编程。 SQL作为数据世界的通用语言，其性能直接影响分析效率。本章超越基础的SELECT/JOIN操作，深入剖析了窗口函数（Window Functions）的实战应用，如计算排名、移动平均值等复杂统计。同时，探讨了查询优化器的工作原理，如何通过索引策略、视图的合理使用以及避免全表扫描来显著提升查询速度，真正发挥出数据库的潜力。 第三篇：洞察的显现——高级分析方法论与解释 数据只有被有效解释，才能产生商业影响。本篇专注于如何应用统计学和机器学习的思维，从数据中挖掘非显而易见的规律。 第七章：统计推断与假设检验的严谨性。 很多商业决策基于不严谨的观察。本章详细阐述了如何运用A/B测试框架进行严谨的科学实验。内容包括样本量计算、选择合适的统计检验方法（t检验、卡方检验等）、以及如何正确理解P值和置信区间，避免“幸存者偏差”和“多重比较问题”带来的误导。 第八章：预测性分析的实战路径。 预测是驱动业务增长的核心能力。我们不再满足于简单的趋势外推，而是系统地介绍时间序列分析（如ARIMA模型原理）、回归分析在高维数据中的应用，以及如何构建基础的分类和聚类模型（如逻辑回归、K-Means）。重点在于如何评估模型的泛化能力（过拟合/欠拟合）以及模型的可解释性（Explainable AI - XAI的基础概念）。 第九章：因果推断——超越相关性。 在复杂的业务环境中，区分“相关”和“因果”至关重要。本章引入了因果推断的基本概念，介绍倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）等准实验方法，帮助业务人员在缺乏完美实验环境时，更准确地评估某一营销活动或产品变更的真实净效应。 第四篇：知识的传播与行动的转化 最好的分析，如果无法被理解和采纳，其价值等于零。本篇关注如何将复杂的分析结果转化为清晰、有说服力的商业故事，并嵌入到日常的决策流程中。 第十章：叙事驱动的报告与仪表板设计原则。 本章提供了一套系统性的设计指南，而非工具性的操作步骤。核心是“目标导向”设计——每一个可视化都必须服务于一个明确的业务问题。我们探讨了人类视觉认知心理学在图表选择中的应用，如何避免“误导性可视化”，以及如何构建能引导用户采取行动的互动式报告结构。 第十一章：构建自给自足的分析生态系统。 成功的组织不是依赖少数几个“数据巫师”，而是将分析能力分散到业务团队中。本章指导读者如何搭建一个易于访问、具有良好自助服务能力的分析环境，包括设计清晰的数据目录、建立内部最佳实践知识库，以及如何有效地进行分析培训和赋能，让一线员工也能安全、自信地使用数据工具进行日常决策。 第十二章：从洞察到行动的闭环管理。 分析的终点是行动。本章讨论了如何将分析结果集成到业务流程自动化中。例如，如何设置触发器，当某个关键指标触及预设阈值时，自动启动预定的业务响应流程。同时，强调了持续监控和反馈循环的重要性，确保每一次行动都能被重新纳入下一轮的数据分析中，形成持续优化的飞轮效应。 本书旨在提供一个稳健、可复制的框架，无论您身处哪个行业、使用何种技术栈，都能从中汲取方法论的智慧，真正掌握数据背后的强大驱动力。它不是一份针对特定软件的“快速上手指南”，而是助您成为组织中数据战略核心的“方法论圣经”。

