PowerBI商業智慧分析 (電子書)

PowerBI商業智慧分析 (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

鬍百敬
圖書標籤:
  • Power BI
  • 商業智慧
  • 數據分析
  • 數據可視化
  • 電子書
  • BI工具
  • 數據報告
  • 數據挖掘
  • 微軟PowerBI
  • 分析報告
想要找書就要到 小特書站
立刻按 ctrl+D收藏本頁
你會得到大驚喜!!

具體描述

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,或是更瞭解客戶的特性,提供更貼心的服務。

  .適閤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颱
  .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
  .廣泛說明錶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報錶伺服器

原廠推薦

  「百敬老師多年的紮實功力在本書中體現,詳盡介紹瞭Power BI語法,除瞭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,更是一本深入淺齣的好工具書。」 - 廖育萱, 颱灣微軟資深產品行銷經理
好的,以下是一本關於商業分析的電子書的詳細簡介,其內容與您提到的《PowerBI商業智慧分析 (電子書)》無關: --- 書名:數據驅動決策:現代商業智能的戰略藍圖與實踐指南 內容簡介 在當今信息爆炸的商業環境中,數據已成為企業最寶貴的資産。然而,原始數據本身並不能直接轉化為競爭優勢。真正的力量在於如何有效地收集、整理、分析並轉化為可執行的商業洞察。《數據驅動決策:現代商業智能的戰略藍圖與實踐指南》正是為瞭彌閤這一差距而編寫的權威著作。 本書並非專注於某一特定工具的操作手冊,而是提供瞭一個宏觀且深入的視角,剖析如何構建一個全麵、高效、可持續的商業智能(BI)體係。它旨在幫助企業領導者、數據分析師、項目經理以及所有希望提升決策質量的專業人士,理解現代商業智能的戰略意義、技術架構以及組織實施的完整流程。 本書共分為七個核心部分,層層遞進,構建起一個完整的商業智能知識框架: 第一部分:商業智能的戰略基石 本部分首先界定瞭現代商業智能的範疇及其在企業數字化轉型中的核心地位。我們探討瞭數據驅動文化的重要性,強調瞭從“數據倉庫”到“數據驅動思維”的範式轉變。內容涵蓋瞭如何將商業目標與BI戰略清晰對齊,明確成功衡量指標(KPIs)的製定原則,以及識彆關鍵利益相關者的需求,確保BI項目始終服務於業務的最高優先級。我們將詳細分析不同行業(如零售、金融、製造)在構建BI體係時麵臨的獨特挑戰與機遇。 第二部分:數據治理與基礎架構的構建 一個穩固的BI平颱依賴於高質量的數據基礎。本部分深入探討瞭數據治理的五大支柱:數據質量管理、元數據管理、數據安全與隱私、數據生命周期管理以及數據所有權和責任劃分。我們詳述瞭如何設計一個彈性、可擴展的數據架構,包括對數據湖、數據倉庫(DW)和數據中颱等不同架構模式的比較分析。重點討論瞭如何在雲環境(如AWS、Azure、GCP)中部署和優化數據基礎設施,以應對海量數據的存儲、處理和訪問需求。 第三部分:數據采集、清洗與轉換(ETL/ELT的演進) 數據的原始狀態往往是混亂且不一緻的。本部分詳盡闡述瞭數據集成過程中的關鍵技術與最佳實踐。我們不僅僅介紹傳統ETL(抽取-轉換-加載)流程,更側重於現代ELT(抽取-加載-轉換)模式的優勢及其在雲數據倉庫中的應用。內容包括數據清洗的自動化技術、主數據管理(MDM)的實施步驟、數據標準化的策略,以及如何利用數據編排工具確保數據流動的可靠性和及時性。 第四部分:高級分析與洞察生成 商業智能的價值體現在其預測和規範能力上。本部分超越瞭基礎的描述性報告,聚焦於如何利用高級分析技術挖掘深層價值。內容涵蓋瞭預測性分析(如時間序列分析、迴歸模型在銷售預測中的應用)、規範性分析(如優化算法、A/B測試的設計與解讀)以及機器學習模型在商業決策流程中的集成。我們將探討如何有效地將復雜的統計模型結果轉化為業務部門易於理解的儀錶闆和行動建議。 第五部分:可視化敘事與報告設計藝術 再強大的分析結果,如果不能清晰有效地傳達,其價值也將大打摺扣。本部分緻力於“數據敘事”的藝術。我們詳細分析瞭優秀可視化設計的原則,包括選擇正確的圖錶類型以匹配分析目標、避免常見的視覺誤區(如誤導性坐標軸、顔色濫用)。內容還包括如何設計交互式儀錶闆,使最終用戶能夠輕鬆地進行“下鑽”分析,以及構建分層級的報告體係,確保從高層戰略視圖到基層操作細節的清晰傳遞。 第六部分:組織實施與變革管理 技術隻是工具,成功的BI項目最終取決於人的采納和組織變革的有效性。本部分重點討論瞭在企業內部推廣數據驅動文化的實踐方法。內容涵蓋瞭如何建立高效的BI運營模式(如集中式、去中心化或混閤模式)、如何衡量BI項目的投資迴報率(ROI)、以及關鍵的變革管理策略。我們提供瞭組織在不同成熟階段應該采取的路綫圖,包括如何培養數據素養和激勵員工主動使用數據進行決策。 第七部分:麵嚮未來的商業智能趨勢 商業智能領域正快速演進。本部分展望瞭塑造未來的關鍵技術和趨勢。我們將探討嵌入式分析(Embedded Analytics)如何將洞察力無縫集成到日常工作流中、實時智能(Real-Time Intelligence)的應用場景、人工智能(AI)與自動化在數據準備和洞察發現中的作用,以及聯邦學習(Federated Learning)在保護數據隱私前提下進行跨組織分析的可能性。 適用讀者 本書適閤於企業中高層管理人員、首席數據官(CDO)、數據分析經理、BI項目負責人,以及希望係統性提升數據分析技能的IT專業人員和業務綫主管。它不僅提供瞭理論指導,更融入瞭大量跨行業案例研究和實戰建議,確保讀者能夠將所學知識立即應用於提升自身的業務績效。 ---

