翻倍效率工作術 - 不會就太可惜的Excel+Power BI大數據視覺圖錶設計與分析(第二版) (電子書)

翻倍效率工作術 - 不會就太可惜的Excel+Power BI大數據視覺圖錶設計與分析(第二版) (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

文淵閣工作室
圖書標籤:
  • Excel
  • Power BI
  • 數據分析
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具體描述

  【Excel+Power BI最佳暢銷經典】 
 
  用1張圖,說1000字!大數據商業數字解讀不再是難事! 
 
  ‧行銷企劃、市場需求、業務開發、解析銷售、洞察機會、統計預測、剖析財務、銷售分析、解讀趨勢、佈局未來! 
  ‧不會巨集、函數,不會寫程式怎麼辦?用Power BI建立動態報錶,讓老闆與客戶颳目相看! 
  ‧高效率多元化的互動式視覺圖錶竟然這麼簡單,現成的視覺效果套用就很專業! 
  ‧搭配Facebook貼文按讚數、OneDrive與Google雲端平颱線上試算錶,呈現即時數據! 
 
  ■ 數據分析力決定職場競爭力 
 
  掌握財務、行銷、人力資源、銷售、IT、生產…等環節所需的大數據資訊,隨時分析、解讀趨勢,輕鬆上手互動式資料視覺效果工具,讓商務分析變得很簡單。 
 
  ■ 零失誤的資料整理術–有正確的資料纔能產生正確的結論,用Excel+Power Query編輯器提升數據正確性。 
 
  ‧資料不聽話?移除多餘空白,統一全型半型、字母大、小寫 
  ‧不手殘,整理缺失資料、空值(null)、錯誤(error)與重複輸入項目 
  ‧依字元數、依符號,拆分大量資料與數據 
  ‧新增條件式資料行,不需要使用函數為資料分群 
  ‧日期資料轉換為年份、季別、月份、星期幾 
  ‧想要加入更多資料記錄與資料錶就要用附加查詢與閤併查詢 
  ‧一次取得並閤併資料夾中多個檔案的資料 
  ‧短短幾秒鐘,完成令人傷腦筋的資料錶結構轉換 
 
  ■ 高效率的圖像化互動式報錶–以商務主題進行跨資料錶分析,輕鬆解讀大數據。 
 
  ‧很愛長條圖?你應該要為不同的資料挑選最適閤的圖錶呈現。 
  ‧預設效果一定不會好看,調整標題和屬性,纔能突顯資料的重要性。 
  ‧不會配色!各種主題的專業佈景色彩馬上套用 
  ‧為資料標籤數值資料加上$ % ,符號 
  ‧動手指定文字資料的排序,不再隻能呆呆依筆劃排序。 
  ‧除瞭預設33個視覺效果,告訴你如何取得更多線上視覺效果! 
  ‧資料太多?加個交叉分析篩選器就能讓關鍵資料快速呈現 
  ‧鑽研報錶中的數據資訊,並以關聯性及DAX計算資料行建立資料與視覺效果的進階應用。 
  ‧以"顧客消費統計分析"、"零售業銷售與業績統計分析" 二個主題應用讓你輕鬆入門。 
  ‧掌握Facebook數據資料,瞭解歷年貼文按讚數及熱門按讚時間。 
  ‧完美搭配OneDrive、Google雲端平颱上的試算錶數據資料,線上連結即時更新。 
  ‧聰明使用書籤,設計頁麵超連結!簡報中嵌入Power BI動態報錶! 
 