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从一名Excel重度用户转型到Power BI，我曾有过巨大的阻力。《Power BI权威指南》这本书，是我转型过程中最给力的助手。它循序渐进的讲解方式，让我能够非常自然地将Excel中的数据处理和分析逻辑迁移到Power BI中。书中对于Excel数据源连接的讲解，让我能够快速地将熟悉的Excel文件导入Power BI，并且利用Power Query进行高效的数据清洗和转换。我特别喜欢书中对于DAX函数的讲解，它让我理解了如何将Excel中的公式转化为DAX度量值，并且能够实现更复杂的计算。例如，在Excel中我需要写很多复杂的SUMIFS函数，但在Power BI中，通过DAX的CALCULATE函数，我可以更简洁高效地实现相同的目标。本书在报表设计方面，也提供了很多与Excel类似的直观操作，让我能够快速上手。比如，我学会了如何使用Power BI的切片器来模拟Excel中的筛选功能，如何利用条件格式来突出显示关键数据。更重要的是，这本书让我看到了Power BI的强大之处，它不仅仅是Excel的替代品，更是一个能够进行深度数据分析和可视化展示的强大平台。我学会了如何创建交互式的仪表板，如何利用 드릴스루功能进行钻取分析，这些都是在Excel中难以实现的。总而言之，这本书为我提供了一个平滑的转型路径，让我能够轻松愉快地掌握Power BI的核心技能，并且将数据分析能力提升到一个新的水平。

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这本书的逻辑严谨，结构清晰，给我留下了非常深刻的印象。作为一名对数据分析有浓厚兴趣但缺乏系统指导的学习者，《Power BI权威指南》这本书，无疑为我打开了通往数据分析世界的大门。作者在讲解数据连接时，并没有仅仅停留在“如何连接”的层面，而是深入分析了不同数据源的特点以及相应的连接策略，让我能够根据实际情况选择最合适的连接方式，这极大地提升了数据连接的效率和稳定性。Power Query的部分，作者用非常生动形象的比喻和大量的实例，将复杂的M语言函数变得易于理解。我学会了如何使用Power Query来完成各种数据清洗和转换任务，比如处理缺失值、异常值，合并多个表格，拆分文本等等，这些技巧极大地提高了我的数据处理效率。DAX语言的学习，一直是Power BI学习者的一大难关，但这本书的作者用一种非常巧妙的方式，将晦涩难懂的DAX函数变得易于理解。他通过大量的实际案例，让我能够理解每个函数的应用场景和计算逻辑，特别是CALCULATE函数，这本书的讲解让我彻底明白了上下文转换的原理，这是我之前一直无法突破的瓶颈。此外，这本书在报表设计方面也提供了非常实用的指导，我学会了如何选择合适的图表类型，如何设计有吸引力的仪表板，以及如何利用交互功能，让报表更具动态性和用户友好性。它不仅仅是教我如何制作报表，更是教我如何用数据来讲故事，如何通过报表来有效地传达信息。这本书的内容非常丰富，涵盖了Power BI的各个方面，并且讲解得非常透彻，绝对是我学习Power BI以来最满意的一本书。

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这本书的学习体验，简直是为我量身定做的！作为一名对数据分析抱有极大热情，但又苦于找不到合适入门方法的职场人士，《Power BI权威指南》恰好填补了我知识体系中的空白。我之前尝试过一些在线课程，但很多都像走马观花，看完之后感觉懂了，但实际操作起来还是懵懵懂懂。这本书不一样，它不像其他书籍那样一上来就抛出一大堆概念，而是从我最关心的“如何快速获得有价值的分析结果”这个角度切入。书中对于数据连接的讲解，涵盖了几乎所有我能想到的数据源类型，从Excel、CSV这种基础的，到SQL Server、Azure SQL Database这种企业级数据库，再到Web API的数据接口，都提供了非常详尽的步骤和注意事项。我特别喜欢它关于Power Query（M语言）的讲解，以前我总觉得数据清洗是一个“黑箱操作”，只能凭感觉去写步骤，但这本书让我明白了M语言背后的逻辑，让我能够更灵活地处理各种复杂的数据清洗场景，比如处理嵌套的数据、合并多个表格、拆分文本等等，这些技巧极大地提升了我的工作效率。DAX的部分，作者并没有上来就讲复杂的函数，而是循序渐进，从基础的计算列和度量值讲起，一步一步地引导我去理解上下文的概念，这是我之前一直理解不清的地方。通过书中大量的示例，我逐渐掌握了如何使用DAX来解决实际的业务问题，比如计算同比、环比增长率，或者根据不同的维度进行聚合分析。而且，这本书在报表设计方面也提供了非常实用的指导，如何通过合理的布局和交互设计，让报表不仅仅是数据的堆砌，而是能够讲述一个清晰的故事。我学会了如何运用条件格式、书签、 드릴스루等功能，让我的报表更具吸引力和易用性。这本书让我觉得，学习Power BI不再是一件令人头疼的事情，而是一种享受，一种发现和创造的过程。

