大數據分析Excel Power BI全方位應用 (電子書) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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謝邦昌、鄭宇庭、宋龍華、陳妙華

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好的，这是一本关于数据分析工具应用的图书简介，内容涵盖了数据处理、可视化和报告制作的多个方面，旨在帮助读者掌握从数据收集到最终洞察的全过程。 --- 图书名称：数据驱动决策：Excel与Power BI深度实践指南 内容简介 在当今信息爆炸的时代，有效的数据分析能力已成为个人和组织成功的关键要素。本书旨在为数据分析初学者及有一定基础的专业人士提供一套全面、实用的技能体系，聚焦于全球最广泛应用的两大工具：Microsoft Excel 和 Power BI。通过系统的理论阐述和大量的实战案例，本书将引导读者从零开始，逐步构建起完整的数据分析工作流。 第一部分：Excel——数据处理与基础分析的基石 Excel 依然是日常数据处理和快速分析不可或缺的利器。本书将首先夯实读者在 Excel 中的数据基础能力。 1. 数据清洗与预处理的艺术： 我们深入探讨如何利用 Excel 处理“脏数据”。这包括但不限于：文本到列的分离与合并、查找和替换的高级技巧、处理重复值以及利用“数据有效性”确保输入质量。我们将详细解析如何使用公式（如 `TRIM`, `CLEAN`, `LEFT`, `RIGHT`, `MID`, `FIND`, `SEARCH` 的组合）对复杂、不规则的文本数据进行标准化处理，为后续的分析打下坚实基础。 2. 核心函数与逻辑构建： 本部分将超越基础的求和与平均，重点讲解数据分析师必须掌握的高级函数家族。我们将详尽介绍 `VLOOKUP` 和其更强大的替代品 `XLOOKUP` 的应用场景与注意事项；深入剖析 `INDEX` 和 `MATCH` 的组合应用，解决复杂多条件匹配难题。对于条件判断，不仅限于 `IF`，还将涵盖 `IFS`, `SWITCH`，以及在数据透视表中至关重要的聚合函数如 `SUMIFS`, `COUNTIFS`, `AVERAGEIFS`。 3. 动态数组的革命性应用： 针对新版本 Excel 的强大功能，本书会详细介绍动态数组函数（如 `FILTER`, `UNIQUE`, `SORT`, `SORTBY`, `SEQUENCE`, `RANDARRAY`）如何彻底改变传统的数据提取和筛选模式，实现一次输入，多处自动更新的动态报表。 4. 数据透视表与报告自动化： 数据透视表是 Excel 中最强大的报告工具之一。本书将指导读者如何构建高效的透视表结构，理解行字段、列字段、值字段和筛选字段的最佳实践。更重要的是，我们将探讨如何结合切片器（Slicers）和时间线（Timelines），将静态的透视表转化为交互式的即时分析仪表板。此外，还会涉及创建派生字段和计算项，以满足更复杂的业务指标需求。 5. 宏与自动化初步（VBA 基础）： 虽然 Power BI 提供了更强大的自动化能力，但对于特定、重复的轻量级任务，VBA 仍然高效。本章将引入录制宏的基础概念，并展示如何使用简单的 VBA 脚本来批量格式化数据、运行复杂的透视表刷新或生成定期报告的邮件附件，实现基础的任务自动化。 