  ■ 雲端、手機跨平颱即時掌握關鍵數據 
 
  將製作好的視覺化報錶發行到Power BI雲端平颱分享與應用、群組人員協同作業、將報錶列印或轉換成網頁,讓你隨時隨地於任何裝置上分析見解。 
  更可為手機設計直嚮檢視最佳化儀錶闆配置,讓橫嚮、直嚮檢視擁有各自專屬的畫麵。 
 
  本書提供範例檔,並附有超值的附錄內容。 
 
強力推薦
 
  謝邦昌/臺北醫學大學管理學院院長、臺北醫學大學管理學院大數據研究中心主任、
  颱灣人工智慧發展學會理事長、中華市場研究協會理事長、中華資料採礦協會榮譽理事長 
  王恩琦/颱灣碩軟資深解決方案經理 
  蘇書平/知識社群「為你而讀」執行長
好的,這是一份不包含《翻倍效率工作術 - 不會就太可惜的Excel+Power BI大數據視覺圖錶設計與分析(第二版) (電子書)》內容的圖書簡介,旨在詳細介紹其他圖書可能涵蓋的知識點,並力求自然流暢: --- 《數據驅動決策:現代商業分析與可視化實踐指南》 內容簡介: 在當今這個信息爆炸的時代,數據已成為驅動商業成功的核心資産。然而,原始數據本身並不能直接轉化為價值,關鍵在於如何有效地收集、處理、分析數據,並通過直觀的方式呈現齣來,從而支持更明智的決策。本書旨在為職場人士,無論是數據分析師、市場營銷專傢、財務規劃師,還是渴望提升工作效率的業務管理者,提供一套全麵且實用的數據分析與可視化實踐框架。 本書將帶領讀者從基礎的數據素養齣發,係統性地構建起現代數據分析的技能樹。我們將深入探討數據采集、清洗與預處理的必要性與技巧,這是任何有效分析工作的前提。隨後,我們將聚焦於核心的分析方法,涵蓋描述性統計分析、趨勢識彆、差異對比、關聯性探索等多種常用技術,幫助讀者理解數據背後的故事。 本書的重點之一在於數據可視化。我們將探討如何將枯燥的數字轉化為引人注目的圖錶。我們不僅會介紹各種圖錶的適用場景(例如,何時使用柱狀圖、何時使用摺綫圖、何時采用熱力圖或散點圖),更會深入講解圖錶設計的最佳實踐原則——清晰度、準確性和美觀性並重。讀者將學會如何避免“誤導性圖錶”,確保所傳達的信息真實可靠。 在工具層麵,本書將側重於介紹業界主流的商業智能(BI)平颱和高級電子錶格軟件的強大功能。我們將詳細闡述如何利用這些工具的特定模塊,實現從數據導入到最終儀錶闆構建的全流程操作。具體來說,我們會涵蓋數據模型構建、關鍵績效指標(KPI)的定義與計算、時間智能函數的使用,以及如何構建交互式的報告界麵,使用戶能夠自主探索數據。 核心章節內容概述: 第一部分:數據分析思維與準備 理解數據生命周期: 從業務問題到洞察的完整流程設計。 數據質量的重要性: 識彆並處理缺失值、異常值和數據不一緻性。 基礎統計學迴顧: 均值、中位數、標準差在業務分析中的實際應用。 高效數據準備技術: 運用特定功能快速轉換數據結構,為分析奠定基礎。 第二部分:深度分析方法論 探索性數據分析(EDA): 通過可視化和統計檢驗,快速發現數據中的模式和異常。 時間序列分析基礎: 識彆季節性、周期性和長期趨勢,進行初步預測。 細分與聚類: 如何根據業務屬性將數據進行有效分組,以便進行針對性分析。 關聯性與迴歸分析入門: 探索變量間的相互影響,建立簡單的預測模型。 第三部分:高級數據可視化與故事敘述 圖錶選擇的藝術: 基於分析目的選擇最恰當的視覺元素。 儀錶闆設計原則: 遵循“少即是多”的理念,構建以用戶為中心的交互式布局。 色彩心理學在報告中的應用: 利用色彩增強信息傳遞的效率和情感共鳴。 構建數據故事: 如何組織圖錶序列,引導聽眾理解分析結論並采取行動。 第四部分:現代分析工具的應用技巧 高效數據連接與集成: 掌握從不同數據源(數據庫、文件、雲服務)獲取數據的技巧。 數據建模與關係建立: 構建清晰、高性能的數據模型,支持復雜的查詢和分析。 高級計算與度量值創建: 利用特定語言或函數,定義復雜的業務邏輯和計算指標。 自動化報告與分享: 設置數據刷新機製,確保決策基於最新信息,並安全地分享分析成果。 本書強調實踐性,每一章都配有詳細的操作步驟、貼近實際業務場景的案例分析,以及推薦的練習資源。我們相信,掌握瞭這些技能,讀者將能夠超越簡單的數據報告製作,真正利用數據驅動業務增長,成為組織中不可或缺的“數據翻譯官”。無論您是初入職場的新手,還是尋求進階技能的資深人士,本書都將是您提升數據分析能力、實現職業效率“翻倍”的得力助手。 ---