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这本书的深度和广度，让我感到非常震撼。作为一个已经使用Power BI一段时间的用户，我总感觉自己只是停留在表面，很多深层次的原理和技巧都掌握得不够扎实。《Power BI权威指南》这本书，恰好弥补了我知识体系中的不足。在数据建模方面，作者深入讲解了关系型数据库的建模思想，以及如何构建高效、灵活的数据模型。我学到了如何正确地设计维度表和事实表，如何设置表之间的关系，以及如何优化数据模型的性能。这些知识对我来说是革命性的，让我彻底改变了之前粗糙的数据建模习惯。DAX函数的讲解，是我认为这本书最核心的价值所在。作者并没有仅仅罗列函数的功能，而是深入剖析了DAX语言的计算引擎，以及上下文转换的原理。我通过书中大量的示例，理解了CALCULATE函数在不同上下文环境下的应用，以及如何运用它来解决复杂的业务问题。我还学习了时间智能函数的使用，这对于进行同比、环比分析至关重要。报表设计的进阶技巧，也让我大开眼界。我学会了如何利用书签、 드릴스루、工具提示等功能，来创建更具交互性和用户体验的报表。我还学习了如何运用自定义视觉对象，来丰富报表的表现形式。这本书的内容，从基础到进阶，层层递进，让我对Power BI的理解上升到了一个新的高度。它不仅仅是一本操作指南，更是一本思想的启迪者，让我能够更深入地理解和运用Power BI。

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坦白说，在我拿到《Power BI权威指南》之前，我对Power BI的认知仅限于“这是一个可以做报表的工具”。我对数据分析领域涉猎不深，更不用说要独立构建一个完整的分析模型了。这本书的内容，对我来说，就像是打开了一扇全新的大门。作者的讲解风格非常独特，不是那种干巴巴的技术手册，而是充满了人文关怀和启发性。他首先引导读者认识到数据分析的价值，然后才引出Power BI这个工具，这种方式让我觉得学习过程很有动力。在数据模型构建方面，这本书的讲解让我明白了“维度表”和“事实表”的区别，以及如何通过建立正确的表关系，来保证数据的一致性和计算的准确性。我以前总是把所有数据都放在一个大表里，结果报表跑起来非常慢，而且数据还经常出错，这本书的讲解让我彻底改变了这种错误的建模思路。DAX语言的学习，一直是我认为最难的部分，但这本书的作者用一种非常“接地气”的方式来教授。他并没有一开始就堆砌晦涩的函数，而是通过一些生活中的例子，比如“计算某年某月某日有多少人来过商店”，来解释CALCULATE函数的作用，以及如何在不同上下文环境下进行计算。这种方式让我不再对DAX产生畏惧心理，反而觉得它是一种很有趣的逻辑游戏。而且，书中还提供了很多关于性能优化的建议，比如如何避免不必要的计算，如何选择合适的度量值和计算列，这些都是在实际工作中非常重要的经验。报表设计的技巧部分，也让我受益匪浅。我学会了如何运用“扇区图”、“树状图”等不常用的图表来展示特定类型的数据，如何利用“筛选器窗格”和“切片器”来增强报表的交互性，让用户能够自由地探索数据。这本书真的让我看到了Power BI的无限可能，它不仅仅是一个工具，更是一种思维方式。

