Power BI終極實戰寶典｜使用Power Query與PowerBI進行資料分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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　　Amazon.com全五星無差評，看過的都說贊。晉身Power BI專傢必讀的一本書

　　透過Power Query這項內建於Excel與Power BI的工具，就能輕鬆地匯入、重塑和清理任何資料，從數據當中發掘洞見。本書將告訴您如何駕馭Power Query這項功能強大的工具，藉由範例的操作，逐步瞭解如何運用Power Query進行有效率的資料分析。

　　藉由本書，您將學會：
　　．使用Excel中的Power Query（「取得與轉換」）和Power BI快速準備分析資料
　　．隻需點擊幾下滑鼠並進行簡單的公式編輯，即可解決常見的資料準備問題
　　．組閤來自多個資料來源，多個查詢和不同錶格當中的數據
　　．掌握錶格的基礎和進階技術
　　．使用M語言自定義轉換並構建靈活的資料混搭
　　．使用Power Query解決協作挑戰
　　．取得關於文本資料的重要洞見
　　．分析取自社群網路的資料
 

好的，這是一本關於數據分析的圖書簡介，側重於非Power BI/Power Query技術的介紹，大約1500字： --- 深入洞察：數據挖掘與高效分析實踐指南 簡介 本書旨在為數據分析師、業務決策者以及希望提升數據處理能力的專業人士提供一個全麵、深入的實踐框架。在當今數據驅動的世界中，掌握如何從海量信息中提取有價值的洞察至關重要。本書不專注於任何單一的商業智能工具，而是聚焦於數據分析的核心思維、基礎理論以及一係列跨平颱的高效技術，幫助讀者構建一個堅實的、可遷移的數據分析技能體係。 我們將從數據生命周期的起點——數據獲取與清洗開始，逐步深入到統計學原理、高級數據建模，並最終探討數據可視化與故事敘述的藝術。本書強調的是“為什麼”和“如何做”，而非“點擊哪裏”，確保讀者無論麵對何種工具，都能遊刃有餘地解決復雜的數據挑戰。 第一部分：數據基礎與分析思維 第1章：數據分析的基石——理解數據世界 本章將帶領讀者理解數據分析的本質和價值。我們將探討數據在現代商業決策中的作用，區分描述性分析、診斷性分析、預測性分析和規範性分析的不同層次。重點在於建立正確的分析思維模式：如何將一個模糊的業務問題轉化為一個可量化的、可分析的數據任務。 我們將討論數據質量的重要性，介紹數據的維度和度量概念，這是構建任何有效分析模型的起點。同時，本章也會涵蓋不同類型數據源（結構化、半結構化、非結構化）的特徵及其對後續處理流程的影響。 第2章：統計學基礎——量化不確定性 紮實的統計學知識是有效數據分析的骨架。本章將避免復雜的數學推導，而是側重於實用性。我們將詳細講解描述性統計（均值、中位數、眾數、方差、標準差）在數據概覽中的應用。 隨後，我們將深入探索概率分布（如正態分布、泊鬆分布）及其在業務場景中的意義。重點內容包括假設檢驗的核心概念，如P值、置信區間和第一、第二類錯誤。讀者將學會如何根據數據提齣和驗證業務假設，而不是僅僅依賴直覺。 第3章：實驗設計與因果推斷 在許多業務場景中，我們不僅需要瞭解“發生瞭什麼”，更需要知道“為什麼發生”。本章將介紹A/B測試的設計原則，包括如何設定對照組、實驗組、樣本量估算，以及如何解讀實驗結果以得齣可靠的因果結論。我們還將介紹非隨機化實驗中的傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching）等因果推斷技術，以應對現實世界中數據獲取的限製。 第二部分：數據準備與處理的通用技術 雖然本書不側重於特定工具的界麵操作，但數據準備是通用且耗時的環節。本部分著重介紹獨立於BI平颱的數據處理邏輯和編程技巧。 第4章：使用Python進行數據預處理 Python已成為數據處理領域的主流語言。本章將聚焦於使用Pandas庫進行高效的數據操作。我們將詳細講解DataFrame和Series結構，學習如何進行高效的數據導入（CSV, JSON, SQL讀取）、數據清洗（缺失值處理、異常值檢測與平滑）、數據轉換（數據類型轉換、透視與逆透視）。 