數(shù)據(jù)分析從Excel到Power BI：Power BI商業(yè)數(shù)據(jù)分析思維、技術(shù)與實踐
本書以 Power BI 數(shù)據(jù)分析軟件為平臺，將企業(yè)實際工作需求作為出發(fā)點，分別從思維、技術(shù)、實踐這三個方面，全面系統(tǒng)地講解和分享了Power BI在企業(yè)日常數(shù)據(jù)分析場景的運用思維、實操技能及綜合管理應(yīng)用的思路。
本書分為三大部分。第 1 篇（第 1 ～ 4 章）以循序漸進的方式介紹企業(yè)數(shù)據(jù)分析的基本流程、常見模型及應(yīng)用案例。第 2 篇（第 5 ～ 8 章）主要介紹和講解了企業(yè)數(shù)據(jù)分析人員必知必會的 Power BI 工具的操作技能、應(yīng)用技巧及經(jīng)驗，內(nèi)容包括各種實用工具的使用技能、常見問題的解決方法，以及各類函數(shù)和各種圖表的作用及具體運用方法。這部分知識可幫助商業(yè)數(shù)據(jù)分析人員精進、精通 Power BI 的核心技術(shù)。第 3 篇（第 9 ～ 10 章）則是主要介紹如何通過 Power BI 來制作數(shù)據(jù)分析報表，并結(jié)合常見的應(yīng)用案例，綜合前面篇章所講的各種技能，講解 Power BI 在企業(yè)日常數(shù)據(jù)分析工作中的實踐應(yīng)用，同時向讀者分享數(shù)據(jù)報表的管理思路與應(yīng)用經(jīng)驗。
1.易學易懂：提供高手神器+高手自，學練結(jié)合，力求看得懂、學得會、用得上；
2.系統(tǒng)全面：結(jié)合行業(yè)典型案例講解，以數(shù)據(jù)的收集、分析、可視化為邏輯主線，涵蓋數(shù)據(jù)分析全流程核心要點；
3.濃縮高效：杜絕難理解的高深理論，遵循“二八定律”，掌握20%的技能解決80%的問題；
4.優(yōu)勢特色：全彩印刷，例圖精美，注重提供思路、方法和資源工具激發(fā)數(shù)據(jù)分析思維；
5.超值資源：免費贈送全書同步素材文件，相關(guān)視頻、圖文、插件工具等學習資源。
企業(yè)要想決策好，數(shù)據(jù)分析少不了
為什么寫這本書？
在當前科技信息時代，大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值顯得格外重要。當下越來越多的企業(yè)開始注重挖掘數(shù)據(jù)信息的商業(yè)價值，并從企業(yè)長遠發(fā)展角度出發(fā)，不斷加大資源投入數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，力求從多方面收集、整理、分析企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)信息，從而幫助企業(yè)制訂發(fā)展戰(zhàn)略，解決企業(yè)運營中面臨的各種問題。
商業(yè)數(shù)據(jù)分析之所以變得如此重要，是因為很多企業(yè)在進行戰(zhàn)略決策制訂時，開始越來越多地依仗數(shù)據(jù)分析預測的結(jié)果，而不再是單純地依靠管理層經(jīng)驗。
在眾多的數(shù)據(jù)分析工具中，Power BI 是微軟在商業(yè)智能數(shù)據(jù)分析方面的一個劃時代產(chǎn)品。它不僅提供了強大的數(shù)據(jù)分析和計算引擎，同時兼顧了易用性特點，只要用戶具有 Excel 使用經(jīng)驗，學習 Power BI 數(shù)據(jù)分析就能輕松上手、水到渠成。
遺憾的是，Power BI 作為近幾年新興的分析工具，它強大的數(shù)據(jù)可視化功能并沒有被廣泛地挖掘和利用起來。能用 Power BI 制作出專業(yè)商務(wù)圖表效果的人很少，大部分人只掌握了 Power BI 中最基礎(chǔ)的圖表制作技能，而不太擅長用 Power BI 中的其他功能制作出專業(yè)的商務(wù)圖表。我們做教育培訓、圖書出版十余年，深知 Power BI 數(shù)據(jù)分析的便捷性和圖表制作功能的強大。本書的終極目的不在于大而全地介紹軟件，而是深刻剖析專業(yè)圖表制作工具的相關(guān)功能，結(jié)合實例，將可行、實用、接地氣的制作方法手把手傳授給讀者。
這本書的特點是什么？
