具體描述
Microsoft Power BI是微軟發佈的一套商業分析工具，其功能整閤瞭Excel中的Power Query、Power Pivot、Power View、Power Map外掛程式，並加入瞭社交分享、雲端服務等功能。
本書以Excel基礎+Power BI為方法論，使用最平易近人的語言講解Power BI的技術知識，讓零基礎讀者也能快速上手操作Power BI。 以讀者的興趣閱讀為齣發點，首先通過介紹視覺化模組讓讀者全麵體驗Power BI操作，並掌握讓資料-飛起來-的祕技；然後嚮上邁跨一大步，讓讀者學習Power Query資料查詢功能，瞬間解決最耗費時間且附加值最低的工作；最後全力攻剋Power BI的核心價值模組Power Pivot（資料建模）和DAX語言，讓讀者直達商業智慧數據分析的巔峰，站到Excel的肩膀上。
※範例資源請至上奇資訊網站下載
「If you can't explain it simply, You don't understand it well enough.（如果一件事情，你不能簡單地錶達齣來，那麼說明你對它的理解還不夠。）」本書以愛因斯坦的這句名言為原則，以Excel基礎+Power BI方法論，使用最平易近人的語言來講解Power BI的技術知識，讓零基礎的讀者也能快速上手操作。
本書的學習路綫以新手有興趣閱讀為齣發點，首先通過介紹視覺化模組讓讀者全麵體驗Power BI的操作，並掌握讓資料飛起來的秘笈；然後邁上一個大颱階，讓讀者學習Power Query資料查詢功能，瞬間解決最耗費時間且附加值最低的工作；最後全力攻剋Power BI的核心價值模組Power Pivot（資料建模）和DAX語言，讓讀者直達商業智慧資料分析的巔峰，站到Excel的肩膀上。
本書特色
隻會使用Excel做遜爆瞭的數據資料分析？
本書讓你從Excel基礎敏捷邁跨到超能Power BI技術！
埋首茫茫巨量數據資料中無所適從？
本書讓你飛速上手操作Power BI成為資料分析高手！
從資料搬運工進化成為高效數據分析師！
本書內容基於Microsoft Power BI Desktop版本。
數據資料處理量更大；速度更快；數據資料分析功能更強大；視覺化效果更精美。
好評推薦
關注馬世權！在我的意料之中，他正在寫一本書，講述瞭我們這個時代最重要的話題之一：資料分析、視覺化以及通過Power BI使資料可被使用。作為第四次工業革命的一部分，隻有讓資料易於理解，我們纔能真正發現其中的價值。本書將有助於推進資料的民主化，教會讀者如何運用資料並通過視覺化的方式使每個人都能夠理解它。作為英特爾Fab68創新團隊的資深成員，他曾幫助我們打造極具創造力的投資迴報模型和演示，現在，這位創造者將幫助我們所有人自助式地完成這件事！加油！—Esther Baldwin（美國），英特爾人工智慧戰略專傢，美國艾森豪基金會學者
自從第一次發現瞭這款産品，我學習Power BI已有4年的光景，曾經被Power Pivot和Power Query外掛程式所震撼，現在是Power BI。如果想要學好這些工具，以我個人的經驗，你需要不斷地練習。我的建議是，盡可能地多讀書，閱讀博客（包括我的博客xbi.com.au/blog），加入Power BI社群並參與其中。最重要的是，當你掌握瞭這些工具，可以第一時間利用它們震撼你的同事。
祝你好運，我希望你將與我一樣，有一段成功的學習之旅！—Matt Allington（澳大利亞），微軟MVP，自助式BI專傢，Excelerator BI創始人
非常高興看到DAX的應用者遍佈世界—你好，中國！—Marco Russo（義大利），微軟MVP，SQL Server分析服務（SSAS）大師，SQL BI創始人
