PowerBI商業智慧分析 (電子書)

PowerBI商業智慧分析 (電子書) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

胡百敬
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具体描述

業界頂尖顧問教您如何用PowerBI進行資料分析

  商業智慧(Business Intelligence BI)在這幾年一直都是顯學,因為企業希望能夠在決策時,即時取得有效的輔助資訊,以因應越來越快速的變遷與越來越複雜的商業邏輯。而這些資訊能夠改善整個團隊乃至於企業的決策品質與效率,或是更了解客戶的特性,提供更貼心的服務。

  .適合使用者從入門到精通Power BI
  .協助企業IT建構以Power BI為基礎的資料分析平台
  .從整理資料開始,一步步教您如何建立豐富的分析報告
  .深入說明整理異質型資料來源的Mashup引擎與M語言
  .廣泛說明表格式模型的運作原理與效能調校
  .以實例說明如何利用DAX語言完成日常所需的分析
  .說明如何安裝、管理與監控Power BI報表伺服器

原廠推薦

  「百敬老師多年的扎實功力在本書中體現,詳盡介紹了Power BI語法,除了是資料分析相關課程而言是非常好的教材外,對BI開發人員來說,更是一本深入淺出的好工具書。」 - 廖育萱, 台灣微軟資深產品行銷經理
好的,以下是一本关于商业分析的电子书的详细简介,其内容与您提到的《PowerBI商业智慧分析 (电子书)》无关: --- 书名:数据驱动决策:现代商业智能的战略蓝图与实践指南 内容简介 在当今信息爆炸的商业环境中,数据已成为企业最宝贵的资产。然而,原始数据本身并不能直接转化为竞争优势。真正的力量在于如何有效地收集、整理、分析并转化为可执行的商业洞察。《数据驱动决策:现代商业智能的战略蓝图与实践指南》正是为了弥合这一差距而编写的权威著作。 本书并非专注于某一特定工具的操作手册,而是提供了一个宏观且深入的视角,剖析如何构建一个全面、高效、可持续的商业智能(BI)体系。它旨在帮助企业领导者、数据分析师、项目经理以及所有希望提升决策质量的专业人士,理解现代商业智能的战略意义、技术架构以及组织实施的完整流程。 本书共分为七个核心部分,层层递进,构建起一个完整的商业智能知识框架: 第一部分:商业智能的战略基石 本部分首先界定了现代商业智能的范畴及其在企业数字化转型中的核心地位。我们探讨了数据驱动文化的重要性,强调了从“数据仓库”到“数据驱动思维”的范式转变。内容涵盖了如何将商业目标与BI战略清晰对齐,明确成功衡量指标(KPIs)的制定原则,以及识别关键利益相关者的需求,确保BI项目始终服务于业务的最高优先级。我们将详细分析不同行业(如零售、金融、制造)在构建BI体系时面临的独特挑战与机遇。 第二部分:数据治理与基础架构的构建 一个稳固的BI平台依赖于高质量的数据基础。本部分深入探讨了数据治理的五大支柱:数据质量管理、元数据管理、数据安全与隐私、数据生命周期管理以及数据所有权和责任划分。我们详述了如何设计一个弹性、可扩展的数据架构,包括对数据湖、数据仓库(DW)和数据中台等不同架构模式的比较分析。重点讨论了如何在云环境(如AWS、Azure、GCP)中部署和优化数据基础设施,以应对海量数据的存储、处理和访问需求。 第三部分:数据采集、清洗与转换(ETL/ELT的演进) 数据的原始状态往往是混乱且不一致的。本部分详尽阐述了数据集成过程中的关键技术与最佳实践。我们不仅仅介绍传统ETL(抽取-转换-加载)流程,更侧重于现代ELT(抽取-加载-转换)模式的优势及其在云数据仓库中的应用。内容包括数据清洗的自动化技术、主数据管理(MDM)的实施步骤、数据标准化的策略,以及如何利用数据编排工具确保数据流动的可靠性和及时性。 第四部分:高级分析与洞察生成 商业智能的价值体现在其预测和规范能力上。本部分超越了基础的描述性报告,聚焦于如何利用高级分析技术挖掘深层价值。内容涵盖了预测性分析(如时间序列分析、回归模型在销售预测中的应用)、规范性分析(如优化算法、A/B测试的设计与解读)以及机器学习模型在商业决策流程中的集成。我们将探讨如何有效地将复杂的统计模型结果转化为业务部门易于理解的仪表板和行动建议。 第五部分:可视化叙事与报告设计艺术 再强大的分析结果,如果不能清晰有效地传达,其价值也将大打折扣。本部分致力于“数据叙事”的艺术。我们详细分析了优秀可视化设计的原则,包括选择正确的图表类型以匹配分析目标、避免常见的视觉误区(如误导性坐标轴、颜色滥用)。内容还包括如何设计交互式仪表板,使最终用户能够轻松地进行“下钻”分析,以及构建分层级的报告体系,确保从高层战略视图到基层操作细节的清晰传递。 第六部分:组织实施与变革管理 技术只是工具,成功的BI项目最终取决于人的采纳和组织变革的有效性。本部分重点讨论了在企业内部推广数据驱动文化的实践方法。内容涵盖了如何建立高效的BI运营模式(如集中式、去中心化或混合模式)、如何衡量BI项目的投资回报率(ROI)、以及关键的变革管理策略。我们提供了组织在不同成熟阶段应该采取的路线图,包括如何培养数据素养和激励员工主动使用数据进行决策。 第七部分:面向未来的商业智能趋势 商业智能领域正快速演进。本部分展望了塑造未来的关键技术和趋势。我们将探讨嵌入式分析(Embedded Analytics)如何将洞察力无缝集成到日常工作流中、实时智能(Real-Time Intelligence)的应用场景、人工智能(AI)与自动化在数据准备和洞察发现中的作用,以及联邦学习(Federated Learning)在保护数据隐私前提下进行跨组织分析的可能性。 适用读者 本书适合于企业中高层管理人员、首席数据官(CDO)、数据分析经理、BI项目负责人,以及希望系统性提升数据分析技能的IT专业人员和业务线主管。它不仅提供了理论指导,更融入了大量跨行业案例研究和实战建议,确保读者能够将所学知识立即应用于提升自身的业务绩效。 ---