著者信息

作者簡介
 
文淵閣工作室
 
  一個緻力於資訊圖書創作二十餘載的工作團隊,擅長用輕鬆詼諧的筆觸,深入淺齣介紹難懂的 IT 技術,並以範例帶領讀者學習電腦應用的大小事。 
 
  我們不賣弄深奧的專有名辭,奮力堅持吸收新知的態度,誠懇地與讀者分享在學習路上的點點滴滴,讓軟體成為每個人改善生活應用、提昇工作效率的工具。 
 
  舉凡文書處理、美工動畫、攝影修片、網頁製作、程式開發,都是我們專注的重點,衷心期待能盡我們的心力,幫助每一位讀者燃燒心中的小宇宙,用學習的成果在自己的領域裡發光發熱! 
 
  我們期待自己能在每一本創作中注入快快樂樂的心情來分享, 也期待讀者能在這樣的氛圍下快快樂樂的學習。 
 
  官方網站:www.e-happy.com.tw 
  FB粉絲團:www.facebook.com/ehappytw

圖書目錄

Part 01 大數據資料視覺化 
1 "大數據" 到底與我有什麼關係? 
2 善用資料圖像化分析生活大數據 
3 資料數據視覺化的三個步驟 
4 Power BI 與 Excel 搭配 
5 Power BI 可以做什麼? 
6 無處不在的 Power BI 商業數據平颱 
7 首次學習最閤適的平颱 
8 Power BI 雲端平颱與 Power BI Desktop 的比較 
9 Power BI 線上學習資源 

Part 02 轉換資料為視覺資訊圖錶 
1 進入 Power BI Desktop2 下載安裝 Power BI Desktop 
3 Power BI Desktop 介麵環境 
4 可取得的資料來源 
5 取得資料 
6 取得網路上的開放資料 
7 取得 Facebook 數據資料 
8 建立視覺效果 
9 新增、刪除、複製頁麵 
10 變更視覺效果類型 
11 根據問題選擇視覺類型 
12 儲存報告 
13 Power BI Desktop 的更新 

Part 03 更豐富的視覺化元素 
1 認識視覺效果的組成元素 
2 配色與錶達 
3 調整位置與寬高 
4 標題文字設計 
5 X (水平) 座標軸設計 
6 Y (垂直) 座標軸設計 
7 隱藏/顯示座標軸標籤與標題 
8 調整座標軸刻度單位 
9 調整座標軸刻度範圍 
10 顯示圖例並指定位置與格式 
11 調整資料色彩 
12 用色彩區隔達標或未達標的項目 
13 負值資料以紅色呈現 
14 套用佈景主題色彩 
15 顯示資料標籤並指定格式與位置 
16 為資料標籤數值資料加上 $ % , 
17 動態分析參考線 
18 背景插入影像 
19 背景與邊界框的設計 
20 加上圖案形狀、文字方塊和影像的設計 
21 調整物件的圖層順序 
22 調整頁麵大小、格式和檢視模式 
23 放大檢視個別視覺效果 
24 編輯視覺效果的互動方式 
25 整齊地排列報錶上的物件 
26 交叉分析篩選器的應用 
27 下載更多視覺效果 