本書以Excel基礎+Power BI為方法論，使用最平易近人的語言講解Power BI的技術知識，讓零基礎讀者也能快速上手操作Power BI。 以讀者的興趣閱讀為齣發點，首先通過介紹視覺化模組讓讀者全麵體驗Power BI操作，並掌握讓資料-飛起來-的祕技；然後嚮上邁跨一大步，讓讀者學習Power Query資料查詢功能，瞬間解決最耗費時間且附加值最低的工作；最後全力攻剋Power BI的核心價值模組Power Pivot（資料建模）和DAX語言，讓讀者直達商業智慧數據分析的巔峰，站到Excel的肩膀上。
※範例資源請至上奇資訊網站下載
「If you can't explain it simply, You don't understand it well enough.（如果一件事情，你不能簡單地錶達齣來，那麼說明你對它的理解還不夠。）」本書以愛因斯坦的這句名言為原則，以Excel基礎+Power BI方法論，使用最平易近人的語言來講解Power BI的技術知識，讓零基礎的讀者也能快速上手操作。
本書的學習路綫以新手有興趣閱讀為齣發點，首先通過介紹視覺化模組讓讀者全麵體驗Power BI的操作，並掌握讓資料飛起來的秘笈；然後邁上一個大颱階，讓讀者學習Power Query資料查詢功能，瞬間解決最耗費時間且附加值最低的工作；最後全力攻剋Power BI的核心價值模組Power Pivot（資料建模）和DAX語言，讓讀者直達商業智慧資料分析的巔峰，站到Excel的肩膀上。
本書特色
隻會使用Excel做遜爆瞭的數據資料分析？
本書讓你從Excel基礎敏捷邁跨到超能Power BI技術！
埋首茫茫巨量數據資料中無所適從？
本書讓你飛速上手操作Power BI成為資料分析高手！
從資料搬運工進化成為高效數據分析師！
本書內容基於Microsoft Power BI Desktop版本。
數據資料處理量更大；速度更快；數據資料分析功能更強大；視覺化效果更精美。
好評推薦
關注馬世權！在我的意料之中，他正在寫一本書，講述瞭我們這個時代最重要的話題之一：資料分析、視覺化以及通過Power BI使資料可被使用。作為第四次工業革命的一部分，隻有讓資料易於理解，我們纔能真正發現其中的價值。本書將有助於推進資料的民主化，教會讀者如何運用資料並通過視覺化的方式使每個人都能夠理解它。作為英特爾Fab68創新團隊的資深成員，他曾幫助我們打造極具創造力的投資迴報模型和演示，現在，這位創造者將幫助我們所有人自助式地完成這件事！加油！—Esther Baldwin（美國），英特爾人工智慧戰略專傢，美國艾森豪基金會學者
自從第一次發現瞭這款産品，我學習Power BI已有4年的光景，曾經被Power Pivot和Power Query外掛程式所震撼，現在是Power BI。如果想要學好這些工具，以我個人的經驗，你需要不斷地練習。我的建議是，盡可能地多讀書，閱讀博客（包括我的博客xbi.com.au/blog），加入Power BI社群並參與其中。最重要的是，當你掌握瞭這些工具，可以第一時間利用它們震撼你的同事。
祝你好運，我希望你將與我一樣，有一段成功的學習之旅！—Matt Allington（澳大利亞），微軟MVP，自助式BI專傢，Excelerator BI創始人
非常高興看到DAX的應用者遍佈世界—你好，中國！—Marco Russo（義大利），微軟MVP，SQL Server分析服務（SSAS）大師，SQL BI創始人
著者信息
作者簡介
馬世權
CPA Canada特許專業會計師
具有多年「世界500強」公司財務分析、風險管理經驗
現任互聯網金融行業運營分析經理
知乎專欄、微信公眾號「Power BI大師」創始人
馬世權
CPA Canada特許專業會計師
具有多年「世界500強」公司財務分析、風險管理經驗
現任互聯網金融行業運營分析經理
知乎專欄、微信公眾號「Power BI大師」創始人
圖書目錄
第1章 Power BI：讓資料飛起來
1.1 什麼是Power BI：未來已至
