Power BI终极实战宝典｜使用Power Query与PowerBI进行资料分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　Amazon.com全五星无差评，看过的都说赞。晋身Power BI专家必读的一本书

　　透过Power Query这项内建于Excel与Power BI的工具，就能轻松地汇入、重塑和清理任何资料，从数据当中发掘洞见。本书将告诉您如何驾驭Power Query这项功能强大的工具，借由范例的操作，逐步了解如何运用Power Query进行有效率的资料分析。

　　借由本书，您将学会：
　　．使用Excel中的Power Query（「取得与转换」）和Power BI快速准备分析资料
　　．只需点击几下滑鼠并进行简单的公式编辑，即可解决常见的资料准备问题
　　．组合来自多个资料来源，多个查询和不同表格当中的数据
　　．掌握表格的基础和进阶技术
　　．使用M语言自定义转换并构建灵活的资料混搭
　　．使用Power Query解决协作挑战
　　．取得关于文本资料的重要洞见
　　．分析取自社群网路的资料
 

好的，这是一本关于数据分析的图书简介，侧重于非Power BI/Power Query技术的介绍，大约1500字： --- 深入洞察：数据挖掘与高效分析实践指南 简介 本书旨在为数据分析师、业务决策者以及希望提升数据处理能力的专业人士提供一个全面、深入的实践框架。在当今数据驱动的世界中，掌握如何从海量信息中提取有价值的洞察至关重要。本书不专注于任何单一的商业智能工具，而是聚焦于数据分析的核心思维、基础理论以及一系列跨平台的高效技术，帮助读者构建一个坚实的、可迁移的数据分析技能体系。 我们将从数据生命周期的起点——数据获取与清洗开始，逐步深入到统计学原理、高级数据建模，并最终探讨数据可视化与故事叙述的艺术。本书强调的是“为什么”和“如何做”，而非“点击哪里”，确保读者无论面对何种工具，都能游刃有余地解决复杂的数据挑战。 第一部分：数据基础与分析思维 第1章：数据分析的基石——理解数据世界 本章将带领读者理解数据分析的本质和价值。我们将探讨数据在现代商业决策中的作用，区分描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析的不同层次。重点在于建立正确的分析思维模式：如何将一个模糊的业务问题转化为一个可量化的、可分析的数据任务。 我们将讨论数据质量的重要性，介绍数据的维度和度量概念，这是构建任何有效分析模型的起点。同时，本章也会涵盖不同类型数据源（结构化、半结构化、非结构化）的特征及其对后续处理流程的影响。 第2章：统计学基础——量化不确定性 扎实的统计学知识是有效数据分析的骨架。本章将避免复杂的数学推导，而是侧重于实用性。我们将详细讲解描述性统计（均值、中位数、众数、方差、标准差）在数据概览中的应用。 随后，我们将深入探索概率分布（如正态分布、泊松分布）及其在业务场景中的意义。重点内容包括假设检验的核心概念，如P值、置信区间和第一、第二类错误。读者将学会如何根据数据提出和验证业务假设，而不是仅仅依赖直觉。 第3章：实验设计与因果推断 在许多业务场景中，我们不仅需要了解“发生了什么”，更需要知道“为什么发生”。本章将介绍A/B测试的设计原则，包括如何设定对照组、实验组、样本量估算，以及如何解读实验结果以得出可靠的因果结论。我们还将介绍非随机化实验中的倾向得分匹配（Propensity Score Matching）等因果推断技术，以应对现实世界中数据获取的限制。 第二部分：数据准备与处理的通用技术 虽然本书不侧重于特定工具的界面操作，但数据准备是通用且耗时的环节。本部分着重介绍独立于BI平台的数据处理逻辑和编程技巧。 第4章：使用Python进行数据预处理 Python已成为数据处理领域的主流语言。本章将聚焦于使用Pandas库进行高效的数据操作。我们将详细讲解DataFrame和Series结构，学习如何进行高效的数据导入（CSV, JSON, SQL读取）、数据清洗（缺失值处理、异常值检测与平滑）、数据转换（数据类型转换、透视与逆透视）。 