重點內容包括使用`.apply()`, `.groupby()`, `.merge()` 等核心函數進行復雜的數據聚閤和數據框閤並，確保數據結構符閤分析模型的要求。 第5章：SQL——數據提取的藝術與科學 結構化查詢語言（SQL）是與數據庫交互的通用語言。本章將從基礎的`SELECT`, `FROM`, `WHERE`開始，迅速過渡到高級查詢技巧。我們將深入探討窗口函數（Window Functions），如`ROW_NUMBER()`, `RANK()`, `LAG()`, `LEAD()`，這些函數是進行序列分析和復雜分組計算的關鍵。 此外，本章還會詳細講解JOIN類型的選擇與性能考量，以及如何使用Common Table Expressions (CTEs) 來組織復雜的、多步驟的查詢邏輯，從而提高查詢的可讀性和可維護性。 第6章：文本數據處理與自然語言基礎 隨著非結構化數據的爆炸性增長，處理文本信息變得越來越重要。本章介紹如何運用編程語言（如Python的NLTK或SpaCy庫的輕量級應用）對文本進行基礎處理。 內容包括文本的分詞、停用詞移除、詞乾提取/詞形還原。我們將探討如何將文本數據轉化為可量化的特徵（如詞頻-逆文檔頻率 TF-IDF 的基本概念），為後續的文本挖掘打下基礎。 第三部分：高級數據建模與分析 第7章：關係型數據建模與規範化理論 一個良好的數據模型是高效分析的前提。本章將側重於維度建模（Dimensional Modeling）的概念，尤其是星型和雪花型模式的構建原則。我們將深入探討事實錶和維度錶的設計，以及如何通過規範化和反規範化來平衡數據冗餘和查詢性能。 重點講解如何處理緩慢變化維度（SCD Type 1, 2, 3），這是確保曆史數據準確追蹤的關鍵技術。 第8章：時間序列分析導論 業務數據往往帶有強烈的時序性。本章將介紹時間序列數據的基本特徵，如趨勢、季節性和周期性。我們將學習如何使用統計方法對時間序列進行分解。 本章不會涉及復雜的深度學習模型，而是側重於經典的、易於解釋的模型，例如指數平滑法（Exponential Smoothing），以及如何運用自迴歸移動平均模型（ARMA/ARIMA）進行短期預測，並評估預測的準確性。 第9章：基礎機器學習概念與應用 本部分旨在為分析師提供一個無需成為專業數據科學傢的入門路徑。我們將聚焦於那些能直接解決業務問題的“監督學習”任務。 我們將詳細講解綫性迴歸和邏輯迴歸的原理，重點在於如何解釋模型的係數和評估模型的擬閤優度（R方、殘差分析）。隨後，我們將介紹決策樹，並解釋其在分類和迴歸問題中的直觀優勢。整個章節強調模型的可解釋性和業務價值的體現。 第四部分：數據驅動的決策與故事敘述 第10章：數據可視化的認知科學原理 好的可視化不僅僅是漂亮的圖錶，更是高效的信息傳遞。本章探討格式塔心理學在圖錶設計中的應用，例如接近性、相似性、連續性如何影響觀眾對數據的理解。 我們將對比不同圖錶類型的適用場景（何時使用散點圖、何時使用摺綫圖、何時使用直方圖），並討論如何通過預處理視覺屬性（如顔色、大小、位置）來引導觀眾的注意力，揭示隱藏的洞察。 第11章：構建敘事性報告與儀錶闆設計哲學 數據分析的最終目的是影響決策。本章專注於數據故事敘述的結構。我們將介紹“情境-衝突-解決方案”的故事框架，並指導讀者如何將復雜的分析結果，通過精煉的語言和聚焦的圖錶，轉化為有說服力的商業報告。 本章還會討論非BI工具環境下的儀錶闆設計原則，包括信息層級、布局優化和交互設計的核心理念，確保觀眾能夠迅速抓住關鍵指標和業務含義。 --- 本書的宗旨是提供一個獨立於特定軟件的、堅實的數據分析基礎。掌握這些原理和通用技術，將使讀者成為一個更強大、更適應未來變化的分析專傢。

作者簡介

Gil Raviv

　　微軟資料平颱MVP。擁有20年的研發與産品管理經驗，以及四項美國專利。曾在微軟Excel産品團隊中任職資深專案經理，領導瞭Power Query的設計與整閤，使之成為Excel 2016裏的新一代資料處理技術，同時也成為M（Power Query的公式語言）的死忠擁護者。他運用資料分析與大數據技術開發資安服務，應用於威脅偵測與Facebook的兒童保護。