1.2 從Excel到Power BI的5個理由
1.3 資料分析原理：其實很簡單
第2章 Power BI初體驗及資料視覺化
2.1 什麼是資料視覺化：視覺盛宴的開始
2.2 資料查詢初體驗：把資料裝到「碗」裏
2.3 資料建模和量值：Excel在20年來做的最好的事情
2-4 視覺化及自訂視覺物件：將圖錶一網打盡
2-5 篩選器、階層、交互和分享：顛覆靜態報錶
2-6 視覺化原則：平衡的藝術
第3章 資料查詢：Power Query
3-1 告彆「資料搬運工」
3-2 資料清洗30 招：變形金剛
3-3 取得資料：從網頁和資料庫
3-4 附加與閤併查詢：你還在用Vlookup函數嗎
3-5 多檔閤併：復製和貼上的殺手
3-6 Power Query與精實管理思想
3-7 Power BI的M語言與DAX語言之爭
第4章 資料建模：Power Pivot與DAX語言
4-1 基本概念：度量的力量
4-2 關聯模型：建築設計師
4-3 Power Pivot與Pivot：超越普通
4-4 量值：將變革進行到底
4-5 計算資料行：溫故而知新
第5章 DAX語言入門：真正的顛覆從這裏開始
5-1 DAX語言：資料分析運算式
5-2 匯總函數：計算器
5-3 Calculate 函數：最強大的引擎
5-4 All 函數
5-5 Allexcept和Allselceted函數兄弟
5-6 Filter函數：進階篩選器
5-7 理解上下文：DAX語言學習裏程碑
第6章 DAX語言初階：最簡單也是最好用的
6-1 Divide函數：安全除法
6-2 If/Switch函數：邏輯判斷
6-3 關聯函數：Related、Relatedtable和Lookupvalue
6-4 Time Intelligence函數：時間智慧函數
6-5 日曆錶的使用
6-6 分組的技巧
6-7 量值的收納盒
第7章 DAX語言進階：進擊的數字大廚
7-1 Values函數：不重復值
7-2 Hasonevalue函數：隻有一個值
7-3 SumX函數：掌握X類函數
7-4 Earlier函數：當前列
7-5 RankX和TopN函數：排名
7-6 輔助錶：巧妙的助攻
7-7 VAR/Return函數：答錄機
7-8 DAX：用作查詢的語言
7-9 截長補短：Excel + Power BI = Better Together
後記
1.1 什麼是Power BI：未來已至
1.2 從Excel到Power BI的5個理由
1.3 資料分析原理：其實很簡單
第2章 Power BI初體驗及資料視覺化
2.1 什麼是資料視覺化：視覺盛宴的開始
2.2 資料查詢初體驗：把資料裝到「碗」裏
2.3 資料建模和量值：Excel在20年來做的最好的事情
2-4 視覺化及自訂視覺物件：將圖錶一網打盡
2-5 篩選器、階層、交互和分享：顛覆靜態報錶
2-6 視覺化原則：平衡的藝術
第3章 資料查詢：Power Query
3-1 告彆「資料搬運工」
3-2 資料清洗30 招：變形金剛
3-3 取得資料：從網頁和資料庫
3-4 附加與閤併查詢：你還在用Vlookup函數嗎
3-5 多檔閤併：復製和貼上的殺手
3-6 Power Query與精實管理思想
3-7 Power BI的M語言與DAX語言之爭
第4章 資料建模：Power Pivot與DAX語言
4-1 基本概念：度量的力量
4-2 關聯模型：建築設計師
4-3 Power Pivot與Pivot：超越普通
4-4 量值：將變革進行到底
4-5 計算資料行：溫故而知新
第5章 DAX語言入門：真正的顛覆從這裏開始
5-1 DAX語言：資料分析運算式
5-2 匯總函數：計算器
5-3 Calculate 函數：最強大的引擎
5-4 All 函數
5-5 Allexcept和Allselceted函數兄弟
5-6 Filter函數：進階篩選器