著者信息

作者簡介

胡百敬


  現任集英信誠合夥顧問,恆逸講師,台灣微軟、統一數網等企業約聘顧問,SQL PASS 台灣社群創始人。擁有 MCT、MCAD、MCSD…等證照,獲選為微軟最有價值專家。有30年的資訊應用系統架構、資料平台的設計、實做與維護經驗。

黃雅玲

  現任集英信誠商業智慧執行顧問。專長:商業智慧規劃與設計、資料移轉及流程自動化。著有《SQL Server Reporting Services報表服務》、《SQL Server SSIS整合服務》

图书目录

Ch1|Power BI 簡介
1.1 商業智慧系統
1.2 Power BI
1.3 Power BI 報表伺服器
1.4 Azure Power BI 服務
1.5 本書章節簡介

Ch2|Power Query 編輯器
2.1 連接資料
2.2 組織資料

Ch3|M 語言
3.1 M 語言概論
3.2 基本資料型態
3.3 特殊資料型態
3.4 函數
3.5 控制流程
3.6 效能

Ch4|基本報表設計
4.1 Power BI Desktop 環境介紹
4.2 報表設計原則
4.3 視覺效果設計原則

Ch5|互動式設計
5.1 製作互動報表
5.2 深入資料細節
5.3 套用篩選條件
5.4 建構報表故事

Ch6|表格式模型
6.1 維護資料表
6.2 格式化與屬性
6.3 依其他資料行排序
6.4 計算
6.5 角色與資料列層級安全
6.6 群組
6.7 關聯

Ch7|初探 DAX 語言
7.1 基本觀念
7.2 純量函數(Scalar Functions)
7.3 資料表函數(Table Functions)
7.4 理解 DAX 語境(Context)
7.5 關聯性(Relationships)
7.6 CALCULATE 函數

Ch8|深入 DAX 應用
8.1 資料歷程(Data Lineage)
8.2 時間智慧
8.3 運用統計函數
8.4 柏拉圖分析

Ch9|Power BI 效能相關議題
9.1 VertiPaq 引擎
9.2 最佳化模型
9.3 分析引擎執行狀況的工具
9.4 找尋 Power BI 報表中的瓶頸

Ch10|安裝與管理 PBIRS 伺服器
10.1 安裝 PBIRS
10.2 報表伺服器組態管理員
10.3 管理工具
10.4 PBIRS 安全設定
10.5 資料列層級安全性
10.6 共用排程與報表特定排程
10.7 管理與監控 PBIRS
10.8 透過 PBIRS 整合與呈現報表

 

图书序言

  • ISBN:9789865025151
  • EISBN:9789865027216
  • 規格:普通級 / 初版
  • 出版地:台灣
  • 檔案格式:EPUB固定版型
  • 建議閱讀裝置:平板
  • TTS語音朗讀功能:無
  • 檔案大小:61.9MB

