具体描述
《Excel 2010公式函数图表入门与实战体验》由浅入深地讲解了Microsoft Excel 2010函数图表的多方面应用，如Excel常用函数的应用、在Excel 2010中绘制编辑图表、数据透视表和数据透视图、Excel函数在企业人事管理中的应用、Excel函数在工资管理中的应用、Excel函数在销售数据统计中的应用、Excel函数在财务计算中的应用、Excel函数在财务预算中的应用、Excel函数在固定资产管理中的应用、Excel函数在工程函数中的应用、图表预测和假设分析、使用VBA设计图表等内容，每部分均配有相应的具体操作步骤。在讲解过程中，力求剖析应用过程中的重点和难点，将日常办公应用技巧融会贯通。
《Excel 2010公式函数图表入门与实战体验》实例丰富，布局合理，图文相得益彰，叙述内容深入浅出，注重理论与实际操作相结合，既可以作为各大中专院校、职业院校和各类培训学校讲授Excel函数图表课程的教材，也可以作为企事业单位办公人员的自学教材。
深入数据分析的利器：Power BI 数据建模与可视化实战指南 内容简介 本书籍旨在为广大数据分析师、商业智能（BI）专业人士以及希望系统掌握数据建模与可视化技术的读者，提供一本全面、深入且极具实战价值的参考手册。本书聚焦于当前数据分析领域最前沿、应用最广泛的工具之一——Microsoft Power BI，系统地讲解从数据获取、清洗、建模到最终生成富有洞察力可视化报告的全流程。 第一部分：Power BI 基础构建与数据获取 本部分是数据分析旅程的起点，为后续复杂操作奠定坚实的理论和技术基础。 第一章：Power BI 生态系统概览与工作区设置 我们将首先解析 Power BI Desktop、Power BI Service（云服务）以及 Power BI Mobile 之间的紧密联系和各自的角色。深入介绍如何安装和配置 Power BI Desktop 环境，理解数据源连接器（Connectors）的类型和选择标准。详细阐述 Power BI 工作区（Workspace）的管理，包括个人、共享和应用工作区的权限设置与最佳实践。 第二章：数据获取、清洗与转换（Power Query 引擎） 数据是分析的血液。本章重点讲解 Power Query 编辑器——Power BI 的数据准备核心工具。内容涵盖： 1. 多源数据接入：连接数据库（SQL Server, Oracle）、云服务（Azure, SharePoint）、文件系统（Excel, CSV, JSON, XML）以及 Web 数据抓取。 2. 数据清洗与塑形：掌握“删除行/列”、“替换值”、“拆分列”、“合并/追加查询”等基础操作。 3. 高级 M 语言应用：介绍 M 语言（Power Query Formula Language）的结构，并提供自定义函数编写的入门指南，以实现复杂的数据转换逻辑，确保数据质量达到建模要求。 4. 数据类型与错误处理：规范数据类型，有效处理导入过程中可能出现的空值（Null）和错误值，保障数据一致性。 第二部分：数据建模的艺术与科学 本部分是本书的核心，详细阐述如何构建高效、准确且易于理解的数据模型，这是所有后续分析的基础。 第三章：关系模型设计与范式理论 深入探讨关系型数据库设计的基本原则在 Power BI 建模中的应用。详细讲解星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）的设计理念、优缺点及适用场景。重点剖析事实表（Fact Tables）和维度表（Dimension Tables）的构建标准。 第四章：管理表间关系（Relationships） 理解 Power BI 中关系的核心概念：基数（Cardinality，一对一、一对多、多对多）和交叉筛选方向（Cross Filter Direction）。指导读者如何正确配置关系，避免不必要的歧义和性能瓶颈。讲解活动关系（Active）和非活动关系（Inactive）的使用场景，以及如何使用 `USERELATIONSHIP` 函数动态切换关系。 第五章：数据组织与层次结构构建 讲解如何利用时间维度表（Date Table）进行时间智能分析，并提供构建标准时间维度表的 M 语言或 DAX 脚本示例。介绍如何创建和管理层次结构（Hierarchies），以支持钻取（Drill-down）分析，提升报表的用户体验。 第六章：数据透视与数据分析表达式（DAX 基础） DAX 是 Power BI 的灵魂。本章作为 DAX 学习的引路者： 1. 