第1章｜Power Query 入門
第2章｜資料準備方麵的基礎挑戰
第3章｜閤併不同來源的資料
第4章｜閤併不一緻的資料錶
第5章｜保留背景資訊
第6章｜取消資料錶的樞紐
第7章｜進階的資料錶取消樞紐與樞紐處理
第8章｜對付協作方麵的挑戰
第9章｜Power Query M 公式語言入門
第10章｜從容易落入的陷阱到健全的查詢
第11章｜基礎文本分析
第12章｜進階文本分析：抽取文意
第13章｜社群網路分析
第14章｜最後的專案：把一切都組閤起來

 

序

　　你知道有一種資料轉換技術存在於Microsoft Excel、Power BI等産品中，可讓你神乎其技地處理資料，免於重復性的手工作業，並為你省下多達80%的時間嗎？
„„
　　．每次你將類似的資料復製／貼上至活頁簿並以手動方式清理時，你都在浪費寶貴的時間，你很可能沒意識到有更快更好的辦法能做到這件事。

　　„„．每次你仰賴彆人幫你把資料處理成正確的形式及狀態時，你都該知道還有更簡單的方式能調整一次資料後就享受到自動化處理的美好。

　　„．每次你需要依資訊快速做齣決策但卻麵臨極大量的資料清理難題時，請瞭解你現在可輕易解決這些難題並獲得前所未有的潛力、縮短洞察時間。

　　準備好要做改變瞭嗎？你即將擺脫重復性手工資料清理工作的惱人挫摺感，從資料分析的過程中獲得成就感，且在這過程中，你甚至還可能進一步改善你的資料品質並發掘齣新的見解。

　　Excel、Power BI、Analysis Services 及PowerApps共同擁有一種改變瞭遊戲規則的資料連結與轉換技術，叫做Power Query，它能讓任何具有基礎Excel技能的人執行並自動化資料的匯入、調整，以及淨化。透過簡單的UI介麵操作，以及跨多種資料來源與格式的具一緻性的使用者體驗，你將能解決任何資料準備上的難題，並成為一位大師級的資料駕馭者。

　　本書將實際著手應付各種資料挑戰，並學習如何以Power Query來解決這些問題。藉由配套內容中超過70項的挑戰與200 多個練習檔，你將匯入雜亂且分散的資料錶，然後一路努力創建齣可供分析的、自動化又結構完善的資料集。多數技巧都相當簡單，你可輕鬆地跟著做齣來，而且也能輕易地重復應用於你自己的業務情境中。
 

评分☆☆☆☆☆

在日常工作中，我經常需要麵對來自不同部門、不同格式的海量數據，將這些零散的數據整閤起來並進行有效的分析，一直是我頭疼的問題。過去，我常常需要花費大量時間編寫復雜的SQL查詢腳本，或者手動進行數據轉換，耗時耗力不說，還容易齣錯。直到我看到瞭《Power BI終極實戰寶典》，我纔意識到，原來Power Query纔是解決這類問題的“神器”。這本書對Power Query的講解，可以說是麵麵俱到，而且極其接地氣。它並沒有把Power Query描述成一個高不可攀的技術工具，而是將其分解成一個個易於理解的步驟，讓我能夠快速掌握數據連接、數據轉換、數據閤並、數據分組等核心功能。書中提供的各種實用的M函數應用場景，以及如何通過可視化界麵來操作，讓我感覺數據清洗和轉換變得前所未有的簡單和高效。更讓我驚喜的是，書中還介紹瞭如何利用Power BI的數據模型來構建復雜的數據關係，以及如何使用DAX語言來創建動態的分析指標。這本書的齣版，無疑為我提供瞭一個強大的武器庫，讓我在麵對海量、復雜數據時，能夠更加從容自信，並且産齣更高質量的分析報告。

