大数据分析Excel Power BI全方位应用(第三版)

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具体描述

随着电脑技术的发展,资料存储量呈现倍增成长,以资料採矿为核心的Business Intelligence(BI)显然成为IT和其他行业的必争之地,同时市场潮流Big Data让巨量资料分析变得更重要,商业智慧也顺理成章成为企业注重的一环,专业的分析人员更是市场人才宠儿。

  基于此利基Microsoft Excel Power BI实现在数据分析与商业智慧分析领域,达到方便且有效率的作业模式。使用Excel Power BI可迅速完成以往只有透过专业商业智慧工具或花费大量时间才能完成的任务,它同时提供蒐集合併清理内外部资料来源功能(Power Query)、精华版OLAP工具(Power Pivot)、视觉化分析资料探索(Power View)与2D/3D地图资讯分析(Power Map),协助企业能够整合来自不同来源的巨量资料并转化成资讯和洞察,应用在市场策略上,最终达到令人满意的效果。同时,Microsoft Power BI服务除了具有Microsoft Excel Power BI功能之外,更增加许多视觉化效果的模板,而且还能客制化。

  ■ 适用Excel 2019/2016/2013
  ■ 了解自助式商业智慧分析流程,提升人员决策能力
  ■ 学习利用Power BI工具建立视觉化图表分析
  ■ 学习如何使用Excel Power Pivot、Power View、Power Map与Power Query
  ■ 内容逐步实际操作,从入门到进阶,缩短学习时间,让您有效率的抓住学习重点
  ■ 带领您了解Power BI服务的范畴,快速掌握Power BI Desktop的使用技巧

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  台湾微软技术经理 王恩琦 专业推荐!
《企业数据治理与数字化转型实战指南》 第一章:数据治理:企业数字化转型的基石 1.1 数据治理的战略意义与挑战 在当前以数据驱动决策的商业环境中,数据已成为与资本、人才并驾齐驱的核心资产。本章深入探讨数据治理在企业数字化转型中的战略地位,它不仅仅是技术层面的数据管理,更是组织文化、流程和制度的全面革新。我们将分析当前企业在数据治理方面普遍面临的挑战,包括数据孤岛、数据质量低下、缺乏统一的数据标准以及合规性风险。理解这些挑战是构建有效治理框架的前提。 1.2 构建全面的数据治理框架 我们将详细介绍构建成熟数据治理框架的要素。这包括明确的治理愿景、组织架构(如数据治理委员会、数据所有者、数据管家角色的职责划分)、治理流程(如数据生命周期管理、元数据管理、数据质量管理)以及支撑技术体系。框架的构建必须紧密围绕企业的业务目标,确保治理活动能够直接驱动业务价值的实现。 1.3 数据质量管理:从监控到持续改进 数据质量是数据治理的生命线。本章将重点介绍数据质量管理的方法论,涵盖数据质量维度(准确性、完整性、一致性、及时性、有效性)的定义与度量。内容包括如何建立数据质量基线、利用自动化工具进行数据质量监控、数据清洗的策略与技术,以及如何建立数据质量问题的根本原因分析与持续改进机制。特别强调将数据质量嵌入到业务流程的源头。 第二章:数据架构与技术选型:支撑数据资产化的蓝图 2.1 企业级数据架构设计原则 一个稳健的数据架构是有效利用数据的技术基础。本章阐述企业级数据架构的设计原则,包括面向业务、技术中立、可扩展性、安全性和易用性。我们将对比分析传统数仓架构(Inmon/Kimball模型)、数据湖、数据湖仓一体(Lakehouse)架构的优劣及其适用场景,指导读者根据自身业务特点选择最合适的架构蓝图。 2.2 云计算环境下数据平台的演进与选型 随着云计算的普及,数据平台正加速向云端迁移。本章深入探讨公有云、私有云及混合云环境下的数据平台构建方案。内容涉及主流云服务商(如AWS, Azure, GCP)提供的关键数据服务(数据存储、计算引擎、数据仓库服务)的对比分析,帮助企业在成本、性能和灵活性之间做出明智的选型决策。 2.3 主数据管理(MDM)的实施路径 主数据(如客户、产品、组织机构等)是企业跨部门共享和应用的核心数据。本章详细介绍了主数据管理(MDM)的必要性、关键挑战和实施步骤。内容涵盖MDM的数据建模、数据集成、数据匹配与合并、数据同步机制,以及如何通过MDM建立企业级的“单一事实来源”(Single Source of Truth)。 第三章:数据安全、隐私保护与合规性 3.1 零信任原则下的数据安全架构 数据安全是数据治理的红线。本章引入零信任(Zero Trust)安全理念,构建纵深防御的数据安全体系。内容包括数据加密技术(传输中与静态数据)、访问控制模型(RBAC/ABAC)、安全审计与日志管理。重点关注如何在保障数据可用性的同时,实现对敏感数据的严格保护。 3.2 全球数据隐私法规解读与应对策略 面对GDPR、CCPA以及国内《数据安全法》、《个人信息保护法》等日益严格的法规要求,企业必须采取积极的应对措施。本章系统梳理主要数据隐私法规的核心要求,并提供企业级的数据隐私保护策略,包括数据最小化采集、匿名化/假名化技术应用、以及数据主体权利的响应流程。 3.3 数据资产化过程中的风险管理 数据资产化伴随着新的风险,如数据泄露、滥用和不当共享。本章侧重于风险识别与量化,建立数据资产的风险评估模型。同时,阐述如何通过完善的制度和技术手段,建立数据共享与使用权限的精细化管理机制,确保数据在价值释放过程中的可控性。 第四章:数据驱动的决策流程与组织变革 4.1 建立企业级数据素养(Data Literacy)体系 数据驱动的文化是数据治理成功的关键。本章探讨如何自上而下地推动数据素养的普及。内容包括设计针对不同层级(高管、业务人员、技术人员)的定制化数据培训计划、建立内部知识共享社区,以及如何通过度量数据素养的提升来验证培训的有效性。 4.2 数据产品思维与敏捷开发 要将数据转化为可交付的成果,必须引入“数据产品”的思维。本章讲解如何像管理软件产品一样管理数据服务(如API、数据集市、分析报告),强调用户体验(UX)在数据产品设计中的重要性。同时,介绍如何结合敏捷开发方法论,快速迭代和交付数据驱动的解决方案。 4.3 衡量数据治理与数字化转型的绩效(KPIs) 如何证明数据治理的投入产出了价值?本章提供了一套全面的绩效衡量体系。我们将区分治理成熟度指标(如数据质量分数、元数据覆盖率)和业务价值指标(如决策效率提升、运营成本降低、新收入增长点发现)。重点在于建立指标间的关联性,实现从治理活动到业务成果的清晰追溯。 第五章:前沿数据技术趋势与未来展望 5.1 实时数据处理与流式分析的应用 在物联网、金融交易等场景中,实时决策能力日益重要。本章介绍实时数据架构(如Kappa/Lambda架构)的设计与选型,探讨Kafka、Flink等流处理技术在构建实时数据管道中的核心作用,并展示实时欺诈检测、动态定价等高级应用案例。 5.2 人工智能与机器学习的数据准备与治理 AI/ML模型的成功高度依赖于高质量、有偏见被控制的数据。本章专注于M LOps(机器学习运维)框架下的数据治理要求。内容包括特征工程的数据版本控制、训练数据的可追溯性、模型可解释性(XAI)所需的数据基础,以及如何治理用于模型训练和推理的数据集。 5.3 走向自治数据管理(Autonomous Data Management) 展望未来,本章探讨利用AI技术实现数据管理流程的自动化与智能化。涵盖数据库的自我优化、AI驱动的数据质量修复、以及自动化元数据发现与标签系统。这将是下一代数据平台实现降本增效的核心方向。