Part 04 資料數據的整理與清理術 
1 有正確的資料纔能產生正確的結論 
2 用 Excel 或 Power Query 編輯器? 
3 Excel 整理資料的技巧 
4 Power Query 編輯器整理資料的技巧 
5 套用調整 / 迴到主畫麵 
6 找不到檔案!變更資料來源 
7 附加查詢 (縱嚮閤併資料) 
8 閤併查詢 (橫嚮閤併資料) 
9 一次取得並閤併資料夾中多個檔案資料 
10 轉換資料結構;取消資料錶的樞紐

Part 05 主題式視覺效果應用 
1 顧客消費統計分析 
關聯式資料庫的使用 
以 "環圈圖" 分析男女顧客人數佔比 
以 "摺線與群組直條圖" 分析各年齡層顧客的消費能力 
以 "群組直條圖" 分析顧客的消費金額佔比 
以 "樹狀圖" 分析顧客在各職業類別的佔比 
以 "矩陣" 呈現顧客資料與消費金額明細、小計 
以 "卡片"、"多列卡片" 呈現重要數據 
以 "交叉分析篩選器" 篩選顯示的資料 
版麵配置與整體視覺美化設計 

2 零售業銷售與業績統計分析 
取得更多資料錶 
取得日期的月份、星期名稱 
關聯資料錶 
以 "區域分佈圖" 呈現各地區顧客人數 
以 "地圖" 呈現各地區消費金額佔比 
以 "交叉分析篩選器" 建立日期相關篩選項目 
以 "堆疊橫條圖" 統計各年地區、業務、產品類別銷售金額 
以 "矩陣" 比較各地區購物平颱的銷售狀況 
版麵配置與整體視覺美化設計 

Part 06 資料與視覺效果的進階應用 
1 遞增與遞減排序 
2 自訂排序方式 
3 視覺效果篩選 
4 鑽研日期資料 
5 鑽研自定階層關係的資料 
6 查看詳細記錄與資料 
7 自動分析與解讀 
8 使用量值 
9 應用 DAX 語言新增資料行與量值 
10 書籤與超連結設計 

Part 07 分析 Google 錶單關鍵數據 
1 完成、傳送與停止 Google 錶單 
2 問捲迴覆轉為 Google 試算錶 
3 取得 Google 試算錶數據資料 
4 數據資料初步視覺化 
5 整理與關聯資料錶中的資料 
6 "重新整理" 取得最即時迴覆資料 

Part 08 發行至 Power BI 雲端平颱 
1 註冊並進入 Power BI 雲端平颱 
2 認識 Power BI 雲端平颱 
3 報錶從 Power BI Desktop 發行至雲端 
4 編輯修改報錶樣式及視覺效果 
5 參考內建八大產業範例 

附錄A 更多 Power BI 雲端平颱應用與分享 
附錄B Power BI 行動裝置應用 
附錄C 為手機設計最佳化版麵配置 
附錄D 提升 Excel 試算錶資料輸入的正確性 
附錄E 在 PowerPoint 簡報插入 Power BI 動態報錶 
(附錄A~E是以PDF電子檔形式提供)

圖書序言

  • ISBN:9789865024048
  • EISBN:9789865025694
  • 規格:普通級 / 再版
  • 齣版地:颱灣
  • 檔案格式:EPUB固定版型
  • 建議閱讀裝置:平闆
  • TTS語音朗讀功能:無
  • 檔案大小:80.3MB

圖書試讀

推薦序
 
  自微軟在 2015 年 7 月宣布 Power BI 一般可用 (GA, General Availability) 至今,推廣、 協助客戶瞭解、使用與導入 Power BI 已過瞭四年半。經過三年的開墾,颱灣企業經歷瞭陌生、瞭解、試用、到願意採用與部署,在 2019 年,Power BI 儼然成為視覺分析工具的顯學,一時之間,客戶的需求、各大講師的課程、網頁上的廣告、Facebook 的貼文,如雨後春筍般源源不絕地冒齣來,很高興颱灣的企業、資訊單位、使用者願意敞開心胸,破除雲端服務芥蒂,讓數據說話的能力更上一層樓。 
 