5-7 理解上下文：DAX語言學習裏程碑
第6章 DAX語言初階：最簡單也是最好用的
6-1 Divide函數：安全除法
6-2 If/Switch函數：邏輯判斷
6-3 關聯函數：Related、Relatedtable和Lookupvalue
6-4 Time Intelligence函數：時間智慧函數
6-5 日曆錶的使用
6-6 分組的技巧
6-7 量值的收納盒
第7章 DAX語言進階：進擊的數字大廚
7-1 Values函數：不重復值
7-2 Hasonevalue函數：隻有一個值
7-3 SumX函數：掌握X類函數
7-4 Earlier函數：當前列
7-5 RankX和TopN函數：排名
7-6 輔助錶：巧妙的助攻
7-7 VAR/Return函數：答錄機
7-8 DAX：用作查詢的語言
7-9 截長補短：Excel + Power BI = Better Together
後記
圖書序言
序
人有韆算，天則一算
新經濟的浪潮已經不可逆轉地到來，一個又一個領域相繼齣現破壞性創新的獨角獸企業，這既給我們的生活不斷帶來種種便利，同時也從靈魂深處拷問著所有行業的決策者們：你的商業模式是否閤理？你的業務拓展速度是否迅速？你對客戶的滿意度搜集和相應的迴饋機製是否及時、有效？
可以預見，對任何一個行業的決策者來說，世界的變化隻會越來越快，對於決策的挑戰也就越來越大—正確的決策可能會帶來業務規模和收入的爆發式增長，而錯誤的決策可能在瞬間就會將一傢企業從巔峰拖入深淵；同樣，正確的決策早一些做齣可能就讓你有領先對手一個身位的先發優勢，而先發優勢在新經濟領域常見的平颱戰略中的重要性不言而喻。
如何正確、快速地做齣決策？許多企業傢都不乏想像力和直覺，況且還有高管們群策群力，各抒己見。我並不反對這樣的決策方式，隻是根據我的經驗發現，我們更應該提倡各種直覺觀點和係統化的資料分析之相互驗證。每個人都有自己的角度和想法，這就是所謂「人有韆算」，人的「韆算」中必然包含著想像力和創意，這是值得珍視和保留的；然而「天則一算」，所有的想法到最後還是靠資料來證實的，冰冷的數字從來沒有情緒，也從來不會說謊，它會用最直接的方式告訴我們事實的真相。
在高度競爭的行業中，資料並非一成不變，而是不斷反映著最原始的客戶迴饋和市場競爭的變化情況。所以我們不但要關注資料，還必須建立從資料到基於資料小步快跑的商業決策，然後得到新的資料迴饋，再得到更新後的基於資料的商業決策，這樣的快速反覆運算、不斷更新的閉環，纔能夠把錯誤的決策扼殺在萌芽狀態，同時不斷地積纍勝利。
世界變化快速，並且變化速度還必將越來越快，所有既有的生存法則、商業模式、資源配置都將不可避免地在世界的快速變化中麵臨挑戰，並且必然發生重大的變化。任何數量級的財富和資源都不夠你在快速變化的世界中沒有方寸地亂摺騰，唯有本著惶惶不可終日之心，建立起係統、敏捷的資料分析體係和基於資料分析體係的決策體係，纔能生存。
綱舉則目張
我認為，一傢企業要建立係統、敏捷的資料分析體係和基於資料分析體係的決策體係，關鍵在於決策者必須要做一個良好的頂層設計。
首先，我們應該從業務角度齣發，從全流程來梳理整個業務的所有節點。一定要確保節點顆粒度的細緻和準確，隻有良好地還原齣整個業務的所有節點，我們纔能夠在業務係統中設置好資料的採集點，進而纔能夠為資料分析提供良好的資料支援基礎—正所謂皮之不存，毛將焉附，如果在資料搜集上已經不準確，或者有較大遺漏，那麼使用先天不足的資料庫必然也不可能分析齣最全麵、最有價值的決策建議。
其次，資料分析體係的建設永遠沒有盡頭，因此，我們應該有優先順序的概念。我們必須本著「以終為始」的觀點，首先搞明白我們在業務上麵臨的最主要挑戰是什麼，我們最不能夠放棄業務的哪個環節，我們的成本中最大占比項目是什麼。資料分析係統的建設要首先針對這些目標打「必贏之戰」。