著者信息

作者简介

谢邦昌 教授


  国立台湾大学生物统计学博士

  现任/经历:
  台北医学大学管理学院院长
  台湾人工智慧发展学会理事长
  中华资料採矿协会荣誉理事长
  中华市场研究协会理事长
  世界中医药学会联合会专业委员理事会副会长

郑宇庭 副教授

  美国明尼苏达大学 统计学 博士

  现任/经历:
  国立政治大学统计学系副教授
  国立政治大学资料採矿中心主任
  美国精算学会副精算师
  中华资料採矿协会常务理事
  中华市场研究协会副理事长

宋龙华

  辅仁大学应用统计研究所 硕士

  现任/经历:
  王道银行资料分析经理
  台北医学大学大数据研究中心课程顾问
  中华市场研究协会理事

陈妙华

  辅仁大学应用统计研究所 硕士

  现任/经历:
  前人力银行资深资料分析师

图书目录

CH00 大数据分析学习地图
CH01 Power BI概论
CH02 Power Pivot精简版OLAP
CH03 Power View资料探索智慧视觉 (本章彩色印刷)
CH04 Power Map地理空间神奇体验 (本章彩色印刷)
CH05 Power Query云端版ETL
CH06 Power BI在产业案例之分析
CH07 Microsoft Power BI (本章彩色印刷)
CH08 资料视觉化武器Excel 2016 Power Map新功能 (本章彩色印刷)