（1）本書杜絕出現(xiàn)讀者難以理解的高深理論。數(shù)據(jù)分析和可視化展示是一門帶點藝術(shù)性的數(shù)據(jù)處理學問，但是學了不能用到工作、生活中，不能解決實際問題，等于零。本書將深奧的概念化為直白的語言，有些內(nèi)容的安排旨在打破讀者對商業(yè)數(shù)據(jù)分析的局限思維，從思維層面告訴讀者，原來數(shù)據(jù)分析還可以轉(zhuǎn)換到這個角度來進行。本書中的案例多是結(jié)合行業(yè)中觸手可及的例子進行講
解，力求讓讀者看得懂、學得會、用得上。
（2）本書既傳授心法又傳授技巧，注重“知行合一”。根據(jù)“數(shù)據(jù)整理→數(shù)據(jù)分析→數(shù)據(jù)呈現(xiàn)” 的業(yè)務(wù)處理邏輯，本書梳理了數(shù)據(jù)分析的全過程，并提供了一個數(shù)據(jù)呈現(xiàn)所遵循的數(shù)據(jù)可視化原理與實用方法的參考指南，以此來幫助大家有效利用 Power BI 完成專業(yè)的數(shù)據(jù)分析和可視化應(yīng)用。
（3）本書內(nèi)容在精不在多。Power BI 中的數(shù)據(jù)計算公式和圖表制作具有很多操作技巧，如果要全面講解，五六百頁都寫不完。書中內(nèi)容遵循“二八定律”，將有關(guān) Power BI 數(shù)據(jù)分析和可視化的所有原理及基本操作技法都傳授給讀者，再精心挑選 Power BI 中 20% 最常用的數(shù)據(jù)分析技巧進行講解，可以幫助讀者解決工作、生活中 80% 的常見數(shù)據(jù)分析問題。
（4）根據(jù)心理學大師研究出來的學習方法得知，有效的學習需要配合及時的練習。為了檢驗讀者的學習效果，本書提供了 29 個“高手自測”題，并提供了參考答案。
（5）Power BI 工具有很強的擴展性，本書還介紹了 4 個對數(shù)據(jù)可視化有幫助的第三方插件，借以幫助讀者獲取更多的數(shù)據(jù)可視化技巧。
這本書寫了些什么？
本書知識內(nèi)容安排如下圖所示。
讀者能通過這本書學到什么？
（1）為何要進行商業(yè)數(shù)據(jù)分析：只有了解清楚何為商業(yè)數(shù)據(jù)分析、商業(yè)數(shù)據(jù)分析的目的是什么，才能制作出讓老板滿意的商業(yè)數(shù)據(jù)分析報表。
（2）如何才能成為一名合格的商業(yè)數(shù)據(jù)分析師：我們每天都在接觸商業(yè)數(shù)據(jù)，需要清楚哪些是核心數(shù)據(jù)，哪些是補充說明數(shù)據(jù)，應(yīng)該從哪些方面去評判，又應(yīng)該從哪些方面去下功夫改善商業(yè)報
表的專業(yè)度。
（3）掌握商業(yè)數(shù)據(jù)分析的基本流程和所用模型：常規(guī)的商業(yè)數(shù)據(jù)分析開展方式都有一個基本流程，按照這個流程中必要的步驟一步一步來展開，并選用合適的分析模型，就能保證生成的數(shù)據(jù)分析報表最有價值。
（4）Power BI 中的基本操作技巧：Power BI 中提供了上千種數(shù)據(jù)分析功能，只要掌握常用必備的工具就可以更高效地對日常中的大部分數(shù)據(jù)進行解析。
（5）使用 Power BI 對原始數(shù)據(jù)進行修正：向 Power BI 加載數(shù)據(jù)有 3 種方法，選擇和使用合適的方法可以讓分析工作變得更加便捷。本書還專門列舉了對原始數(shù)據(jù)中的信息進行修正，以及添加補充信息來對數(shù)據(jù)進行說明的方法。
（6）數(shù)據(jù)查詢語言 M ：使用 Power BI 進行數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)查詢語言，本書講解了 M 數(shù)據(jù)查詢語言的基本構(gòu)成、使用方法和進行排錯的相關(guān)技能。
（7） 數(shù)據(jù)分析表達式 DAX ： 數(shù)據(jù)分析表達式 DAX 與數(shù)據(jù)查詢語言 M 的區(qū)別在哪里， 與
Excel 中的函數(shù)又有哪些不同？如何使用函數(shù)對數(shù)據(jù)進行計算？常見的幾類 DAX 函數(shù)應(yīng)該如何使用？有哪些注意事項？學完本書之后讀者就明白了。
（8）Power BI 中的視覺對象：Power BI 中的視覺對象有好幾類，掌握它們的選擇和使用方法，