图书试读



  在資訊界唯一不變的就是變,但新的變動並不代表進步、它只代表多了一個嘗試的方向與可能。學習與摸索從不簡單,從生澀地試用、證明、開發、測試、上線、維護到改版、升級。從一小群人/某個部門試行到全面地推廣,從先行者摸索最佳解法,到大家遵守的標準作業程序。這是條漫漫長路,但有耐心的人群不多,尤其在這隨手轉傳資訊氾濫的時代,一兩個人或許能靜下心摸索,但一群人就會充滿冒進,在不平與抱怨中折損士氣。

  我們參與建置BI系統與平台20多年,始終看到一個迷思:「新的BI工具可以省掉IT人員,使用者據此自己深入分析」。新的工具可以降低進入門檻,讓更多人能夠一起參與。但人多所帶來的是更多需求面向,更複雜邏輯,更細緻的權限與稽核,與更多的變動。

  商業智慧邏輯本身是非常的繁亂,企業部門與流程間的績效往往互斥,非任何工具可以簡化。以我們經常碰到狀況:多對多關係,例如:訂單與出貨,一張訂單可能分多次出貨,一次出貨可能包含多張訂單,三階正規後的資料結構往往讓使用者難以理解。遑論階層式多對多,因為出貨跟倉庫、儲位、派車…等,再形成階層式多對多,這是資訊人員都頭大無比的分析。而分析目標混著企業經營條件、領域知識、技術限制、安全規範…等。非任何標準範本、智慧預測可以解決。

  在商業智慧領域中,這些需求比比皆是,例如階層式緩時變維度、時間序列分析搭配複雜的遞迴計算…等。一旦進入分析深水區,整個BI團隊都在抱頭燒腦,好不容易分析正確了,但系統效能奇差無比。所以,我聽到任何人說出:「有了 XXX 就不用IT」這句話,只想告訴該人:「沒做過的,就請不要談論人事」。

  在眾人敦促中,雅玲與我決定集結這些年來使用Power BI的經驗成書,方便需要分析資料的人可以快速上手,不僅提供IT專業人員據以開發系統,也讓一般使用者藉此入手。但面對Power BI快速改版的頻率,我們只能苦笑以對。若你覺得書中引用的畫面與你電腦呈現的不同,尚請海涵,因為要用三季才能成書的期間,Power BI已經換了9版。

  玩IT三十多年,只有一個感覺,技術,不是解決問題的重點,人才是。而玩BI的人除了需要IT人必備的IQ外,更要有好EQ,因為使用者談分析需求往往比交易流程更天馬行空。談交易系統的需求如同詢問廚師;以寫出食譜讓每個人都據此燒菜。但分析系統是了解百百種食客的喜好後;要改變員工和廚師的行為,以達到最低成本,最高收益與最大營業額。但食客、員工和廚師都說不清楚數字,總流連在抱怨、茫然與想像。

  雅玲有過人的EQ和毅力,能埋在數百張資料表,數十億筆紀錄中找尋正確的關係與運算邏輯,將點串成線,繼而鋪展成面。能傾聽客戶需求並整理成公式,能將數字以直覺的圖形呈現。能以SQL和Excel既驗巨觀彙總,又驗微觀單筆,既能歸納又能演繹。跟她合作案子,總在讚嘆中完成。反觀自己面對資料海只會生悶氣,抱怨為何一種米養出了百種人。

  本書限於篇幅,又往往被快速變遷撕扯書籍章節,做不到多廣泛與深入,僅能鋪陳整體架構,再挑選我們共通開發的經驗,願能讓你見樹又見林。

  和妻攜手二十幾年,慢慢地,少了衝突,少了狂喜,多的是相視微笑,靜靜地坐在一起,走在一起。感謝一直在旁的慧。

百敬

用户评价

评分

這本《PowerBI商業智慧分析 (電子書)》的封面設計,說實在話,挺符合時下商管書籍的標準範本,就是那種藍綠色調配著數據圖表的組合,給人一種「專業、可靠」的第一印象。然而,當我實際翻閱了目錄和簡介後,心中的期待值開始有點微妙的拉扯。我原本是希望找到一些深入探討DAX語言在複雜業務場景下如何應用極限優化的技巧,或者至少是針對特定行業(比如金融風險控管或製造業供應鏈)的實戰案例解析。 但讀起來的感覺,比較偏向是一本非常紮實的「工具書導論」。內容涵蓋了Power BI Desktop的基本介面介紹、資料連接的常見問題排除,以及報表視覺化的標準最佳實踐。對於一個剛從Excel轉移陣地,或者對BI工具有初步認識的初學者來說,這本書無疑是個不錯的起步磚。它把那些一開始讓人頭痛的M語言(Power Query)轉換邏輯,用相對清晰的步驟拆解開來,算是功德一件。只可惜,對於已經用Power BI摸爬滾打了好幾年,經常跟數百萬行資料打交道的我來說,它在「進階優化」和「企業級部署策略」這兩個我最在意的面向,深度略顯不足。它告訴你怎麼建一座房子,但沒深入討論怎麼把鋼筋混凝土的結構強度提升到能抵擋颱風等級的標準。