图书序言

图书试读

用户评价

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這本《**大数据分析Excel Power BI全方位应用(第三版)**》簡直就是我的「救命恩人」!我在一家中小型企業擔任企劃,平常除了要撰寫企劃案,還要負責分析市場數據、競品資訊,每次都要花很多時間在Excel裡面,從零開始建立各種表格、圖表,弄得眼睛都快脫窗了。自從看到同事在用Power BI製作炫砲的儀表板,我就一直很想學,但總覺得入門門檻很高,網路上零散的教學又看不懂。 幸好,我入手了這本書,它真的讓我對Power BI有了全新的認識。書中從最基本的Excel資料準備開始講起,像是如何清理、轉換Excel裡那些讓人頭痛的雜亂數據,像是重複欄位、格式不一致、或是需要合併多個工作表的資料。這些都是我在Power BI之路上的第一個大關卡,書中用了非常詳盡的圖文解說,一步一步教我如何使用Power BI的Power Query編輯器來解決這些問題。它的步驟非常清晰,就算我之前對ETL (Extract, Transform, Load) 這種專業術語完全陌生,也能照著做。 接著,它就帶領我進入Power BI的核心,像是如何建立資料模型、定義表格之間的關聯性。這部分對我來說尤其重要,因為過去在Excel裡,我只能把所有資料攤開來,難以做跨表格的分析。但透過Power BI的資料建模,我終於能夠理解不同數據之間是如何串聯的,這也讓我在分析時,能夠看到更宏觀的畫面。書中還特別強調了DAX函數的使用,這也是Power BI的精髓所在。我過去只知道Excel的基本函數,但DAX有著更強大的運算能力,書中提供了很多實用的DAX範例,像是計算移動平均、年成長率、或是客製化的KPI指標,讓我能夠做出更有深度的分析。 而且,這本書的優點在於它並不是只停留在理論,而是大量的實戰應用。它教你如何從原始數據,一步一步建立出具有高度互動性的儀表板。書中的範例涵蓋了各種商業情境,像是銷售業績分析、客戶行為分析、或是行銷活動成效評估,這些都是我工作上常常會遇到的。我學會了如何選擇最適合的圖表類型,如何設計讓使用者能夠輕鬆篩選、鑽取數據的互動介面,甚至是如何將這些儀表板嵌入到簡報中,讓我的報告內容更具說服力。 最重要的是,這本書讓我知道,Excel並不是被Power BI取代,而是可以與Power BI相輔相成。書中有很多章節教你如何善用Excel的優勢,例如在Power BI製作報表前,先利用Excel的進階函數做一些初步的資料整理;或者是在Power BI分析完後,再將結果匯出到Excel,進行更細緻的文字說明或客製化排版。這種結合應用,讓我的數據分析工具箱變得更加完整。這本書絕對是每一個想在數據時代提升職場競爭力的台灣朋友,必備的參考書籍!

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我真的要大聲讚揚這本《**大数据分析Excel Power BI全方位应用(第三版)**》!身為一個在台灣從事市場研究的專員,數據分析是我的日常工作。過去,我最常使用的工具就是Excel,但隨著數據量的逐年增加,以及分析需求的日益複雜,Excel的效能已經讓我感到力不從心。尤其是在製作需要多人協作、或者需要即時更新的報表時,Excel的限制就顯得更加明顯。 自從聽說Power BI能提供更強大的數據處理能力和更豐富的視覺化效果,我就一直想深入學習。市面上關於Power BI的書籍不少,但我一直找不到一本能真正將Excel與Power BI結合,並且提供紮實實戰經驗的。直到我遇見了這本《**大数据分析Excel Power BI全方位应用(第三版)**》,我的數據分析之路才真正開啟了新的篇章! 這本書最讓我驚豔的地方,在於它並不是將Excel和Power BI分開教學,而是將它們視為一個有機的整體。書中非常細膩地描述了如何在Excel中進行初步的數據清理和轉換,這些基礎的步驟,往往是決定後續Power BI分析成敗的關鍵。例如,書中教我如何利用Excel的Power Pivot功能,建立更強大的資料模型,以及如何撰寫DAX公式,進一步優化數據的預處理。這讓我意識到,Excel本身也有許多被我忽略的強大功能,可以用來輔助Power BI。 接著,當我們進入Power BI的學習階段,書中的循序漸進的教學方式,讓我這個初學者也能夠輕鬆上手。從資料的匯入、清理、轉換,到資料模型的建立、度量值的設計,再到互動式報表的製作,每一個步驟都有詳細的說明和圖示。我特別喜歡書中關於DAX函數的講解,它不僅提供了大量的實用範例,還會深入剖析函數的邏輯和背後的運算原理。這讓我能夠真正理解,為什麼某些DAX公式能夠產生我們想要的结果,而不是盲目地複製貼上。 讓我印象深刻的是,書中有很多關於「資料視覺化」的精闢見解。它不僅教你如何使用各種圖表,更重要的是教你如何根據分析的目的,選擇最適合的圖表,以及如何透過色彩、佈局、互動設計,讓你的報表更具可讀性和影響力。我學會了如何設計出讓使用者能夠輕鬆探索數據、發現洞察的儀表板。這對我進行市場趨勢分析、消費者行為研究,以及提供決策建議,都有著極大的幫助。 而且,這本書的內容非常貼近台灣的職場實際需求。書中的案例,涵蓋了許多我們在市場研究領域會遇到的問題,像是如何分析問卷調查數據、如何追蹤廣告投放成效、或是如何預測產品銷售趨勢。透過書中的教學,我能夠更有效地處理這些數據,並且提供更有價值的分析報告。這本《**大数据分析Excel Power BI全方位应用(第三版)**》絕對是每一個在台灣從事數據相關工作的專業人士,不可或缺的學習資源!