评分☆☆☆☆☆

從一個初學者的角度來說，能夠找到一本既權威又易於理解的Power BI入門書籍實屬不易。很多時候，初學者會被密密麻麻的專業術語和復雜的界麵弄得暈頭轉嚮，進而産生畏難情緒，甚至放棄學習。而這本《Power BI終極實戰寶典》恰恰彌補瞭這一空白。它以一種非常平易近人的方式，循序漸進地引導讀者熟悉Power BI的核心組件，從最基礎的連接數據到構建第一個簡單的報錶，每一步都講解得極其清晰。我特彆喜歡書中將Power Query的強大功能置於如此重要的位置，這讓我明白，好的報錶和分析，其基礎在於高質量的數據。作者並沒有迴避數據處理中的常見難題，反而積極地去解決它們，比如如何處理缺失值、重復項、異常數據，如何進行數據類型轉換和閤並等等。這些內容對於初學者來說，是構建紮實數據分析能力的關鍵。而且，書中的案例貼近實際業務，讓我在學習過程中能夠看到知識的應用價值，這極大地激發瞭我繼續深入學習的動力。總而言之，如果你是Power BI的新手，或者曾經因為各種原因對它感到睏惑，這本書絕對是你值得投資的一本學習夥伴，它能讓你在數據分析的道路上邁齣堅實的第一步。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我是一名對數據可視化有較高追求的業務經理，我需要的不僅僅是製作齣能夠展示數據的報錶，更希望這些報錶能夠直觀、高效地傳達信息，驅動業務決策。在接觸這本書之前，我嘗試過很多方法來提升我的Power BI報錶製作水平，但總感覺差瞭點什麼。這本《Power BI終極實戰寶典》的齣現，無疑為我打開瞭新的視野。它不僅僅停留在基礎功能的介紹，而是深入探討瞭如何利用Power BI的視覺化元素來構建具有洞察力的儀錶盤。書中關於度量值（Measures）和計算列（Calculated Columns）的講解，以及如何使用DAX函數來創建復雜的計算，是讓我眼前一亮的。我學會瞭如何通過編寫精妙的DAX公式，將分散的數據轉化為有意義的指標，從而揭示隱藏在數據背後的業務規律。更重要的是，書中關於用戶體驗和交互設計的理念，讓我開始思考如何設計齣更加人性化、易於理解的報錶。我不再隻是簡單地堆砌圖錶，而是開始關注信息的層次、顔色的運用、以及用戶如何通過篩選和鑽取來探索數據。這本書教會瞭我，數據可視化不僅僅是“畫圖”，更是一種“溝通”的藝術，而Power BI，則是實現這種藝術的強大畫筆。

评分☆☆☆☆☆

我是一名熱愛探索新技術的IT從業者，對於能夠賦能業務、提升效率的工具總是充滿好奇。Power BI作為業界領先的商業智能平颱，我一直對其保持著高度關注，並嘗試過不少相關的學習資料。然而，《Power BI終極實戰寶典》給我的感受是，它不僅僅是一本技術書籍，更是一種對數據分析方法的深度梳理和實踐指導。這本書的結構安排非常閤理，從數據的準備（Power Query）到數據的建模，再到數據的可視化呈現（Power BI報錶），層層遞進，邏輯清晰。我尤其欣賞書中關於數據建模部分的講解，它讓我理解瞭不同數據錶之間關係的重要性，以及如何構建一個高效、靈活的數據模型，這對於後續的分析和報錶製作至關重要。作者在書中也花費瞭大量的篇幅來介紹DAX語言的應用，這部分內容對我來說是最大的收獲。通過書中精心設計的DAX練習，我不僅掌握瞭常用的DAX函數，更學會瞭如何運用DAX來解決實際業務問題，例如計算同比、環比增長，或者實現復雜的排名和百分比計算。這本書真正做到瞭“實戰”，它不是紙上談兵，而是通過大量的案例，讓你在實踐中學習，在解決問題的過程中成長，讓我對Power BI的掌握達到瞭一個新的高度。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在數據分析領域摸爬滾打多年的職場人士，我對市麵上層齣不窮的Power BI書籍一直抱持著謹慎的態度。許多書籍要麼內容陳舊，要麼過於理論化，要麼就是“圖說”式的堆砌，真正能夠觸及痛點、解決實際問題的卻寥寥無幾。直到我翻開瞭這本《Power BI終極實戰寶典》，纔真正體會到瞭“寶典”二字的含義。這本書並非簡單羅列功能，而是深入淺齣地講解瞭如何將Power Query強大的數據提取、轉換和加載能力與Power BI的交互式報錶製作完美結閤。它不是那種讓你死記硬背菜單項的書，而是教會你思考如何用數據解決業務問題。書中大量的真實業務場景案例，讓我仿佛看到瞭自己工作中遇到的各種挑戰，而作者提供的解決方案，既有理論依據，又有實際操作步驟，細緻到每一個點擊和參數設置，這對於像我一樣需要快速落地應用的讀者來說，簡直是福音。尤其讓我印象深刻的是關於數據清洗和模型構建的部分，過去我常常在這兩個環節耗費大量時間，而且效果不盡如人意，但通過這本書的學習，我掌握瞭一些之前從未想過的技巧，極大地提升瞭我的工作效率和分析的準確性。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的前輩在手把手地指導你，讓你少走彎路，更快地成為一名閤格的數據分析師。