重点内容包括使用`.apply()`, `.groupby()`, `.merge()` 等核心函数进行复杂的数据聚合和数据框合并，确保数据结构符合分析模型的要求。 第5章：SQL——数据提取的艺术与科学 结构化查询语言（SQL）是与数据库交互的通用语言。本章将从基础的`SELECT`, `FROM`, `WHERE`开始，迅速过渡到高级查询技巧。我们将深入探讨窗口函数（Window Functions），如`ROW_NUMBER()`, `RANK()`, `LAG()`, `LEAD()`，这些函数是进行序列分析和复杂分组计算的关键。 此外，本章还会详细讲解JOIN类型的选择与性能考量，以及如何使用Common Table Expressions (CTEs) 来组织复杂的、多步骤的查询逻辑，从而提高查询的可读性和可维护性。 第6章：文本数据处理与自然语言基础 随着非结构化数据的爆炸性增长，处理文本信息变得越来越重要。本章介绍如何运用编程语言（如Python的NLTK或SpaCy库的轻量级应用）对文本进行基础处理。 内容包括文本的分词、停用词移除、词干提取/词形还原。我们将探讨如何将文本数据转化为可量化的特征（如词频-逆文档频率 TF-IDF 的基本概念），为后续的文本挖掘打下基础。 第三部分：高级数据建模与分析 第7章：关系型数据建模与规范化理论 一个良好的数据模型是高效分析的前提。本章将侧重于维度建模（Dimensional Modeling）的概念，尤其是星型和雪花型模式的构建原则。我们将深入探讨事实表和维度表的设计，以及如何通过规范化和反规范化来平衡数据冗余和查询性能。 重点讲解如何处理缓慢变化维度（SCD Type 1, 2, 3），这是确保历史数据准确追踪的关键技术。 第8章：时间序列分析导论 业务数据往往带有强烈的时序性。本章将介绍时间序列数据的基本特征，如趋势、季节性和周期性。我们将学习如何使用统计方法对时间序列进行分解。 本章不会涉及复杂的深度学习模型，而是侧重于经典的、易于解释的模型，例如指数平滑法（Exponential Smoothing），以及如何运用自回归移动平均模型（ARMA/ARIMA）进行短期预测，并评估预测的准确性。 第9章：基础机器学习概念与应用 本部分旨在为分析师提供一个无需成为专业数据科学家的入门路径。我们将聚焦于那些能直接解决业务问题的“监督学习”任务。 我们将详细讲解线性回归和逻辑回归的原理，重点在于如何解释模型的系数和评估模型的拟合优度（R方、残差分析）。随后，我们将介绍决策树，并解释其在分类和回归问题中的直观优势。整个章节强调模型的可解释性和业务价值的体现。 第四部分：数据驱动的决策与故事叙述 第10章：数据可视化的认知科学原理 好的可视化不仅仅是漂亮的图表，更是高效的信息传递。本章探讨格式塔心理学在图表设计中的应用，例如接近性、相似性、连续性如何影响观众对数据的理解。 我们将对比不同图表类型的适用场景（何时使用散点图、何时使用折线图、何时使用直方图），并讨论如何通过预处理视觉属性（如颜色、大小、位置）来引导观众的注意力，揭示隐藏的洞察。 第11章：构建叙事性报告与仪表板设计哲学 数据分析的最终目的是影响决策。本章专注于数据故事叙述的结构。我们将介绍“情境-冲突-解决方案”的故事框架，并指导读者如何将复杂的分析结果，通过精炼的语言和聚焦的图表，转化为有说服力的商业报告。 本章还会讨论非BI工具环境下的仪表板设计原则，包括信息层级、布局优化和交互设计的核心理念，确保观众能够迅速抓住关键指标和业务含义。 --- 本书的宗旨是提供一个独立于特定软件的、坚实的数据分析基础。掌握这些原理和通用技术，将使读者成为一个更强大、更适应未来变化的分析专家。

作者简介

Gil Raviv

　　微软资料平台MVP。拥有20年的研发与产品管理经验，以及四项美国专利。曾在微软Excel产品团队中任职资深专案经理，领导了Power Query的设计与整合，使之成为Excel 2016里的新一代资料处理技术，同时也成为M（Power Query的公式语言）的死忠拥护者。他运用资料分析与大数据技术开发资安服务，应用于威胁侦测与Facebook的儿童保护。