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天啊,我真的要用力推薦這本《**大数据分析Excel Power BI全方位应用(第三版)**》!身為一個在台灣從事人力資源工作的HR,我每天都要跟進出勤記錄、績效考核、薪資發放、員工培訓等各式各樣的數據打交道。過去,我都是依賴Excel來管理這些數據,雖然能夠完成基本的工作,但效率始終不高,而且很多時候,要從這些海量數據中挖掘出有價值的洞察,對我來說是個很大的挑戰。 自從我入手了這本《**大数据分析Excel Power BI全方位应用(第三版)**》,我的HR工作效率簡直是翻倍成長!這本書最大的特色,就是它將Excel的強大基礎與Power BI的進階功能完美地結合。書中一開始就花了很大的篇幅,教導我們如何在Excel中進行更有效率的數據準備。像是如何利用Excel的「資料驗證」、「條件式格式設定」來確保輸入數據的準確性,如何利用「表格」功能來簡化數據管理,以及如何使用「Power Query」來自動化數據的清理和轉換。這些都是我過去在Excel裡常常遇到的痛點,這本書卻給了我非常實用的解決方案。 接著,它就引導我進入Power BI的世界。讓我印象最深刻的是,它對於Power BI資料模型的建構,有著非常清晰且深入的講解。在HR領域,我們經常需要分析來自不同系統的數據,像是出勤系統、績效系統、以及薪資系統。過去,要將這些數據整合在一起進行分析,非常困難。但透過Power BI的資料建模,我學會了如何將這些不同來源的數據,建立起清晰的關聯性,進而能夠進行跨系統的分析,例如分析出勤狀況與績效表現之間的關係,或是培訓課程對員工留任率的影響。 而DAX函數的應用,更是讓我大開眼界。書中提供了非常多貼近HR領域的DAX範例,像是計算員工的平均在職年限、分析離職率的趨勢、或是預測人力需求。我過去只能透過 Excel 的 SUMIF, AVERAGEIF 等函數來進行簡單的匯總,但DAX的強大運算能力,讓我能夠計算出更複雜的指標,例如計算不同部門的平均績效得分、分析不同職級的薪資結構、或是追蹤員工培訓參與率。這大大提升了我對人力資源數據的洞察能力。 更重要的是,這本書教我如何將這些數據轉化成具備高度互動性的儀表板。過去,我的報表都是靜態的,但現在,我能夠製作出讓使用者(例如總經理、部門主管)能夠透過篩選器、鑽取功能,自行探索數據、發現問題的儀表板。例如,我可以製作一個全公司的人力資源儀表板,讓主管能夠快速了解各部門的員工組成、績效表現、以及流動率。這讓我的工作不只停留在數據的呈現,更能進一步提供具備決策價值的洞察。這本《**大数据分析Excel Power BI全方位应用(第三版)**》絕對是台灣HR從業人員,在數據分析領域必備的寶典!