评分

從一個純粹的數據治理角度來看這本書,我認為它在「資料安全性與權限控管」這塊的著墨顯得有點輕描淡寫了。在現今數據隱私法規(例如個資法相關規範)日益嚴謹的環境下,商業智慧平台絕不只是把數據撈出來畫圖這麼簡單,它背後牽涉到Row-Level Security (RLS) 的精細設定、資料源的加密協定,以及雲端服務(如Power BI Service)的定期審計流程。 這本書雖然提到了RLS的概念,但講解上更偏向於功能性的介紹——「你可以這樣設定」,而非戰略性的指導——「在什麼樣的組織架構下,你應該用哪種方式設定才能避免數據外洩風險」。我閱讀完相關章節後,感覺自己還是需要回頭去查閱微軟官方的白皮書才能真正釐清不同安全模型的優劣和適用場景。對於那些負責企業BI基礎建設的IT主管來說,這本書提供的決策支持度可能不夠堅實,它比較適合業務端的使用者,而非架構師。它建構了樂高積木的基礎組件,但缺少了確保整棟大樓能屹立不搖的工程藍圖。

评分

整體閱讀下來,我對這本電子書的「實戰案例分析」部分感到有些許失望。它所提供的案例似乎都停留在中小型企業最基礎的銷售報表或庫存追蹤層級。例如,常見的「A產品線的銷售額趨勢分析」。這種案例固然重要,但對於已經在營運層面有一定數據基礎的讀者而言,吸引力不大。 我個人真正想探討的是那些「邊緣案例」(Edge Cases):例如,當數據源的延遲導致報表與實際營運出現小幅但關鍵的落差時,該如何利用Power BI的快取機制與即時更新策略來彌補?或者,當我們需要整合非結構化文本數據(例如客服的電子郵件內容)進入標準KPI儀表板時,Power BI如何與Azure認知服務進行無縫對接的流程。如果能加入一兩個涉及跨部門、多數據源融合,並且能展現出「洞察力」(Insight)而非僅僅是「描述性統計」(Descriptive Statistics)的複雜案例,那這本書的價值感會顯著提升。現在的案例,更像是教科書上的範例題,缺少了企業戰場上的那股真實的硝煙味。

评分

拿到電子書檔後,第一個讓我感到驚喜的是它在「互動性」上的呈現。雖然是電子書,但排版者顯然花了心思,很多圖例的動態效果被模擬得相當到位,特別是關於時間序列分析中,如何利用視覺化元素來快速識別趨勢轉折點的部分,光是用眼睛掃描,就能感受到那個邏輯流暢性。這在傳統的紙本書籍中是很難達到的體驗。 然而,這份體驗感很快就被後續章節的內容深度給「澆冷水」了。舉例來說,它花了好大的篇幅在解釋如何使用標準的「散佈圖」和「折線圖」,這對我來說,就像是大學微積分課本花大量篇幅教你怎麼加減乘除一樣。我更期待看到的是關於「複合視覺化物件(Custom Visuals)」的選用邏輯,以及如何針對移動端用戶體驗來調整儀表板的響應式設計。畢竟現在的商業決策很多都是在通勤時完成的。如果能針對不同螢幕尺寸的觀看習慣,提供一套更具彈性的設計框架,那本書的實用價值會立刻翻倍。目前看來,它更像是一個非常詳盡的官方使用手冊,缺少了一點點「如何在高壓下快速決策」的戰術指導。

评分

從出版品質和後續支援的角度來看,這本電子書在「即時性與更新頻率」上是個隱憂。Power BI的迭代速度極快,微軟幾乎每個月都有重大更新,新的函數、新的視覺化選項層出不窮。如果這本書的內容是基於一年前的Power BI版本編寫,那麼書中截圖和操作步驟很可能與讀者當下使用的軟體介面產生嚴重脫節。 我特別注意到書中關於「DAX計算引擎」的介紹,它可能涉及了某些特定版本的優化邏輯。如果未來微軟釋出新的迭代,可能會有更高效能的替代方案,而這本書可能因為是靜態電子書的特性,無法及時反映這些變化。這使得這本工具書的「保鮮期」成了一個需要考量的問題。對於技術書籍而言,讀者期待的是一個能跟上時代脈動的知識體系,而不是一個固定的快照。我會傾向於尋找那些會定期發布小型更新或提供線上資源補充的出版品,以確保我學到的知識不會很快成為過時的「歷史文物」。

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