第1章｜Power Query 入门
第2章｜资料准备方面的基础挑战
第3章｜合併不同来源的资料
第4章｜合併不一致的资料表
第5章｜保留背景资讯
第6章｜取消资料表的枢纽
第7章｜进阶的资料表取消枢纽与枢纽处理
第8章｜对付协作方面的挑战
第9章｜Power Query M 公式语言入门
第10章｜从容易落入的陷阱到健全的查询
第11章｜基础文本分析
第12章｜进阶文本分析：抽取文意
第13章｜社群网路分析
第14章｜最后的专案：把一切都组合起来

 

序

　　你知道有一种资料转换技术存在于Microsoft Excel、Power BI等产品中，可让你神乎其技地处理资料，免于重复性的手工作业，并为你省下多达80%的时间吗？
„„
　　．每次你将类似的资料复制／贴上至活页簿并以手动方式清理时，你都在浪费宝贵的时间，你很可能没意识到有更快更好的办法能做到这件事。

　　„„．每次你仰赖别人帮你把资料处理成正确的形式及状态时，你都该知道还有更简单的方式能调整一次资料后就享受到自动化处理的美好。

　　„．每次你需要依资讯快速做出决策但却面临极大量的资料清理难题时，请了解你现在可轻易解决这些难题并获得前所未有的潜力、缩短洞察时间。

　　准备好要做改变了吗？你即将摆脱重复性手工资料清理工作的恼人挫折感，从资料分析的过程中获得成就感，且在这过程中，你甚至还可能进一步改善你的资料品质并发掘出新的见解。

　　Excel、Power BI、Analysis Services 及PowerApps共同拥有一种改变了游戏规则的资料连结与转换技术，叫做Power Query，它能让任何具有基础Excel技能的人执行并自动化资料的汇入、调整，以及净化。透过简单的UI介面操作，以及跨多种资料来源与格式的具一致性的使用者体验，你将能解决任何资料准备上的难题，并成为一位大师级的资料驾驭者。

　　本书将实际着手应付各种资料挑战，并学习如何以Power Query来解决这些问题。借由配套内容中超过70项的挑战与200 多个练习档，你将汇入杂乱且分散的资料表，然后一路努力创建出可供分析的、自动化又结构完善的资料集。多数技巧都相当简单，你可轻松地跟着做出来，而且也能轻易地重复应用于你自己的业务情境中。
 

评分☆☆☆☆☆

从一个初学者的角度来说，能够找到一本既权威又易于理解的Power BI入门书籍实属不易。很多时候，初学者会被密密麻麻的专业术语和复杂的界面弄得晕头转向，进而产生畏难情绪，甚至放弃学习。而这本《Power BI终极实战宝典》恰恰弥补了这一空白。它以一种非常平易近人的方式，循序渐进地引导读者熟悉Power BI的核心组件，从最基础的连接数据到构建第一个简单的报表，每一步都讲解得极其清晰。我特别喜欢书中将Power Query的强大功能置于如此重要的位置，这让我明白，好的报表和分析，其基础在于高质量的数据。作者并没有回避数据处理中的常见难题，反而积极地去解决它们，比如如何处理缺失值、重复项、异常数据，如何进行数据类型转换和合并等等。这些内容对于初学者来说，是构建扎实数据分析能力的关键。而且，书中的案例贴近实际业务，让我在学习过程中能够看到知识的应用价值，这极大地激发了我继续深入学习的动力。总而言之，如果你是Power BI的新手，或者曾经因为各种原因对它感到困惑，这本书绝对是你值得投资的一本学习伙伴，它能让你在数据分析的道路上迈出坚实的第一步。

评分☆☆☆☆☆

在日常工作中，我经常需要面对来自不同部门、不同格式的海量数据，将这些零散的数据整合起来并进行有效的分析，一直是我头疼的问题。过去，我常常需要花费大量时间编写复杂的SQL查询脚本，或者手动进行数据转换，耗时耗力不说，还容易出错。直到我看到了《Power BI终极实战宝典》，我才意识到，原来Power Query才是解决这类问题的“神器”。这本书对Power Query的讲解，可以说是面面俱到，而且极其接地气。它并没有把Power Query描述成一个高不可攀的技术工具，而是将其分解成一个个易于理解的步骤，让我能够快速掌握数据连接、数据转换、数据合并、数据分组等核心功能。书中提供的各种实用的M函数应用场景，以及如何通过可视化界面来操作，让我感觉数据清洗和转换变得前所未有的简单和高效。更让我惊喜的是，书中还介绍了如何利用Power BI的数据模型来构建复杂的数据关系，以及如何使用DAX语言来创建动态的分析指标。这本书的出版，无疑为我提供了一个强大的武器库，让我在面对海量、复杂数据时，能够更加从容自信，并且产出更高质量的分析报告。