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我一定要好好分享這本《**大数据分析Excel Power BI全方位应用(第三版)**》!身為一個在台灣從事電子商務的營運經理,我每天都要跟進大量的訂單數據、網站流量、以及客戶互動數據。過去,我一直都是Excel的忠實用戶,但隨著業務的快速發展,Excel的分析能力,對於我們想要更深入地了解用戶行為、優化營運策略,已經漸漸顯露出它的局限性。 這本書,絕對是我的「神隊友」!它最讓我讚賞的是,它並沒有將Excel與Power BI視為競爭關係,而是將它們視為一個相輔相成的學習過程。書中一開始就針對Excel的數據準備做了非常細緻的講解,像是如何利用Excel的「表格」功能來讓數據管理更清晰,如何使用「Power Query」來自動化數據的匯入和轉換,以及如何透過「Power Pivot」來建立一個更強大的資料模型,處理大量數據。這些基礎知識,對於後續學習Power BI,真的有事半功倍的效果。 接著,它就循序漸進地引導我進入Power BI的世界。最讓我印象深刻的是,它對DAX函數的講解,非常系統化且貼近電商實際應用。電商營運需要很多指標,像是客單價、轉換率、重複購買率、以及顧客終身價值 (CLV)。過去在Excel裡計算這些指標,常常要寫很多複雜的公式,而且容易出錯。但透過Power BI的DAX函數,我能夠更精準、更有效地計算這些指標,並且能夠進行多維度的分析。書中提供了非常多針對電商情境的DAX範例,例如如何分析不同促銷活動對訂單量的影響、如何追蹤用戶的購物籃分析、以及如何計算不同流量來源的獲客成本。 而且,這本書在數據視覺化和儀表板設計方面,也提供了非常專業的指導。我過去做的報表,大多是文字和簡單圖表的組合,看起來很乾,而且不易閱讀。但透過這本書,我學會了如何根據電商數據的特性,選擇最適合的圖表類型,例如用漏斗圖來展示購物流程的轉換、用折線圖來追蹤每日訂單趨勢、用圓餅圖來分析商品銷售佔比。更重要的是,我學會了如何設計出讓使用者能夠輕鬆互動的儀表板,例如透過篩選器來快速切換不同的商品分類、透過鑽取功能來深入了解某個顧客群體的購買行為。這讓我的營運報表,變得更具洞察力和決策支持力。 最讓我感動的是,這本書並沒有忽略Excel的價值,反而強調了Excel與Power BI的互補性。它教我們如何在Power BI分析完後,將結果匯出到Excel,進行更細緻的文字說明和客製化排版。這種「軟硬兼施」的教學方式,讓我感覺到所學知識是可以立即應用在工作上的,並且真正地提升了我的工作效率和專業能力。對於台灣的電商從業人員來說,這本《**大数据分析Excel Power BI全方位应用(第三版)**》絕對是讓你功力大增的絕佳工具書!

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我真的必須用力推薦這本《**大数据分析Excel Power BI全方位应用(第三版)**》!在還沒看到這本書之前,我一直覺得Excel已經是我的極限了,頂多在裡面寫寫複雜的函數,做做樞紐分析,但總覺得無法更進一步。身為一個在台灣的行銷企劃,我每天都要處理大量的行銷活動數據、廣告投放成效、以及社群媒體的互動數據,要把這些數據轉化成有意義的洞察,真的非常耗費心神。 這本書的出現,簡直像一道曙光!它最讓我讚賞的是,它並不是單純地介紹Power BI這個軟體,而是將Excel的基礎能力與Power BI的強大功能做了非常完美的結合。書中一開始就針對Excel的數據準備做了非常細緻的講解,像是如何利用「資料清理」功能來處理雜亂的文字欄位、如何使用「Power Query」來自動化數據的合併與轉換,以及如何透過「Power Pivot」來建立一個穩固的資料模型。這些基礎步驟,往往是決定後續Power BI分析成敗的關鍵,而這本書卻給了我非常紮實的指導。 接著,它就引導我進入Power BI的學習。最讓我印象深刻的是,書中對DAX函數的講解,非常系統化且貼近實際應用。行銷分析需要很多指標,像是點擊率 (CTR)、轉換率 (Conversion Rate)、顧客終身價值 (CLV) 等等,過去在Excel裡計算這些指標,常常要寫很多複雜的公式,而且容易出錯。但透過Power BI的DAX函數,我能夠更精準、更有效地計算這些指標,並且能夠進行多維度的分析。書中提供了非常多針對行銷情境的DAX範例,例如如何分析不同廣告平台的ROI、如何追蹤網頁流量的轉換路徑、以及如何計算社群媒體的互動指標。 而且,這本書在數據視覺化和儀表板設計方面,也提供了非常專業的指導。我過去做的報表,大多是文字和簡單圖表的組合,看起來很乾,而且不易閱讀。但透過這本書,我學會了如何根據行銷數據的特性,選擇最適合的圖表類型,例如用漏斗圖來展示轉換過程、用折線圖來追蹤趨勢、用散點圖來分析關聯性。更重要的是,我學會了如何設計出讓使用者能夠輕鬆互動的儀表板,例如透過篩選器來快速切換不同的行銷活動、透過鑽取功能來深入了解某個廣告的投放細節。這讓我的行銷報告,變得更具說服力和影響力。 最讓我感動的是,這本書並沒有將Excel貶低,反而強調了Excel與Power BI的互補性。它教我們如何在Power BI分析完後,將結果匯出到Excel,進行更細緻的文字說明和客製化排版。這種「軟硬兼施」的教學方式,讓我感覺到所學知識是可以立即應用在工作上的,並且真正地提升了我的工作效率和專業能力。對於台灣的行銷從業人員來說,這本《**大数据分析Excel Power BI全方位应用(第三版)**》絕對是讓你功力大增的絕佳工具書!