度量值（Measures）与计算列（Calculated Columns）的区别：明确两者的计算时机和存储方式，指导何时使用哪种计算方式。 2. 基础聚合函数：掌握 `SUM`, `AVERAGE`, `COUNTROWS` 等基础聚合函数的用法。 3. 计算上下文（Context Transition）：深入解析 Power BI 的两个核心概念——行上下文（Row Context）和筛选上下文（Filter Context），这是理解复杂 DAX 公式的前提。 第三部分：高级 DAX 函数与性能优化 本部分专注于提升数据分析的深度和模型的运行效率。 第七章：筛选上下文控制与关系导航 精通 DAX 的关键在于掌握上下文的控制。本章重点讲解： 1. CALCULATE 函数的威力：作为 DAX 中最重要的函数，详细解析其语法、参数，以及如何利用它修改或覆盖现有的筛选上下文。 2. 筛选器修改函数：系统学习 `ALL`, `ALLEXCEPT`, `FILTER`, `KEEPFILTERS` 等函数如何精确控制筛选范围。 3. 关系导航函数：掌握 `RELATED`, `RELATEDTABLE` 如何在不同表之间进行单向或双向的查找和遍历。 第八章：时间智能函数的高级应用 利用 DAX 提供的丰富时间智能函数，实现复杂的同比、环比分析及移动平均计算。内容包括： `TOTALYTD`, `SAMEPERIODLASTYEAR` 的应用。 使用 `DATEADD` 和 `DATESBETWEEN` 实现自定义时间窗口比较。 处理非标准会计年度的技巧。 第九章：迭代器函数与复杂聚合 讲解 X 家族函数（如 `SUMX`, `AVERAGEX`）的工作原理，它们如何结合行上下文进行逐行计算，并应用于计算复杂的比率和百分比。介绍 `RANKX` 和 `MAXX`/`MINX` 的实战应用。 第十章：数据模型性能优化与故障排除 一个好的模型必须是高效的。本章提供实用的性能调优策略： 1. DAX Studio 介绍：如何使用外部工具分析 DAX 查询的服务器时间（Server Timings）和持续时间。 2. Vertipaq 存储引擎：理解数据是如何被压缩存储的，以及如何通过优化数据类型和基数来减小模型体积。 3. Cardinality 问题的处理：分析高基数维度表对性能的影响，并提供模型简化方案。 4. 报表级性能分析：使用 Power BI 内建的性能分析器（Performance Analyzer）定位报表中的慢速视觉对象。 第四部分：洞察力可视化与报表发布 本部分将数据模型转化为直观、可交互的商业智能报告。 第十一章：标准与自定义视觉对象的使用 涵盖 Power BI 内置的核心视觉对象（如柱形图、折线图、地图、矩阵、卡片）的最佳展示原则。同时，讲解如何导入和使用自定义视觉对象（Custom Visuals），并讨论其潜在的安全性和性能考量。 第十二章：交互式报表设计与故事板构建 强调“少即是多”的设计原则。讲解如何利用交叉筛选（Cross-filtering）和钻取（Drill-through）提升用户体验。创建叙事性强的仪表板（Dashboards），使用书签（Bookmarks）和按钮来引导用户探索数据故事。 第十三章：高级报表功能与嵌入 介绍报表的专业化功能，包括： 1. 参数与动态报表：使用参数（Parameters）创建动态的“What-If”分析。 2. 报表分页（Paginated Reports）：了解 Power BI Report Builder 及其在固定格式打印输出中的作用。 3. Power BI 嵌入：指导读者如何将报表安全地嵌入到 SharePoint、Teams 或自定义应用程序中。 第十四章：Power BI Service 管理与数据刷新 涵盖从 Desktop 发布到 Service 的完整生命周期。讲解如何设置和管理网关（Gateway）以实现本地数据源的定时刷新。深入探讨安全角色（Row-Level Security, RLS）的配置，确保数据在不同用户间得到恰当隔离。 适用人群： 希望从 Excel 转向专业 BI 工具的分析人员。 需要构建企业级数据模型的 IT 部门成员。 寻求系统化学习 Power BI 高级 DAX 和性能优化的进阶用户。 本书内容高度结构化，理论与案例紧密结合，旨在帮助读者不仅“会用”Power BI，更能“精通”其底层的数据处理逻辑和分析能力。
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