著者信息

作者簡介

鬍百敬


  現任集英信誠閤夥顧問,恆逸講師,颱灣微軟、統一數網等企業約聘顧問,SQL PASS 颱灣社群創始人。擁有 MCT、MCAD、MCSD…等證照,獲選為微軟最有價值專傢。有30年的資訊應用係統架構、資料平颱的設計、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報錶服務》、《SQL Server SSIS整閤服務》

圖書目錄

Ch1|Power BI 簡介
1.1 商業智慧係統
1.2 Power BI
1.3 Power BI 報錶伺服器
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 控製流程
3.6 效能

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

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

Ch6|錶格式模型
6.1 維護資料錶
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 資料錶函數(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 報錶中的瓶頸

Ch10|安裝與管理 PBIRS 伺服器
10.1 安裝 PBIRS
10.2 報錶伺服器組態管理員
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 共用排程與報錶特定排程
10.7 管理與監控 PBIRS
10.8 透過 PBIRS 整閤與呈現報錶

 

圖書序言

  • ISBN:9789865025151
  • EISBN:9789865027216
  • 規格:普通級 / 初版
  • 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:61.9MB

圖書試讀



  在資訊界唯一不變的就是變,但新的變動並不代錶進步、它隻代錶多瞭一個嘗試的方嚮與可能。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/某個部門試行到全麵地推廣,從先行者摸索最佳解法,到大傢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,在不平與抱怨中摺損士氣。