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這本《**大数据分析Excel Power BI全方位应用(第三版)**》絕對是我今年度在工作上做過最明智的投資之一!身為一個在台灣科技業擔任專案經理,每天都要處理大量的專案進度、資源分配、風險評估數據。過去,我都是仰賴Excel來製作各式各樣的報表,雖然習慣了,但總覺得效率不高,而且很多時候,當數據量龐大,或是需要多角度檢視時,Excel就會變得非常難操作,報表也常常是靜態的,無法進行互動式的分析。 當我聽說Power BI可以將數據視覺化做到極致,並且提供高度的互動性時,我就躍躍欲試。但市面上Power BI的教學書籍琳瑯滿目,我不知道該從何下手。後來,我偶然間看到了這本《**大数据分析Excel Power BI全方位应用(第三版)**》,它的書名就非常吸引我:「全方位應用」,而且是「第三版」,代表它內容應該是經過不斷更新和優化的。 拿到書後,我真的驚為天人。它並不是一本純粹教你Power BI軟體操作的教學書,而是從根本上,將Excel的優勢與Power BI的強大功能做了最完美的結合。書中一開始就深入探討了Excel在數據準備階段的關鍵性,包括如何利用Excel的函數、資料驗證、條件式格式設定等,來確保匯入Power BI的資料是乾淨、準確的。這點對我非常重要,因為過去很多報表出現問題,都是因為原始數據有誤。 接著,它就帶領我進入Power BI的世界。讓我印象深刻的是,書中對於Power BI的資料轉換 (Power Query) 和資料建模 (Data Modeling) 這兩個核心概念,有非常深入且清楚的說明。它不僅教你如何操作,更重要的是解釋了「為什麼」要這麼做,以及這樣做的好處。例如,在建立資料模型時,書中詳細講解了各種關聯性的類型,以及如何正確建立,這讓我在後續撰寫DAX公式時,能夠事半功倍。 而DAX函數的部分,這本書更是我的「寶庫」!它提供了非常多樣化的DAX函數應用範例,從基礎的SUM, AVERAGE, COUNT,到進階的CALCULATE, FILTER, ALL, ALLEXCEPT,甚至是一些時間智慧函數,都一一涵蓋。更難得的是,書中會針對每一個範例,詳細解釋其邏輯和應用情境,讓我能夠真正理解函數的運作方式,而不僅僅是死記硬背。透過這些DAX公式,我得以創造出許多過去在Excel裡想都不敢想的複雜指標,像是專案進度達成率、資源預算消耗率、或是關鍵里程碑的延遲天數分析。 此外,這本書在報表視覺化和儀表板設計的部分,也是相當專業。它不僅教你如何套用預設的圖表,更強調如何根據數據的特性和分析的目的,來選擇最恰當的視覺化方式,並且如何透過篩選器、書籤、 drill-through 等互動功能,讓儀表板變得生動且實用。我現在能夠製作出讓主管一眼就能掌握專案全局的儀表板,大大提升了決策效率。這本書絕對是台灣職場上,想在數據分析領域更上一層樓的朋友們,最值得入手的一本工具書!

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我必須非常、非常、非常地推薦這本《**大数据分析Excel Power BI全方位应用(第三版)**》!身為一個在台灣從事教育行業的研究員,我每天都要處理大量的學生學習數據、課程評估數據、以及教學成效數據。過去,我最熟悉的工具就是Excel,但我總覺得,Excel的分析能力,對於我們在教育領域,想要深入了解學習成效、找出教學瓶頸,已經顯得有點不足。 這本書簡直就像是為我量身打造的!它最大的優點,就是將Excel的紮實基礎與Power BI的強大進階功能做了最完美的結合。書中一開始就針對Excel的數據準備做了非常深入的講解,像是如何利用Excel的「文字函數」、「邏輯函數」來處理學生的姓名、成績等文字型數據;如何利用「資料排序」、「篩選」來整理大量的出勤記錄;以及如何使用「Power Query」來自動化合併來自不同班級、不同學期的學生數據。這些步驟,對於我們在教育領域處理大量、複雜的數據來說,真的非常有幫助。 接著,它就循序漸進地引導我進入Power BI的世界。最讓我印象深刻的是,它對於Power BI資料模型的建構,有非常清晰且深入的講解。在教育領域,我們經常需要分析來自不同來源的數據,像是學生的考試成績、課堂參與度、以及課後練習的完成情況。過去,要將這些數據整合在一起進行深入分析,非常困難。但透過Power BI的資料建模,我學會了如何將這些不同來源的數據,建立起清晰的關聯性,進而能夠進行跨學期、跨班級的學習成效比較。 而DAX函數的應用,更是讓我大開眼界。書中提供了非常多貼近教育領域的DAX範例,像是如何計算學生的平均分數、分析不同科目的分數分佈、以及追蹤學生的進步幅度。我過去只能透過Excel的SUMIF, AVERAGEIF 等函數來進行簡單的匯總,但DAX的強大運算能力,讓我能夠計算出更複雜的指標,例如計算班級的平均進步分數、分析哪些教學方法對學生成績影響最大、或是預測學生的學習風險。這大大提升了我對學生學習數據的洞察能力。 更重要的是,這本書教我如何將這些數據轉化成具備高度互動性的儀表板。過去,我的報表都是靜態的,但現在,我能夠製作出讓老師、家長,甚至是學生本人,都能夠透過篩選器、鑽取功能,自行探索數據、發現問題的儀表板。例如,我可以製作一個針對個別學生的學習成效儀表板,讓老師能夠快速了解學生的強項和弱項,並且針對性地提供輔導。這讓我的工作不只停留在數據的呈現,更能進一步提供具備決策價值的洞察。這本《**大数据分析Excel Power BI全方位应用(第三版)**》絕對是台灣教育從業人員,在數據分析領域必備的寶典!

