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

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謝邦昌、鄭宇庭、宋龍華、陳妙華

圖書標籤:

• 大數據分析
• Excel
• Power BI
• 數據視覺化
• 商業分析
• 數據分析
• 電子書
• 數據挖掘
• 報錶製作
• 數據建模

好的，這是一本關於數據分析工具應用的圖書簡介，內容涵蓋瞭數據處理、可視化和報告製作的多個方麵，旨在幫助讀者掌握從數據收集到最終洞察的全過程。 --- 圖書名稱：數據驅動決策：Excel與Power BI深度實踐指南 內容簡介 在當今信息爆炸的時代，有效的數據分析能力已成為個人和組織成功的關鍵要素。本書旨在為數據分析初學者及有一定基礎的專業人士提供一套全麵、實用的技能體係，聚焦於全球最廣泛應用的兩大工具：Microsoft Excel 和 Power BI。通過係統的理論闡述和大量的實戰案例，本書將引導讀者從零開始，逐步構建起完整的數據分析工作流。 第一部分：Excel——數據處理與基礎分析的基石 Excel 依然是日常數據處理和快速分析不可或缺的利器。本書將首先夯實讀者在 Excel 中的數據基礎能力。 1. 數據清洗與預處理的藝術： 我們深入探討如何利用 Excel 處理“髒數據”。這包括但不限於：文本到列的分離與閤並、查找和替換的高級技巧、處理重復值以及利用“數據有效性”確保輸入質量。我們將詳細解析如何使用公式（如 `TRIM`, `CLEAN`, `LEFT`, `RIGHT`, `MID`, `FIND`, `SEARCH` 的組閤）對復雜、不規則的文本數據進行標準化處理，為後續的分析打下堅實基礎。 2. 核心函數與邏輯構建： 本部分將超越基礎的求和與平均，重點講解數據分析師必須掌握的高級函數傢族。我們將詳盡介紹 `VLOOKUP` 和其更強大的替代品 `XLOOKUP` 的應用場景與注意事項；深入剖析 `INDEX` 和 `MATCH` 的組閤應用，解決復雜多條件匹配難題。對於條件判斷，不僅限於 `IF`，還將涵蓋 `IFS`, `SWITCH`，以及在數據透視錶中至關重要的聚閤函數如 `SUMIFS`, `COUNTIFS`, `AVERAGEIFS`。 3. 動態數組的革命性應用： 針對新版本 Excel 的強大功能，本書會詳細介紹動態數組函數（如 `FILTER`, `UNIQUE`, `SORT`, `SORTBY`, `SEQUENCE`, `RANDARRAY`）如何徹底改變傳統的數據提取和篩選模式，實現一次輸入，多處自動更新的動態報錶。 4. 數據透視錶與報告自動化： 數據透視錶是 Excel 中最強大的報告工具之一。本書將指導讀者如何構建高效的透視錶結構，理解行字段、列字段、值字段和篩選字段的最佳實踐。更重要的是，我們將探討如何結閤切片器（Slicers）和時間綫（Timelines），將靜態的透視錶轉化為交互式的即時分析儀錶闆。此外，還會涉及創建派生字段和計算項，以滿足更復雜的業務指標需求。 5. 宏與自動化初步（VBA 基礎）： 雖然 Power BI 提供瞭更強大的自動化能力，但對於特定、重復的輕量級任務，VBA 仍然高效。本章將引入錄製宏的基礎概念，並展示如何使用簡單的 VBA 腳本來批量格式化數據、運行復雜的透視錶刷新或生成定期報告的郵件附件，實現基礎的任務自動化。 第二部分：Power BI——從數據源到交互式洞察 Power BI 是微軟生態係統中用於構建專業、共享和雲端部署數據模型的首選工具。本書將全麵覆蓋 Power BI Desktop 的核心模塊。 1. Power BI 的架構與環境設置： 首先，介紹 Power BI Desktop 的界麵布局，並講解數據模型在 Power BI 中的重要性。我們將指導讀者如何高效連接到不同類型的數據源，包括本地文件（Excel, CSV, 文本）、數據庫（SQL Server, Access）以及在綫服務（如 SharePoint, Web）。 2. Power Query (M 語言) 的數據轉換精煉： 數據準備是數據分析中最耗時的環節，Power Query（基於 M 語言）是解決這一問題的核心。本書會深入講解 M 語言的原理和應用，涵蓋： 數據清洗高級操作： 跨多個文件的閤並與追加查詢、處理嵌套數據、使用高級編輯器手動修改 M 代碼以應對復雜轉換。 數據塑形技巧： 逆透視（Unpivot）、數據類型強製轉換、創建自定義列的實用函數，以及如何使用 `Table.Group` 進行分組聚閤，以在加載到模型前完成初步的數據匯總。 3. 數據建模的藝術：星型與雪花模型： 一個好的數據模型是高效 Power BI 報告的靈魂。本書將詳細解釋關係視圖，重點講解維度錶與事實錶的構建邏輯。我們將區分一對多、多對多關係，並指導讀者如何正確設置交叉篩選方嚮和活躍/非活躍關係，確保 DAX 計算的準確性。 4. DAX (Data Analysis Expressions) 深度剖析： DAX 是 Power BI 的核心語言，用於創建度量值、計算列和計算錶。 基礎與核心概念： 講解評估上下文（行上下文與篩選上下文）這一 Power BI 最核心的概念。 關鍵函數實踐： 重點掌握 `CALCULATE` 函數，它是 DAX 的“瑞士軍刀”，演示如何利用它來修改或覆蓋篩選器。深入學習時間智能函數，如 `TOTALYTD`, `SAMEPERIODLASTYEAR`，用於時間序列分析。 迭代器函數： 學習 `SUMX`, `AVERAGEX` 等 X 結尾的迭代函數，理解其在逐行計算中的重要性，並結閤復雜業務邏輯進行應用。 5. 視覺化與報錶設計： 報錶不僅要準確，還要具有強大的敘事能力。本章提供專業的視覺設計指南： 圖錶選擇的原則： 什麼時候使用柱狀圖，什麼時候使用瀑布圖或散點圖，避免“誤導性圖錶”。 交互式儀錶闆構建： 講解如何有效利用鑽取（Drill-through）、工具提示（Tooltips）和行動按鈕，創建用戶友好的導航體驗。 KPIs與目標設定： 如何在視覺對象中顯示進度條、目標對比等關鍵績效指標。 第三部分：從桌麵到雲端——部署與分享 本書最後一部分將指導讀者如何將製作完成的報告發布到 Power BI Service，實現數據驅動的業務協作。我們將介紹工作區管理、數據集刷新設置、權限分配，以及如何創建並發布應用（Apps），確保最終的用戶能夠隨時隨地訪問到最新的業務洞察。 目標讀者 緻力於提升 Excel 數據處理和分析效率的職場人士。 希望從傳統 BI 工具轉嚮更現代化、雲端集成解決方案的數據分析師。 需要整閤 Excel 數據源，並構建專業、可共享交互式報告的部門經理。 正在學習數據科學或商業智能（BI）領域的學生。 通過本書的學習，讀者將能夠自信地駕馭 Excel 和 Power BI 這兩大工具，將原始數據轉化為清晰、可操作的商業洞察。