  我們參與建置BI係統與平颱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麵嚮,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:訂單與齣貨,一張訂單可能分多次齣貨,一次齣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,因為齣貨跟倉庫、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、技術限製、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,好不容易分析正確瞭,但係統效能奇差無比。所以,我聽到任何人說齣:「有瞭 XXX 就不用IT」這句話,隻想告訴該人:「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專業人員據以開發係統,也讓一般使用者藉此入手。但麵對Power BI快速改版的頻率,我們隻能苦笑以對。若你覺得書中引用的畫麵與你電腦呈現的不同,尚請海涵,因為要用三季纔能成書的期間,Power BI已經換瞭9版。

  玩IT三十多年,隻有一個感覺,技術,不是解決問題的重點,人纔是。而玩BI的人除瞭需要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。談交易係統的需求如同詢問廚師;以寫齣食譜讓每個人都據此燒菜。但分析係統是瞭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,能埋在數百張資料錶,數十億筆紀錄中找尋正確的關係與運算邏輯,將點串成線,繼而鋪展成麵。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。跟她閤作案子,總在讚嘆中完成。反觀自己麵對資料海隻會生悶氣,抱怨為何一種米養齣瞭百種人。

  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,少瞭衝突,少瞭狂喜,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

用戶評價

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,但排版者顯然花瞭心思,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摺點的部分,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」瞭。舉例來說,它花瞭好大的篇幅在解釋如何使用標準的「散佈圖」和「摺線圖」,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「複閤視覺化物件(Custom Visuals)」的選用邏輯,以及如何針對移動端用戶體驗來調整儀錶闆的響應式設計。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,缺少瞭一點點「如何在高壓下快速決策」的戰術指導。

评分

從齣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、新的視覺化選項層齣不窮。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麵產生嚴重脫節。 我特別注意到書中關於「DAX計算引擎」的介紹,它可能涉及瞭某些特定版本的優化邏輯。如果未來微軟釋齣新的迭代,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」成瞭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係,而不是一個固定的快照。我會傾嚮於尋找那些會定期發布小型更新或提供線上資源補充的齣版品,以確保我學到的知識不會很快成為過時的「歷史文物」。

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錶或庫存追蹤層級。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麵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,當數據源的延遲導緻報錶與實際營運齣現小幅但關鍵的落差時,該如何利用Power BI的快取機製與即時更新策略來彌補?或者,當我們需要整閤非結構化文本數據(例如客服的電子郵件內容)進入標準KPI儀錶闆時,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、多數據源融閤,並且能展現齣「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,缺少瞭企業戰場上的那股真實的硝煙味。

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瞭。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,商業智慧平颱絕不隻是把數據撈齣來畫圖這麼簡單,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。 這本書雖然提到瞭RLS的概念,但講解上更偏嚮於功能性的介紹——「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纔能避免數據外洩風險」。我閱讀完相關章節後,感覺自己還是需要迴頭去查閱微軟官方的白皮書纔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,它比較適閤業務端的使用者,而非架構師。它建構瞭樂高積木的基礎組件,但缺少瞭確保整棟大樓能屹立不搖的工程藍圖。

评分

這本《PowerBI商業智慧分析 (電子書)》的封麵設計,說實在話,挺符閤時下商管書籍的標準範本,就是那種藍綠色調配著數據圖錶的組閤,給人一種「專業、可靠」的第一印象。然而,當我實際翻閱瞭目錄和簡介後,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,比較偏嚮是一本非常紮實的「工具書導論」。內容涵蓋瞭Power BI Desktop的基本介麵介紹、資料連接的常見問題排除,以及報錶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。隻可惜,對於已經用Power BI摸爬滾打瞭好幾年,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」這兩個我最在意的麵嚮,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。

相關圖書

本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息,本站不存儲任何數據與內容,任何內容與數據均與本站無關,如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度google,bing,sogou

© 2025 ttbooks.qciss.net All Rights Reserved. 小特书站 版權所有