第二部分：Power BI——从数据源到交互式洞察 Power BI 是微软生态系统中用于构建专业、共享和云端部署数据模型的首选工具。本书将全面覆盖 Power BI Desktop 的核心模块。 1. Power BI 的架构与环境设置： 首先，介绍 Power BI Desktop 的界面布局，并讲解数据模型在 Power BI 中的重要性。我们将指导读者如何高效连接到不同类型的数据源，包括本地文件（Excel, CSV, 文本）、数据库（SQL Server, Access）以及在线服务（如 SharePoint, Web）。 2. Power Query (M 语言) 的数据转换精炼： 数据准备是数据分析中最耗时的环节，Power Query（基于 M 语言）是解决这一问题的核心。本书会深入讲解 M 语言的原理和应用，涵盖： 数据清洗高级操作： 跨多个文件的合并与追加查询、处理嵌套数据、使用高级编辑器手动修改 M 代码以应对复杂转换。 数据塑形技巧： 逆透视（Unpivot）、数据类型强制转换、创建自定义列的实用函数，以及如何使用 `Table.Group` 进行分组聚合，以在加载到模型前完成初步的数据汇总。 3. 数据建模的艺术：星型与雪花模型： 一个好的数据模型是高效 Power BI 报告的灵魂。本书将详细解释关系视图，重点讲解维度表与事实表的构建逻辑。我们将区分一对多、多对多关系，并指导读者如何正确设置交叉筛选方向和活跃/非活跃关系，确保 DAX 计算的准确性。 4. DAX (Data Analysis Expressions) 深度剖析： DAX 是 Power BI 的核心语言，用于创建度量值、计算列和计算表。 基础与核心概念： 讲解评估上下文（行上下文与筛选上下文）这一 Power BI 最核心的概念。 关键函数实践： 重点掌握 `CALCULATE` 函数，它是 DAX 的“瑞士军刀”，演示如何利用它来修改或覆盖筛选器。深入学习时间智能函数，如 `TOTALYTD`, `SAMEPERIODLASTYEAR`，用于时间序列分析。 迭代器函数： 学习 `SUMX`, `AVERAGEX` 等 X 结尾的迭代函数，理解其在逐行计算中的重要性，并结合复杂业务逻辑进行应用。 5. 视觉化与报表设计： 报表不仅要准确，还要具有强大的叙事能力。本章提供专业的视觉设计指南： 图表选择的原则： 什么时候使用柱状图，什么时候使用瀑布图或散点图，避免“误导性图表”。 交互式仪表板构建： 讲解如何有效利用钻取（Drill-through）、工具提示（Tooltips）和行动按钮，创建用户友好的导航体验。 KPIs与目标设定： 如何在视觉对象中显示进度条、目标对比等关键绩效指标。 第三部分：从桌面到云端——部署与分享 本书最后一部分将指导读者如何将制作完成的报告发布到 Power BI Service，实现数据驱动的业务协作。我们将介绍工作区管理、数据集刷新设置、权限分配，以及如何创建并发布应用（Apps），确保最终的用户能够随时随地访问到最新的业务洞察。 目标读者 致力于提升 Excel 数据处理和分析效率的职场人士。 希望从传统 BI 工具转向更现代化、云端集成解决方案的数据分析师。 需要整合 Excel 数据源，并构建专业、可共享交互式报告的部门经理。 正在学习数据科学或商业智能（BI）领域的学生。 通过本书的学习，读者将能够自信地驾驭 Excel 和 Power BI 这两大工具，将原始数据转化为清晰、可操作的商业洞察。