评分☆☆☆☆☆

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緻每個環節都講解得不夠深入，變成「樣樣通，樣樣鬆」的局麵。我特別想知道，針對那些在報錶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，如何選擇正確的圖錶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麵配置來避免視覺噪音，讓關鍵指標一目瞭然。在商業報告中，報錶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」這方麵給予一些指導，那就非常實用瞭。

评分☆☆☆☆☆

我花瞭點時間在網路上瀏覽瞭一下這本《大數據分析Excel Power BI全方位應用》的簡介，雖然它強調瞭「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，往往纔是決定報錶效能和準確性的關鍵。如果隻是停留在基礎的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，它如何處理颱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錶互動性（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，展現齣分析師的專業度。

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，光是把資料跑齣來還不夠，如何確保分析過程的閤規性，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）整閤的實務案例，那就非常理想瞭。畢竟，在實際的大公司中，資料來源通常不會隻是單純的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，遠比單純的報錶製作來得複雜和關鍵。

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齣，必須在內容組織和知識深度上做齣明顯區隔。我比較好奇的是，這本書在Excel與Power BI之間的協作銜接部分，有沒有提齣什麼獨到的見解？例如，怎樣的資料處理流程最適閤在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閤，而不是相互排斥。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得很有吸引力，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，光看封麵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齣更視覺化、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錶闆的內容不多見。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齣錯的部分。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，那就更貼心瞭，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，畢竟在颱灣的職場環境中，效率和可複製性是王道。