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我必須老實說,在接觸這本《**大数据分析Excel Power BI全方位应用(第三版)**》之前,我對「大數據」這個詞,一直抱持著一種既期待又怕受傷害的感覺。身為在台灣零售業擔任營運分析師,我每天都在處理大量的銷售數據、庫存數據、以及客戶消費行為數據。Excel是我最熟悉的工具,但隨著業務規模的擴大,Excel已經漸漸顯露出它的力不從心。 這本書真的為我打開了一扇新世界的大門!它並沒有將Power BI塑造成一個高不可攀的工具,而是從Excel這個我們最熟悉的平台出發,循序漸進地引導我們進入Power BI的強大世界。書中一開始就深入探討了Excel數據處理的黃金法則,像是如何有效地進行數據清洗、如何利用Power Query來自動化數據轉換流程,以及如何使用Power Pivot建立高效的資料模型。這讓我意識到,原來許多看似複雜的數據處理問題,在Excel裡也有著非常優雅的解決方案,而且這些基礎知識,對於後續學習Power BI至關重要。 接著,當我們進入Power BI的學習時,書中的步驟講解非常細膩,而且充滿了零售業實際應用場景。我學會了如何將來自POS系統、線上商城、以及CRM系統的數據,整合成一個統一的資料模型。書中關於DAX函數的講解,更是讓我印象深刻,它提供了非常多實用的範例,像是如何計算商品的銷售額、毛利率、庫存週轉率,以及如何分析不同產品線的銷售表現。我甚至學會了如何利用DAX函數,進行顧客分群分析,找出高價值顧客,並且預測其未來消費行為。 最讓我驚豔的是,這本書在數據視覺化和儀表板設計的部分,提供了非常專業的指導。它不僅教我們如何套用各種圖表,更重要的是教我們如何根據零售業的營運目標,設計出具有高度互動性和洞察力的儀表板。我現在能夠製作出讓主管一目了然的儀表板,清楚地呈現各分店的銷售業績、庫存狀況、以及促銷活動的成效。透過儀表板上的篩選器,主管們可以快速地分析特定商品、特定地區、或是特定時間段的銷售數據,做出更精準的營運決策。 而且,這本書的作者並沒有忽略Excel的價值,反而強調了Excel與Power BI的互補性。它教我們如何利用Excel的優勢,來輔助Power BI的分析,例如在Power BI製作報表前,先利用Excel進行一些彈性的數據模擬;或者是在Power BI分析完後,再將結果匯出到Excel,進行更細緻的文字說明和客製化排版。這種「軟硬兼施」的教學方式,讓我感覺到所學知識能夠立即應用在工作中,並且真正地提升了我的工作效率和專業能力。對於台灣零售業的夥伴們,這本《**大数据分析Excel Power BI全方位应用(第三版)**》絕對是讓你功力倍增的神兵利器!