评分☆☆☆☆☆

我是一名热爱探索新技术的IT从业者，对于能够赋能业务、提升效率的工具总是充满好奇。Power BI作为业界领先的商业智能平台，我一直对其保持着高度关注，并尝试过不少相关的学习资料。然而，《Power BI终极实战宝典》给我的感受是，它不仅仅是一本技术书籍，更是一种对数据分析方法的深度梳理和实践指导。这本书的结构安排非常合理，从数据的准备（Power Query）到数据的建模，再到数据的可视化呈现（Power BI报表），层层递进，逻辑清晰。我尤其欣赏书中关于数据建模部分的讲解，它让我理解了不同数据表之间关系的重要性，以及如何构建一个高效、灵活的数据模型，这对于后续的分析和报表制作至关重要。作者在书中也花费了大量的篇幅来介绍DAX语言的应用，这部分内容对我来说是最大的收获。通过书中精心设计的DAX练习，我不仅掌握了常用的DAX函数，更学会了如何运用DAX来解决实际业务问题，例如计算同比、环比增长，或者实现复杂的排名和百分比计算。这本书真正做到了“实战”，它不是纸上谈兵，而是通过大量的案例，让你在实践中学习，在解决问题的过程中成长，让我对Power BI的掌握达到了一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是一名对数据可视化有较高追求的业务经理，我需要的不仅仅是制作出能够展示数据的报表，更希望这些报表能够直观、高效地传达信息，驱动业务决策。在接触这本书之前，我尝试过很多方法来提升我的Power BI报表制作水平，但总感觉差了点什么。这本《Power BI终极实战宝典》的出现，无疑为我打开了新的视野。它不仅仅停留在基础功能的介绍，而是深入探讨了如何利用Power BI的视觉化元素来构建具有洞察力的仪表盘。书中关于度量值（Measures）和计算列（Calculated Columns）的讲解，以及如何使用DAX函数来创建复杂的计算，是让我眼前一亮的。我学会了如何通过编写精妙的DAX公式，将分散的数据转化为有意义的指标，从而揭示隐藏在数据背后的业务规律。更重要的是，书中关于用户体验和交互设计的理念，让我开始思考如何设计出更加人性化、易于理解的报表。我不再只是简单地堆砌图表，而是开始关注信息的层次、颜色的运用、以及用户如何通过筛选和钻取来探索数据。这本书教会了我，数据可视化不仅仅是“画图”，更是一种“沟通”的艺术，而Power BI，则是实现这种艺术的强大画笔。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在数据分析领域摸爬滚打多年的职场人士，我对市面上层出不穷的Power BI书籍一直抱持着谨慎的态度。许多书籍要么内容陈旧，要么过于理论化，要么就是“图说”式的堆砌，真正能够触及痛点、解决实际问题的却寥寥无几。直到我翻开了这本《Power BI终极实战宝典》，才真正体会到了“宝典”二字的含义。这本书并非简单罗列功能，而是深入浅出地讲解了如何将Power Query强大的数据提取、转换和加载能力与Power BI的交互式报表制作完美结合。它不是那种让你死记硬背菜单项的书，而是教会你思考如何用数据解决业务问题。书中大量的真实业务场景案例，让我仿佛看到了自己工作中遇到的各种挑战，而作者提供的解决方案，既有理论依据，又有实际操作步骤，细致到每一个点击和参数设置，这对于像我一样需要快速落地应用的读者来说，简直是福音。尤其让我印象深刻的是关于数据清洗和模型构建的部分，过去我常常在这两个环节耗费大量时间，而且效果不尽如人意，但通过这本书的学习，我掌握了一些之前从未想过的技巧，极大地提升了我的工作效率和分析的准确性。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的前辈在手把手地指导你，让你少走弯路，更快地成为一名合格的数据分析师。