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这本书简直是为我量身定做的，我一直对数据可视化和数据分析充满热情，但苦于找不到系统学习的资料。《Power BI权威指南》这本书，就像是我的“武功秘籍”。从数据连接的各种方式，到Power Query强大的数据清洗能力，再到DAX令人望而生畏的函数，这本书都进行了非常详尽且易于理解的阐述。我尤其喜欢书中关于DAX的讲解，作者用了很多贴近生活的例子，将抽象的函数概念具体化，让我能够轻松理解CALCULATE、FILTER、ALL等函数的用法。我过去总是被DAX的上下文转换搞得头疼，但这本书的讲解让我豁然开朗，我终于明白了“行上下文”和“过滤上下文”的区别，以及它们如何影响计算结果。报表设计的技巧部分，也让我受益匪浅。我学会了如何根据不同的业务场景选择最合适的图表，如何利用颜色、布局和交互元素来提升报表的清晰度和易读性。我学会了如何制作动态的仪表板，让用户能够通过切片器和 드릴스루功能自由地探索数据，发现隐藏在数据背后的洞察。这本书的价值，不仅仅在于它提供了大量的操作技巧，更在于它帮助我建立了一种正确的数据分析思维模式。我不再只是机械地执行操作，而是能够思考如何通过Power BI更好地解决实际业务问题，如何通过数据创造更大的价值。这本书，真的让我从一个Power BI的初学者，蜕变成了一个能够独立进行深度数据分析和可视化展示的实践者。

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这本书简直就是我使用Power BI以来遇到的最清晰、最透彻的指南。在我刚接触Power BI的时候，面对着繁杂的数据源连接、DAX的复杂公式以及报表设计的各种细节，我感到非常无助。市面上的一些教程要么过于零散，要么过于理论化，很难真正落地。直到我发现了《Power BI权威指南》，一切都变得不一样了。作者从最基础的连接数据开始，一步一步地引导读者，讲解得如此细致入微，仿佛作者就坐在我旁边，手把手地教我如何操作。特别是关于数据清洗和转换的部分，我以前总是觉得这是最枯燥但又不得不做的步骤，但这本书的讲解让我觉得原来数据准备也可以如此有条理和高效。它不仅告诉你“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这么做”，让我理解了数据模型设计的重要性，以及如何构建一个既灵活又高效的数据模型。DAX语言的学习一直是很多Power BI用户的痛点，但这本书用非常形象的比喻和大量的实际案例，将复杂的DAX函数拆解开来，让我能够轻松理解各种计算逻辑。从基础的SUM、AVERAGE到更高级的CALCULATE、RELATEDTABLE，每一个函数都配有清晰的说明和应用场景，我不再害怕面对那些长长的DAX公式了。更让我惊喜的是，书中对于报表可视化的设计原则和技巧也有深入的探讨，不仅仅是罗列图表类型，而是教我如何根据不同的分析需求选择最合适的图表，如何通过颜色、布局、交互性来提升报表的沟通效率和用户体验。我曾经花了很多时间研究如何制作一个既美观又能有效传达信息的仪表板，这本书的指导让我茅塞顿开，现在我制作的报表，连我的老板都赞不绝口。这本书的内容深度和广度都达到了一个令人难以置信的程度，它真的让我从一个Power BI的生疏使用者，变成了一个能够自信地构建复杂分析解决方案的专家。

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我是一名刚刚接触Power BI不久的职场新人，之前尝试过一些网上的免费教程，但感觉内容零散，很难系统地掌握Power BI的核心技能。《Power BI权威指南》这本书，简直是为我量身打造的！从数据连接开始，作者就为我打下了坚实的基础。书中详细讲解了如何连接各种数据源，从Excel、CSV等基础文件，到SQL Server、Azure等数据库，再到Web API接口，每一个步骤都清晰明了，并且提供了非常实用的技巧和注意事项，让我能够轻松地应对各种数据源的挑战。Power Query（M语言）的学习，一直是我认为Power BI中最具挑战性的部分，但这本书的作者用一种非常“接地气”的方式，将复杂的M语言函数拆解开来，通过大量的实例，让我能够轻松理解和掌握各种数据清洗和转换的操作。我学会了如何处理缺失值、异常值，如何合并多个表格，如何进行文本的拆分和合并，这些技巧极大地提高了我的数据处理效率。DAX语言的学习，同样是Power BI学习的重中之重。这本书的作者用非常形象的比喻和大量的实际案例，将复杂的DAX函数变得易于理解。我学会了如何使用DAX来创建计算列和度量值，如何运用CALCULATE函数进行上下文转换，以及如何处理时间智能函数，这些都极大地提升了我进行数据分析的能力。此外，本书在报表设计方面也提供了非常实用的指导，我学会了如何选择合适的图表类型，如何设计美观且易于理解的仪表板，以及如何利用交互功能，让报表更具动态性和用户友好性。这本书的内容非常全面，讲解也非常透彻，是我学习Power BI以来最满意的一本书。