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說實話,一開始我拿到這本《**大数据分析Excel Power BI全方位应用(第三版)**》的時候,心裡其實有點打鼓。畢竟,Excel我用了很多年,Power BI又是近幾年才聽說的「新玩意兒」,想說會不會很難學?但身為一個在金融業擔任數據分析師,我知道自己不能再停留在原地。傳統的Excel報表已經無法滿足現在快速變化的市場需求,我需要更強大的工具來提升我的分析效率和深度。 結果,這本書完全超出了我的預期!它就像是一本「武功秘笈」,把Excel和Power BI這兩大神器結合起來,而且還有「心法」的傳授。書中一開始並沒有直接跳到Power BI,而是先花了很多篇幅,講述如何更有效地在Excel中進行數據準備。我學到了很多以前不知道的Excel進階技巧,像是如何運用「表格」功能來讓數據管理更清晰,如何利用「錄製巨集」來自動化重複性操作,以及如何在Excel中使用「Power Pivot」來建立強大的資料模型。這讓我驚覺,原來Excel本身就蘊藏著巨大的能量,只是我過去沒有發掘出來。 緊接著,書中開始介紹Power BI。它的教學方式非常人性化,一步一步帶領讀者進入Power BI的世界。從資料的匯入、轉換,到建立資料模型、定義關聯性,每一個環節都講得非常清楚。我最喜歡的部分,就是它對DAX函數的講解。金融業的報表,常常需要計算很多複雜的指標,像是報酬率、風險係數、或是市場波動指數。在Excel裡,這些計算往往很繁瑣,但透過Power BI的DAX,我可以輕鬆實現。書中提供了非常多貼近金融領域的DAX範例,像是如何計算不同時間區段的報酬率、如何進行風險因子分析,以及如何建立滾動平均的指標。這些都讓我學到了很多實用的技巧。 而且,這本書不僅僅是教你操作軟體,更重要的是教你如何「思考」如何分析。它強調了數據視覺化的重要性,以及如何設計出一個讓決策者能夠快速理解、並且能夠進行互動式探索的儀表板。我學會了如何將複雜的金融數據,轉化成清晰易懂的圖表,並且透過篩選、鑽取等功能,讓使用者能夠自行挖掘有價值的資訊。這對我向主管匯報市場分析和投資建議,有著無比大的幫助。 最讓我感動的是,書中並沒有忽略Excel的存在,反而將它視為Power BI的有力夥伴。它教我們如何在Power BI分析完後,將結果匯出到Excel,進行更細緻的文字說明或是客製化排版。這種「軟硬兼施」的教學方法,讓我感覺到,我所學到的知識,是可以立即應用在我的工作上的。對於台灣的金融從業人士來說,這本《**大数据分析Excel Power BI全方位应用(第三版)**》絕對是一本讓你功力大增的武功秘笈!

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天啊,我必須要跟大家強烈推薦這本《**大数据分析Excel Power BI全方位应用(第三版)**》!身為一個在台灣的上班族,每天都要跟報表、數據打交道,以前總覺得Excel已經夠用了,但自從接觸了Power BI,我才發現自己根本是井底之蛙。這本書,真的就像它的書名一樣,把Excel和Power BI這兩個工具結合得天衣無縫。 我還記得剛開始接觸Power BI的時候,真的有點不知所措,它的介面跟Excel比起來,感覺更專業,也更複雜。但這本書的編排非常用心,從最基礎的Excel資料整理、函數運用,一路帶到Power BI的資料匯入、轉換、建模,然後再到視覺化報表的製作。它的說明非常細緻,而且裡面大量的範例,都是我們在實際工作上會遇到的情況,像是如何處理雜亂的文字欄位、如何合併來自不同來源的數據、如何建立時間序列分析等等。 最讓我驚豔的是,它並沒有把Power BI獨立出來講,而是很巧妙地將Excel的優勢與Power BI的功能結合。例如,在Power BI的資料轉換階段,書中會教我們如何善用Excel裡一些進階的函數,像是INDEX, MATCH, INDIRECT等,來預先處理數據,這樣匯入Power BI後,就可以省去很多額外的步驟。又或者,當我們在Power BI建立好複雜的度量值 (Measures) 後,書中也會示範如何反向利用這些度量值,在Excel中做更進一步的彈性分析。這種「互補」的概念,真的是我以前從來沒想過的,也讓我的數據分析能力更上一層樓。 而且,這本書裡面的圖文並茂,每一頁都有清晰的截圖,步驟說明也寫得很清楚,即使是像我這樣對Power BI比較生疏的讀者,也能夠跟著一步一步操作。它並不是那種枯燥乏味的理論書,而是充滿了實戰技巧。書中提到的一些進階技巧,例如DAX函數的撰寫、參數式報表的設計、以及如何透過Power BI與其他系統串接,都讓我印象深刻。我甚至學會了如何根據不同的決策需求,客製化設計互動式的儀表板,讓老闆一眼就能掌握關鍵資訊。 總之,如果你跟我一樣,覺得Excel的報表製作已經遇到瓶頸,或者想學習一個更強大、更現代化的數據分析工具,那麼這本《**大数据分析Excel Power BI全方位应用(第三版)**》絕對是你的首選。它不只是一本書,更像是一個隨身的數據分析導師,讓你在台灣這個競爭激烈的職場上,能夠脫穎而出。我強烈推薦!

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