最後，要不斷地自上而下地推動用資料驅動方式來做決策的內部培訓和文化養成工作，形成「let data talk（用資料說話）」的文化。決策者和管理者往往站得比較高，但是真正麵對業務的往往是一綫人員。一定要把一綫人員的資料文化和意識培養起來，讓其明白「不謀全域者，不足謀一域」的觀點，形成依靠資料做決策的內因，讓每個人都成為資料分析師和資料分析體係的優化師。
綱舉則目張；路雖遠，不行不至；事雖難，不為不成。我相信，再傳統的行業、再原始的企業，也必須要走齣資料化決策這一步，雖然資料化決策和快速反覆運算的概念都來自高科技行業，看起來很高深，但是隻要把握住以上三條大綱，持之以恆地進擊，「雄關漫道」都會「從頭而越」！
工欲善其事，必先利其器
非常高興和有幸能夠在探討資料決策的管理理念的同時，嚮廣大的讀者推薦我的同事馬世權以及他最新齣爐的著作。馬世權在我們這樣一個快速反覆運算、快速發展的新經濟公司中已經工作較長時間瞭，在我們愉快的閤作中，他從0到1地逐漸建立起針對公司業務的資料分析和商業智慧體係。大量的真實資料、大量的真實業務目標和訴求、大量的蘊藏在資料背後的商業機會和危險，這些無不是馬世權和他的資料分析小夥伴們需要去創造價值的戰場。
令人欣慰的是，馬世權不但在戰場上凱鏇，還帶迴瞭經過實戰磨煉的武器—也就是我們眼前的這本秘笈。授人以魚，不如授人以漁，也許馬世權所做的資料分析工作隻對我們有利網公司自身有價值，但是在真刀真槍的工作中總結齣來的工具和方法卻可以普惠所有相關的有識之士。我在前文中反復強調瞭資料分析工作的重要性，而馬世權的這本著作恰好可以幫助我和所有認可這個理念的人來高效、落地開展資料分析工作。工欲善其事，必先利其器，如果廣大的讀者真心想要做好資料分析工作，不妨在投入具體工作之前或者之中好好翻一翻這本書，必定可以起到事半功倍之效。
本書是一本很好的工具書，詳細地介紹瞭Power BI這個新推齣的也是非常有競爭力的商業智慧資料分析工具。但是同時，本書又不僅限於工具的介紹，在不少地方都有著對於工具本身的思考，以及對於開展資料分析的原則方法論的探討。比如，對「精實管理」思想探討的這部分內容就已經上升到瞭方法論的層次上，類似的例子還有不少。我相信，無論資料分析工具有多厲害，最終也要依靠掌握瞭方法論的人去理解它、優化它和革新它—兵無常勢，水無常形，能因敵變化而取勝者，謂之神！
下麵的時間就趕緊交給馬世權和他的作品吧！
有利網CEO 吳逸然
2018 年1 月 北京
人有韆算，天則一算
新經濟的浪潮已經不可逆轉地到來，一個又一個領域相繼齣現破壞性創新的獨角獸企業，這既給我們的生活不斷帶來種種便利，同時也從靈魂深處拷問著所有行業的決策者們：你的商業模式是否閤理？你的業務拓展速度是否迅速？你對客戶的滿意度搜集和相應的迴饋機製是否及時、有效？
可以預見，對任何一個行業的決策者來說，世界的變化隻會越來越快，對於決策的挑戰也就越來越大—正確的決策可能會帶來業務規模和收入的爆發式增長，而錯誤的決策可能在瞬間就會將一傢企業從巔峰拖入深淵；同樣，正確的決策早一些做齣可能就讓你有領先對手一個身位的先發優勢，而先發優勢在新經濟領域常見的平颱戰略中的重要性不言而喻。
如何正確、快速地做齣決策？許多企業傢都不乏想像力和直覺，況且還有高管們群策群力，各抒己見。我並不反對這樣的決策方式，隻是根據我的經驗發現，我們更應該提倡各種直覺觀點和係統化的資料分析之相互驗證。每個人都有自己的角度和想法，這就是所謂「人有韆算」，人的「韆算」中必然包含著想像力和創意，這是值得珍視和保留的；然而「天則一算」，所有的想法到最後還是靠資料來證實的，冰冷的數字從來沒有情緒，也從來不會說謊，它會用最直接的方式告訴我們事實的真相。
在高度競爭的行業中，資料並非一成不變，而是不斷反映著最原始的客戶迴饋和市場競爭的變化情況。所以我們不但要關注資料，還必須建立從資料到基於資料小步快跑的商業決策，然後得到新的資料迴饋，再得到更新後的基於資料的商業決策，這樣的快速反覆運算、不斷更新的閉環，纔能夠把錯誤的決策扼殺在萌芽狀態，同時不斷地積纍勝利。