以及對視覺對象進行配置的技巧，才能讓最終呈現(xiàn)的可視化效果更專業(yè)。
（9）創(chuàng)建 Power BI 數(shù)據(jù)分析報表：數(shù)據(jù)分析報表有幾種常見格式，需要了解它們分別適用于哪些場景，應(yīng)該如何選擇和使用。
（10）對 Power BI 數(shù)據(jù)分析報表進行管理：數(shù)據(jù)分析報表的內(nèi)容一般涉及的信息很全面，也具有一定的商業(yè)保密性。所以，針對不同的查閱者，可以查看的信息應(yīng)該有一定的范圍，這就要求對Power BI 報表設(shè)置權(quán)限，實現(xiàn)不同的用戶看到不同的報表信息效果等。這需要在 Power BI 中進行相應(yīng)的設(shè)置，還應(yīng)掌握將 Power BI 數(shù)據(jù)分析報表共享給他人的技巧。
有什么閱讀技巧或者注意事項嗎？
（1）適用軟件版本。筆者推薦使用微軟官方網(wǎng)站上發(fā)布的最新版本。微軟每個月會在官網(wǎng)上發(fā)布一次 Power BI 更新包供用戶免費下載使用。新版本的 Power BI 桌面應(yīng)用可以打開老版本創(chuàng)建的數(shù)據(jù)報表。
（2）由于 Power BI 更新比較頻繁，可能出現(xiàn)新版本中界面功能按鍵的名稱、樣式和布局發(fā)生了些微小變化，與本書中的截圖稍有不符，希望讀者能多包涵。
（3）高手自測。本書每個小節(jié)均有一道測試題，建議讀者根據(jù)題目回顧小節(jié)內(nèi)容，進行思考后動手寫出答案，最后再查看參考答案。
除了書，還能得到什么？
（1）本書同步的素材文件，方便讀者學習和操作使用。相關(guān)素材都在“學習文件夾”中對應(yīng)的章節(jié)里。
（2）贈送：10 小時的《Excel 2016 完全自學教程》視頻教程。
（3）贈送：10 招精通超級時間整理術(shù)視頻教程。
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本書由鳳凰高新教育策劃并組織編寫。在本書的編寫過程中，作者竭盡所能地為您呈現(xiàn)最好、最全的實用功能，但仍難免有疏漏和不妥之處，敬請廣大讀者不吝指正。
張煜，微軟商業(yè)數(shù)據(jù)分析（BI）方向最有價值專家（MVP），著有《Power BI數(shù)據(jù)分析從零開始》，現(xiàn)任職于AvePoint（中國）首席產(chǎn)品經(jīng)理，主要從事產(chǎn)品設(shè)計、研發(fā)和管理等相關(guān)工作。超過8年的產(chǎn)品項目管理經(jīng)驗，擅長對產(chǎn)品數(shù)據(jù)進行可視化分析，從而制定推廣，開發(fā)，銷售以及維護等策略。
Chapter 01 走進商業(yè)數(shù)據(jù)分析
1.1 什么是商業(yè)數(shù)據(jù)分析 .2
1.1.1 老板為什么要商業(yè)數(shù)據(jù)分析報告 2
1.1.2 誰才是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的對象 .5
1.1.3 什么樣的分析報告能獲得老板的青睞 7
1.2 不同企業(yè)對商業(yè)數(shù)據(jù)分析的不同定位 .10
1.2.1 商業(yè)分析與數(shù)據(jù)分析 .10
1.2.2 商業(yè)分析與數(shù)據(jù)科學 .12
1.3 如何成為一名商業(yè)數(shù)據(jù)分析師 .13
1.3.1 經(jīng)濟學背景 13
1.3.2 統(tǒng)計學常識 14
1.3.3 計算機基礎(chǔ) 16
1.3.4 其他能力 18
1.4 本章小結(jié) .21
Chapter 02 商業(yè)數(shù)據(jù)分析基本流程
2.1 確認問題 .24
2.1.1 如何展開問題調(diào)查 .24
2.1.2 問題調(diào)查時的注意事項 .26
2.1.3 使用 5WHY 分析法明確調(diào)查方向27
2.2 數(shù)據(jù)收集 28
2.2.1 收集一手數(shù)據(jù) 28
2.2.2 收集二手數(shù)據(jù) 29
2.3 數(shù)據(jù)加工整理 .30
2.3.1 去除冗余數(shù)據(jù) 31
2.3.2 提取整合數(shù)據(jù) 32
2.3.3 對數(shù)據(jù)進行脫敏 .33