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在我接触《Power BI权威指南》之前，我一直认为数据分析是一个非常高深的领域，需要专业的数学和统计学背景。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。作者的讲解风格非常亲民，他用一种非常轻松愉快的方式，将复杂的Power BI概念娓娓道来。这本书首先从数据连接入手，详细介绍了如何连接各种类型的数据源，从常见的Excel、CSV文件，到复杂的数据库和云服务，都提供了清晰的操作指南，让我不再为数据源的连接而烦恼。Power Query的部分，是我认为这本书最具有价值的部分之一。作者将Power Query的强大功能，比如各种数据转换和清洗的M函数，通过非常生动形象的比喻和大量的示例，让我能够轻松理解和掌握。我学会了如何高效地处理各种复杂的数据，比如合并多个表格、处理嵌套数据、进行数据拆分和合并等，这些技巧极大地提升了我的工作效率。DAX语言的学习，一直是Power BI学习者的一大挑战，但这本书的作者用一种非常巧妙的方式，将晦涩难懂的DAX函数变得易于理解。他通过大量的实际案例，让我能够理解每个函数的应用场景和计算逻辑，特别是CALCULATE函数，这本书的讲解让我彻底明白了上下文转换的原理，这是我之前一直无法突破的瓶颈。此外，这本书在报表设计方面也提供了非常实用的指导，我学会了如何选择合适的图表类型，如何设计有吸引力的仪表板，以及如何利用交互功能，让报表更具动态性和用户友好性。它不仅仅是教我如何制作报表，更是教我如何用数据来讲故事，如何通过报表来有效地传达信息。这本书的内容非常丰富，涵盖了Power BI的各个方面，并且讲解得非常透彻，绝对是我学习Power BI以来最满意的一本书。

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说实话，我是一名数据分析的初学者，对各种BI工具都处于摸索阶段，《Power BI权威指南》这本书，无疑是我学习路上的“定海神针”。在没接触这本书之前，我总是被各种数据源的连接问题搞得焦头烂额，数据库、Excel、API，感觉每一种都需要一套独立的学习方法。但这本书就像一个集大成者，它系统地讲解了如何连接各种类型的数据源，并且提供了非常详细的步骤和注意事项，让我能够轻松应对各种数据连接的挑战。Power Query的部分，是我觉得这本书最出彩的地方之一。作者用非常生动形象的语言，将复杂的M语言函数拆解开来，让我不再感到畏惧。我学会了如何使用Power Query来完成各种数据清洗和转换任务，比如处理缺失值、异常值，合并多个表格，拆分文本等等，这些操作在我的日常工作中，极大地提高了我的数据处理效率。DAX语言的学习，一直是Power BI学习者的一大难关，但这本书的作者用一种非常巧妙的方式，将晦涩难懂的DAX函数变得易于理解。他通过大量的实际案例，让我能够理解每个函数的应用场景和计算逻辑，特别是CALCULATE函数，这本书的讲解让我彻底明白了上下文转换的原理，这是我之前一直无法突破的瓶颈。此外，这本书在报表设计方面也提供了非常实用的指导，我学会了如何选择合适的图表类型，如何设计有吸引力的仪表板，以及如何利用交互功能，让报表更具动态性和用户友好性。它不仅仅是教我如何制作报表，更是教我如何用数据来讲故事，如何通过报表来有效地传达信息。这本书的内容非常丰富，涵盖了Power BI的各个方面，并且讲解得非常透彻，绝对是我学习Power BI以来最满意的一本书。

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内容空洞。无参考价值

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Power BI 的简单入门，也真的太简单了点

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重新定义了"权威"这两个

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略懂下算了

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略懂下算了