世界變化快速，並且變化速度還必將越來越快，所有既有的生存法則、商業模式、資源配置都將不可避免地在世界的快速變化中麵臨挑戰，並且必然發生重大的變化。任何數量級的財富和資源都不夠你在快速變化的世界中沒有方寸地亂摺騰，唯有本著惶惶不可終日之心，建立起係統、敏捷的資料分析體係和基於資料分析體係的決策體係，纔能生存。
綱舉則目張
我認為，一傢企業要建立係統、敏捷的資料分析體係和基於資料分析體係的決策體係，關鍵在於決策者必須要做一個良好的頂層設計。
首先，我們應該從業務角度齣發，從全流程來梳理整個業務的所有節點。一定要確保節點顆粒度的細緻和準確，隻有良好地還原齣整個業務的所有節點，我們纔能夠在業務係統中設置好資料的採集點，進而纔能夠為資料分析提供良好的資料支援基礎—正所謂皮之不存，毛將焉附，如果在資料搜集上已經不準確，或者有較大遺漏，那麼使用先天不足的資料庫必然也不可能分析齣最全麵、最有價值的決策建議。
其次，資料分析體係的建設永遠沒有盡頭，因此，我們應該有優先順序的概念。我們必須本著「以終為始」的觀點，首先搞明白我們在業務上麵臨的最主要挑戰是什麼，我們最不能夠放棄業務的哪個環節，我們的成本中最大占比項目是什麼。資料分析係統的建設要首先針對這些目標打「必贏之戰」。
最後，要不斷地自上而下地推動用資料驅動方式來做決策的內部培訓和文化養成工作，形成「let data talk（用資料說話）」的文化。決策者和管理者往往站得比較高，但是真正麵對業務的往往是一綫人員。一定要把一綫人員的資料文化和意識培養起來，讓其明白「不謀全域者，不足謀一域」的觀點，形成依靠資料做決策的內因，讓每個人都成為資料分析師和資料分析體係的優化師。
綱舉則目張；路雖遠，不行不至；事雖難，不為不成。我相信，再傳統的行業、再原始的企業，也必須要走齣資料化決策這一步，雖然資料化決策和快速反覆運算的概念都來自高科技行業，看起來很高深，但是隻要把握住以上三條大綱，持之以恆地進擊，「雄關漫道」都會「從頭而越」！
工欲善其事，必先利其器
非常高興和有幸能夠在探討資料決策的管理理念的同時，嚮廣大的讀者推薦我的同事馬世權以及他最新齣爐的著作。馬世權在我們這樣一個快速反覆運算、快速發展的新經濟公司中已經工作較長時間瞭，在我們愉快的閤作中，他從0到1地逐漸建立起針對公司業務的資料分析和商業智慧體係。大量的真實資料、大量的真實業務目標和訴求、大量的蘊藏在資料背後的商業機會和危險，這些無不是馬世權和他的資料分析小夥伴們需要去創造價值的戰場。
令人欣慰的是，馬世權不但在戰場上凱鏇，還帶迴瞭經過實戰磨煉的武器—也就是我們眼前的這本秘笈。授人以魚，不如授人以漁，也許馬世權所做的資料分析工作隻對我們有利網公司自身有價值，但是在真刀真槍的工作中總結齣來的工具和方法卻可以普惠所有相關的有識之士。我在前文中反復強調瞭資料分析工作的重要性，而馬世權的這本著作恰好可以幫助我和所有認可這個理念的人來高效、落地開展資料分析工作。工欲善其事，必先利其器，如果廣大的讀者真心想要做好資料分析工作，不妨在投入具體工作之前或者之中好好翻一翻這本書，必定可以起到事半功倍之效。
本書是一本很好的工具書，詳細地介紹瞭Power BI這個新推齣的也是非常有競爭力的商業智慧資料分析工具。但是同時，本書又不僅限於工具的介紹，在不少地方都有著對於工具本身的思考，以及對於開展資料分析的原則方法論的探討。比如，對「精實管理」思想探討的這部分內容就已經上升到瞭方法論的層次上，類似的例子還有不少。我相信，無論資料分析工具有多厲害，最終也要依靠掌握瞭方法論的人去理解它、優化它和革新它—兵無常勢，水無常形，能因敵變化而取勝者，謂之神！
下麵的時間就趕緊交給馬世權和他的作品吧！
有利網CEO 吳逸然
2018 年1 月 北京
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