2.3.4 修正問題數(shù)據(jù) 34
2.4 數(shù)據(jù)建模 35
2.4.1 規(guī)范數(shù)據(jù)指代名稱 .35
2.4.2 定義數(shù)據(jù)類型 36
2.4.3 建立表單關(guān)聯(lián)關(guān)系 .37
2.4.4 進行數(shù)學運算 38
2.5 制作數(shù)據(jù)分析報表 39
2.5.1 創(chuàng)建可視化對象 .39
2.5.2 報表用戶的權(quán)限分配 .40
2.5.3 報表的發(fā)布與更新 .41
2.5.4 編寫數(shù)據(jù)分析報告 .41
2.6 本章小結(jié) 43
Chapter 03 商業(yè)數(shù)據(jù)分析的模型與思路
3.1 商業(yè)數(shù)據(jù)分析的四個層次 46
3.1.1 描述性分析 46
3.1.2 診斷性分析 47
3.1.3 預測性分析 48
3.1.4 規(guī)范性分析 49
3.2 商業(yè)數(shù)據(jù)分析的常用模型 .51
3.2.1 PEST 宏觀環(huán)境分析模型 .51
3.2.2 SWOT 條件綜合分析模型 .54
3.2.3 波特五力分析模型 .57
3.2.4 4P 營銷分析模型 .60
3.2.5 5W2H 分析模型.62
3.3 商業(yè)數(shù)據(jù)分析的常見思路 .64
3.3.1 細分分析 64
3.3.2 對比分析 66
3.3.3 趨勢分析 67
3.3.4 組群分析 70
3.3.5 關(guān)聯(lián)分析 71
3.4 本章小結(jié) 73
Chapter 04 商業(yè)數(shù)據(jù)分析的常見應(yīng)用示例
4.1 客戶分析 .76
4.1.1 客戶生命周期 76
4.1.2 客戶狀況衡量指標 .79
4.1.3 RFM 客戶分析模型 83
4.2 成本收益分析 .88
4.2.1 現(xiàn)值 89
4.2.2 凈現(xiàn)值 91
4.2.3 分析的基本步驟 .93
4.3 銷售分析 94
4.3.1 常見關(guān)注指標 95
4.3.2 基本分析點 101
4.4 本章小結(jié) 108
Chapter 05 商業(yè)數(shù)據(jù)分析利器：Power BI 的基本操作
5.1 巧用查詢編輯器 . 112
5.1.1 選擇恰當?shù)臄?shù)據(jù)加載方式 .112
5.1.2 靈活引用數(shù)據(jù) .115
5.1.3 明確數(shù)據(jù)名稱和類型 .117
5.1.4 小心排序陷阱 .119
5.1.5 調(diào)用自定義函數(shù)和參數(shù) .121
5.2 靈活使用建模工具 123
5.2.1 巧建表關(guān)聯(lián)關(guān)系 .123
5.2.2 向報表內(nèi)添加圖片 .125
5.2.3 分析和預測功能 .127
5.2.4 角色權(quán)限分配 .128
5.3 提高建模效率的小技巧 .131
5.3.1 DIVIDE 函數(shù) vs 除法操作符 / 132
5.3.2 恰當使用ISERROR和IFERROR 132
5.3.3 謹慎對待空值 .133
5.3.4 使用 SELECTEDVALUE 代替
VALUES 135
5.3.5 在 CALCULATE 函數(shù)中盡可能使用
布爾類型表達式 135
5.3.6 使用自定義變量代替復雜嵌套表達式 .136
5.4 本章小結(jié) 144
Chapter 06 商業(yè)數(shù)據(jù)分析準備：數(shù)據(jù)的整理與查詢
6.1 向 Power BI 中添加數(shù)據(jù) 152
6.1.1 輸入數(shù)據(jù) 152
6.1.2 獲取數(shù)據(jù) 153
6.2 對數(shù)據(jù)進行修正 .158
6.2.1 替換 Error 值 158
6.2.2 透視列和逆透視列 .160
6.2.3 拆分數(shù)據(jù)列 162
6.3 對數(shù)據(jù)進行整理 .167
6.3.1 添加條件列和自定義列 .167
6.3.2 對數(shù)據(jù)進行分組統(tǒng)計 .168
6.3.3 對分組數(shù)據(jù)進行拆解 .171
6.4 數(shù)據(jù)查詢語言 M .175
6.4.1 基本構(gòu)成 175
6.4.2 函數(shù)結(jié)果 177
6.4.3 常見錯誤和解決方案 .178