  工欲善其事,必先利其器,Power BI 讓熟悉 Excel 的使用者,進入數據視覺分析的另一個境界,更快速、更直覺、更穩定,更容易洞悉數據的意義,同時也讓資訊單位更快的達到數據視覺報錶成功導入的目標;除瞭工具,一本好書的自學導引,勝過手把手的教學。 
 
  認識鄧君如執行長三年以來,鄧執行長不間斷的協助企業客戶、公共事業單位與使用者上手 Power BI Desktop,獲得好評;而文淵閣工作室也根據客戶的反饋,調整《Excel+Power BI 大數據視覺圖錶設計與分析》一書,去蕪存菁的將最貼近使用者的部分留給大傢,內容包含 Power BI 觀念、上手指引、案例與準則;舉個例子,很多客戶問道:要如何做齣吸睛的報錶,其實吸睛的報錶是門藝術,很多麵嚮要考量,最基本的配色,對於工具人來說如隔山,對於每天麵對錶格數字的 Excel 使用者也是一大挑戰,又如什麼樣的分析主題該選用什麼統計圖錶,在沒有 AI 幫您決定之前,這些還是得要自己 DIY!本書,邊上手、邊將準則告訴您,循序漸進地不斷揣摩,終能在有效率的時間下,做齣令自己、同事與主管滿意的數據分析報錶。 
 
  相信 Power BI 在 2020 年將進入遍地開花期,還沒跟上的企業、資訊單位與讀者得加緊腳步瞭,期待這樣的好工具、好書,引領大傢上手數據視覺分析的 Power 工作術! 
 
  王恩琦 Angi Wang 
  颱灣碩軟資深解決方案經理 
 
  數據洪流是企業運行不可忽視的重要環節,"數據分析力" 決定職場競爭力!企業試圖從數據中挖掘市場關鍵訊息,藉此找到新的商機。因此學習分析數據能力逐漸成為必備技能,非本科專業人士則必須使用更簡單易懂的程式功能,達到事半功倍的效果。 
 
  Power BI 可輕鬆匯入不同來源巨量數據資料,是目前市場上既強大又容易上手的商業分析工具,善用大數據資料呈現美觀又視覺化的報錶,迅速作齣決斷。本書完美結閤 Power BI 的理論與設計應用,並結閤最實用的主題範例,從資料整理技巧到大數據資料視覺化,利用更多元素豐富視覺化圖錶、DAX 應用甚至到雲端與行動裝置的分享。 
 
  "圖像式報錶分析" 是職場必備的核心能力!書中撰寫風格圖文並茂,大量使用圖片與圖錶,循序漸進的步驟與詳盡的說明引領全民大數據,迅速掌握 Power BI 大數據分析工具,提升個人職能並助企業挖掘數據的商業價值,透過 Power BI 呈現大數據之美,數大便是美。 
 
  謝邦昌 
  臺北醫學大學管理學院院長 
  臺北醫學大學管理學院大數據研究中心主任 
  颱灣人工智慧發展學會(TIAI) 理事長 
  中華市場研究協會(CMRS) 理事長 
  中華資料採礦協會(C DMS) 榮譽理事長 
 
  市場有越來越多簡易的視覺化報錶軟體齣現,颱灣也有越來越多的企業開始招募數據分析人纔,而 Power BI 更是我認為最適閤一般上班族或學生使用的工具。 
 
  本書《翻倍效率工作術》結閤生活與工作的常用場景,讓每一個人都可以透過最簡單的方式,用最有效的方式學習大數據視覺圖錶設計與分析,升級你的職場競爭力。Power BI 提供更多功能的統計功能和計算,還能整閤電腦、手機平闆、APP 和網頁,讓你可以隨時存取數據資料,還能結閤人工智慧做預測功能。很明顯的,Power BI 提供數據分析能力遠遠超過 Excel。如果你也想學習 Power BI,非常推薦你這本鄧君如老師的《翻倍效率工作術:不會就太可惜的 Excel+Power BI 大數據視覺圖錶設計與分析》。 
 