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從另一個角度來看，這本書的書名強調「全方位應用」，這可能意味著它試圖涵蓋的範圍非常廣泛，從最基礎的拖拉點擊到可能涉及到的M語言或DAX進階函數。這種「大而全」的書籍有時會讓我有點擔心，會不會因為要涵蓋太多內容而導致每個環節都講解得不夠深入，變成「樣樣通，樣樣鬆」的局面。我特別想知道，針對那些在報表設計上有美學要求的使用者，書中是否有提供關於視覺化設計原則的指導？例如，如何選擇正確的圖表類型來傳達特定的商業訊息（比如，何時該用瀑布圖而不是長條圖），以及如何利用顏色和版面配置來避免視覺噪音，讓關鍵指標一目瞭然。在商業報告中，報表的美觀度和清晰度往往是影響決策者採納建議的隱形因素，如果能從「數據呈現的心理學」這方面給予一些指導，那就非常實用了。

评分☆☆☆☆☆

說真的，現在網路上免費的教學資源多到爆炸，YouTube上有太多高手分享Power BI的操作技巧，有些甚至比付費書籍還要即時和深入。因此，一本實體或電子書要脫穎而出，必須在內容組織和知識深度上做出明顯區隔。我比較好奇的是，這本書在Excel與Power BI之間的協作銜接部分，有沒有提出什麼獨到的見解？例如，怎樣的資料處理流程最適合在Excel中完成，而哪些部分則必須交給Power Query或DAX來處理，以達到最佳效能？很多初學者會在這兩者間拉扯，不知道該用哪個工具做哪個環節。如果書中能提供一個清晰的「工具選擇決策樹」或者「最佳實踐路徑圖」，對於提升整體分析效率會非常有幫助。畢竟，Excel的易用性和Power BI的強大運算能力需要被有效結合，而不是相互排斥。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封面設計得很有吸引力，那種科技藍和數據流動的視覺效果，一看就知道是講現代商業智能的工具書。不過，光看封面是無法判斷內容深度的，我最近剛好在研究如何用現有的工具做出更視覺化、更深入的商業洞察，所以很期待能從這本書裡挖到一些實戰技巧。畢竟現在市場上充斥著太多理論多、實作少的書籍，真正能手把手教你從零開始建構一個完整儀表板的內容不多見。我特別希望它能涵蓋到資料清洗和轉換的複雜環節，因為那往往是專案中最耗時也最容易出錯的部分。如果能有針對特定產業別（例如零售業的庫存分析或金融業的風險評估）的範例，那就更貼心了，這樣在我們實際工作套用時，就能少走很多彎路，不用自己費力去建構基礎框架。總體來說，我對它能否提供一套完整的、從資料匯入到視覺化呈現的標準作業流程抱持著高度期待，畢竟在台灣的職場環境中，效率和可複製性是王道。

评分☆☆☆☆☆

聽說這本是電子書格式，這對我來說是個好消息，因為我可以隨身攜帶，需要查閱特定步驟時可以快速搜尋。不過，身為一個經常需要處理大量客戶資料的顧問，我最擔心的就是書中對於資料隱私和安全性規範的著墨有多少。在現今的法規環境下，光是把資料跑出來還不夠，如何確保分析過程的合規性，並在Power BI Service上進行恰當的權限控管，是極為重要的一環。我不確定這本書是否會觸及到Power BI Gateway的設定、行資料閘道器的部署，或是企業級別的資料安全框架。如果內容能包含一些關於如何與現有企業資料倉儲（Data Warehouse）整合的實務案例，那就非常理想了。畢竟，在實際的大公司中，資料來源通常不會只是單純的Excel檔案，而是分散在各種伺服器或資料庫中，如何建立穩定的資料管道，遠比單純的報表製作來得複雜和關鍵。

评分☆☆☆☆☆

我花了點時間在網路上瀏覽了一下這本《大數據分析Excel Power BI全方位應用》的簡介，雖然它強調了「全方位」這個詞，但老實說，對於一個已經對Excel函數和基礎Power BI操作有點概念的人來說，最大的挑戰是如何從「會用」晉升到「用得好、用得巧」。我比較想知道的是，書中對於進階的DAX語法結構，是否有深入且清晰的解釋？特別是在處理複雜的時間序列分析或是跨期比較時，那些看似簡單的公式背後隱藏的邏輯，往往才是決定報表效能和準確性的關鍵。如果只是停留在基礎的SUM、AVERAGE這些層級，那可能對有經驗的使用者來說幫助有限。我更關心的是，它如何處理台灣本地特有的資料格式問題，例如中文編碼的相容性、或是特定政府公開資料的抓取與轉換規範。如果能提供一些提升報表互動性（例如參數設定、鑽取路徑優化）的訣竅，那會是極大的加分項，畢竟在提案簡報時，那些流暢的互動體驗往往能讓人眼睛為之一亮，展現出分析師的專業度。