6.5 本章小結(jié) 181
Chapter 07 商業(yè)數(shù)據(jù)分析建模：數(shù)據(jù)的建模計算
7.1 數(shù)據(jù)分析表達式 DAX.186
7.1.1 DAX 表達式.186
7.1.2 DAX 表達式與 Excel 函數(shù) 187
7.1.3 DAX 語言與 M 語言 188
7.1.4 計算列和度量值 .189
7.1.5 DAX 中的上下文193
7.2 數(shù)據(jù)匯總 195
7.2.1 自動匯總 196
7.2.2 求和函數(shù) SUM 和 SUMX 197
7.2.3 求最大值函數(shù) MAX 和 MAXX .198
7.3 數(shù)據(jù)排序 201
7.3.1 按列排序 201
7.3.2 排序函數(shù) RANKX 203
7.4 數(shù)據(jù)篩選 207
7.4.1 篩選器 207
7.4.2 切片器 208
7.4.3 篩選函數(shù) FILTER、All 和
CALCULATE .210
7.5 數(shù)據(jù)分類 216
7.5.1 分組 216
7.5.2 層次結(jié)構(gòu)列 218
7.5.3 統(tǒng)計分類函數(shù) SUMMARIZE 和
GROUPBY .218
7.5.4 邏輯函數(shù) IF 和 SWITCH .223
7.6 本章小結(jié) 228
Chapter 08 商業(yè)數(shù)據(jù)的直觀展示：數(shù)據(jù)的可視化處理
8.1 打造優(yōu)秀可視化數(shù)據(jù)報表的秘訣 .238
8.1.1 明確主題 238
8.1.2 選擇合適的視覺對象 .238
8.1.3 設(shè)定好標題和說明信息 .239
8.1.4 規(guī)劃好數(shù)據(jù)單位信息 .240
8.1.5 配置恰當?shù)念伾?.241
8.1.6 設(shè)定合理的報表布局 .244
8.2 對比類視覺對象 .245
8.2.1 條形圖和柱狀圖 .245
8.2.2 折線圖 248
8.2.3 表和矩陣 249
8.3 關(guān)系類視覺對象 .255
8.3.1 散點圖 255
8.3.2 氣泡圖 256
8.4 組成類視覺對象 .258
8.4.1 餅圖和環(huán)形圖 .258
8.4.2 樹狀圖 259
8.4.3 分解樹 259
8.4.4 漏斗圖 261
8.5 本章小結(jié) 264
Chapter 09 商業(yè)數(shù)據(jù)分析結(jié)果呈現(xiàn)：報表的生成與發(fā)布
9.1 數(shù)據(jù)分析報表的 4 種形式 267
9.1.1 報告 .267
9.1.2 積分卡 .268
9.1.3 儀表板 .268
9.1.4 信息圖 .269
9.2 在 Power BI 在線服務(wù)中管理報表 272
9.2.1 發(fā)布 Power BI 報表 272
9.2.2 配置數(shù)據(jù)源連接 .274
9.2.3 對數(shù)據(jù)繼續(xù)刷新 .278
9.2.4 設(shè)置數(shù)據(jù)警報 .279
9.2.5 使用指標分析 .279
9.3 編寫 Power BI 報表說明文檔 .280
9.3.1 概要介紹 .280
9.3.2 數(shù)據(jù)源信息 .281
9.3.3 數(shù)據(jù)建模信息 .281
9.3.4 視覺對象簡介 .282
9.4 本章小結(jié) 282
Chapter 10 實戰(zhàn)：商業(yè)數(shù)據(jù)分析項目應(yīng)用
10.1 人力資源數(shù)據(jù)分析 .284
10.1.1 數(shù)據(jù)準備 .284
10.1.2 數(shù)據(jù)建模 .285
10.1.3 創(chuàng)建可視化報表 .289
10.2 利潤數(shù)據(jù)分析 .289
10.2.1 數(shù)據(jù)準備 .289
10.2.2 數(shù)據(jù)建模 .293
10.2.3 創(chuàng)建可視化報表 .295
10.3 客戶消費行為分析 297
10.3.1 數(shù)據(jù)準備 .297
10.3.2 數(shù)據(jù)建模 .298
10.3.3 創(chuàng)建可視化報表 .302
10.4 本章小結(jié) 303
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