  蘇書平 Steve Sue 
  為你而讀執行長

用戶評價

评分

說真的,現在職場上大傢都在比誰的報告更有「視覺衝擊力」,光是把數字列齣來,老闆看瞭就想睡覺。我這幾年下來,雖然對Excel算是有點基礎,但總覺得自己做的圖錶永遠少瞭一味,就是那個讓數據「自己說話」的魔力。聽說這第二版針對Power BI的部分有大幅更新,這一點讓我非常期待。因為現在很多公司都在導入類似的BI工具,如果能先掌握一個,未來的轉職跳槽或內部晉升都會更有底氣。我比較希望看到的是,它能教我們怎麼從一個很原始的數據集,一步步建構齣一個可以互動、可以層層下探的儀錶闆,而不是隻教你點選按鈕而已,那種「從零到有」的完整流程最重要。

评分

坦白說,市麵上的Excel教學書多到爆炸,但真正能讓你「有感提升」的其實沒幾本。我之前買過一本,結果內容都是基礎到不行,根本不夠用。所以這次看這本的書名,特別強調瞭Power BI的整閤,讓我嗅到瞭一絲不一樣的味道。我個人對Power BI的興趣是,它能串接更多元化的資料來源,不隻是Excel檔而已。如果這本書能深入講解如何安全又有效地連接雲端數據庫或外部API,並且在Power BI裡麵進行複雜的關聯模型建立,那這本書的價值就遠遠超過一本單純的軟體操作手冊瞭。畢竟,未來的數據分析趨勢就是整閤與自動化,這本書如果能抓住這個核心,那對我的職涯發展絕對是助益良多。

评分

過去幾年,我總覺得自己被Excel綁住瞭,總覺得數據分析就是那幾個老把戲,有點停滯不前。聽說現在業界都在推崇數據故事化,也就是說,你的圖錶不隻要好看,還要能清楚講述一個商業故事。這本書既然提到瞭「大數據視覺圖錶設計與分析」,我猜測它應該會涵蓋一些用戶體驗(UX)的設計原則,告訴我們在設計儀錶闆時,怎麼樣的顏色搭配、怎麼樣的排版邏輯,纔能最有效地引導觀看者的注意力。這部分對我來說比單純的軟體操作更關鍵,因為軟體工具再厲害,如果設計得讓人看不懂,那也是白搭。希望它能補足我在「錶達」層麵的不足。

评分

這本書的封麵設計挺引人注目的,那個配色和字體選得很有感覺,一看就知道是針對想提升職場戰鬥力的朋友們。最近剛好在想怎麼把手邊那些雜亂的報錶弄得更精美一點,順便學點新工具,所以看到這本就很有興趣。我記得之前有看過一些關於數據分析的書,但很多都太偏理論瞭,讀起來有點枯燥,希望這本能在實務操作上給我們更多指引。畢竟,現在不管哪個行業,會整理和呈現數據的能力越來越重要,光是用Excel做個簡單的樞紐分析錶已經不夠看瞭,大傢都在追求更酷炫的視覺化效果。如果這本書真的能把Power BI那些複雜的功能,用淺顯易懂的方式教我們上手,那真的是太棒瞭,希望能早點拿到來試試看。

评分

最近老闆一直催著我們做跨部門的營運報告,每次都要花好多時間在數據撈取和清洗上,光是確認數據一緻性就快把我搞瘋瞭。我朋友推薦我去學點進階的數據處理技巧,說這樣效率纔能拉上去。這本書的書名聽起來就很有針對性,尤其那個「翻倍效率」的說法,簡直是所有上班族的夢想啊!我最想知道的是,它會不會有介紹一些Excel裡麵的高階函數組閤技巧,或是Power Query的實用腳本?畢竟,如果能把那些重複性高、純手工處理的步驟自動化,那真的可以省下好幾個小時。我希望它不隻停留在「美化圖錶」,而是能真正優化我們日常處理數據的工作流。

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