网志栈编辑推荐
本书为读者提供了一种轻松愉快的阅读学习体验，全彩印刷、版式灵活、颜色清爽、内容优选、案例典型、视频赠送。本书包含大量案例，读者可以边学边练，书中的大多数3级标题以案例名称命名，既便于读者从目录中快速找到相应的案例，又能让读者了解每个知识点、每项技术的实际应用场合，从而实现技术与应用的无缝对接。为了便于读者学习和练习，本书附赠所有案例的源文件和重点案例的多媒体视频教程。
；
内容简介
零基础入门，让读者轻松、快速地掌握Excel数据透视表的使用方法和应用技巧。
本书为读者提供了一个轻松愉快的阅读学习体验，全彩印刷、版式灵活、颜色清爽、内容优选、案例典型、视频赠送。本书包含大量案例，读者可以边学边练，书中的大多数3级标题以案例名称命名，既便于读者从目录中快速找到相应的案例，又能让读者了解每个知识点、每项技术的实际应用场景，从而实现技术与应用的无缝对接。为了便于读者学习和练习，本书附赠所有案例的源文件和重点案例的多媒体视频教程。
本书适合想学习Power BI或Power BI For Excel进行数据分析和报表制作的读者。如果读者对Power BI不熟悉或从未使用过Power BI,那么学习本书可以让您快速掌握Power BI的使用方法，并且使用它解决实际应用中的问题。对于有一定使用经验的读者来说，有助于梳理Power BI的知识体系和功能特性。
作者简介
宋翔，微软全球zui有价值专家（MVP），微软TechNet中文论坛版主，微软TechNet Webcast讲师，已出版多部简体及繁体著作，代表作有《Word排版之道》《Word排版技术大全》《Excel公式与函数大辞典》《Windows 10技术与应用大全》。在线解答读者学习过程中遇到的疑难问题，并帮助读者解决在实际应用和工作中遇到的技术问题，广受读者青睐。视音乐为生命，喜欢多种音乐风格，翻唱过中、英、日、韩、印等不同语言的上百首歌曲，曾任中国原创音乐基地的管理员。
目录
第1章 Power BI快速入门 / 001
1.1 了解Power BI及其组件 / 002
1.1.1 Power BI的基本概念 / 002
1.1.2 Power BI的工作流程 / 003
1.1.3 Power BI的基本元素 / 003
1.2 创建和设计报表的操作环境 / 005
1.2.1 Power BI Desktop和Power BI for Excel / 005
1.2.2 下载和安装Power BI Desktop / 006
1.2.3 在Excel中安装Power加载项 / 010
1.3 使用Power BI Desktop创建报表的通用流程 / 013
1.3.1 连接并获取数据 / 014
1.3.2 整理和转换数据 / 014
1.3.3 为数据建模 / 015
1.3.4 为数据设置可视化效果 / 015
1.3.5 创建和共享报表 / 016
第2章 熟悉Power BI Desktop界面环境 / 017
2.1 三种视图 / 018
2.1.1 在三种视图之间切换 / 018
2.1.2 报表视图 / 018
2.1.3 数据视图 / 021
2.1.4 关系视图 / 023
2.2 查询编辑器 / 024
2.2.1 打开查询编辑器 / 025
2.2.2 “查询”窗格 / 026
2.2.3 数据区域 / 027
2.2.4 查询设置窗格 / 028
2.2.5 高级编辑器 / 028
2.2.6 保存工作 / 029
第3章 连接并获取数据 / 030
3.1 获取数据 / 031
3.1.1 获取Excel工作簿中的销售记录 / 031
3.1.2 获取CSV文件中的员工信息 / 033
3.1.3 获取Access数据库中的客户订单信息 / 035
3.1.4 获取SQL Server数据库中的数据 / 037
3.1.5 获取Web数据 / 039
3.1.6 输入新数据 / 040
3.1.7 只获取部分数据 / 041
3.2 刷新数据与更改数据源 / 043
3.2.1 刷新数据 / 043
3.2.2 更改数据源 / 044
3.2.3 编辑最近使用的数据源 / 046
3.2.4 删除查询 / 046
3.3 编辑查询步骤 / 048
3.3.1 重命名查询步骤 / 048
3.3.2 调整查询步骤的顺序 / 048
3.3.3 修改查询步骤中的操作 / 049
3.3.4 删除查询步骤 / 050
第4章 数据格式设置与行、列操作 / 051
4.1 整理字段 / 052
4.1.1 将第一行数据设置为字段标题 / 052
4.1.2 为销售记录输入正确的字段标题 / 053
4.1.3 更改字段的数据类型 / 053
4.2 替换值 / 055
4.2.1 批量将销售地区中的“河北”改为“北京” / 056
4.2.2 批量替换特殊字符 / 057
4.3 转换文本格式 / 057
4.4 保留与删除行和列 / 059
4.4.1 删除前10条销售记录 / 059
4.4.2 保留第31~50条销售记录 / 060
4.4.3 保留销售额前3名和最后3名的销售记录 / 062
4.4.4 删除重复的销售记录 / 063
4.4.5 删除销售记录中的所有空行和空列 / 065
4.5 调整行和列的位置 / 066
4.5.1 将“商品”列移动到“地区”列的左侧 / 066
4.5.2 倒序排列行的顺序 / 067
4.5.3 对调行、列的位置 / 068
4.6 添加不同用途的列 / 069
4.6.1 复制现有列 / 069
4.6.2 使用“索引列”恢复数据的原始顺序 / 070
4.6.3 使用“条件列”对商品销售情况进行评定 / 072
4.6.4 使用“自定义列”计算商品单价 / 074
第5章 数据的提取、拆分与合并 / 076
5.1 提取字符 / 077
5.1.1 从位数固定的电话号码中提取后8位电话号码 / 077
5.1.2 从身份证号码中提取8位出生日期 / 078
5.1.3 从位数不固定的电话号码中提取区号 / 080
5.1.4 从客户信息中提取公司名称 / 081
5.2 从日期中提取日期元素 / 082
5.3 拆分列 / 085
5.3.1 将公司名称和客户姓名拆分为两列 / 085
5.3.2 将前3位区号与电话号码拆分为两列 / 087
5.4 合并多个表中的数据 / 088
5.4.1 合并1~3月的销售数据 / 088
5.4.2 合并订单信息与客户信息 / 091
5.5 合并文件夹中的文件 / 094
5.6 在一维表和二维表之间转换 / 097
5.6.1 将二维表转换为一维表 / 098
5.6.2 将一维表转换为二维表 / 099
5.7 筛选符合条件的数据 / 100
5.7.1 从多个部门中筛选出“销售部”的员工信息 / 100
5.7.2 筛选出年龄为25~35岁的员工信息 / 102
5.8 对数据进行分类汇总 / 103
5.8.1 统计每天的商品销售额 / 103
5.8.2 按日统计各类商品的销售额 / 105
第6章 为数据创建关系和新的计算 / 107
6.1 为不同的表创建关系 / 108
6.1.1 自动为订单信息和客户信息创建关系 / 108
6.1.2 手动为订单信息和客户信息创建关系 / 109
6.1.3 修改关系 / 114
6.1.4 删除关系 / 114
6.2 创建新的计算 / 115
6.2.1 DAX公式基础 / 115
6.2.2 创建用于计算商品平均销量的度量值 / 117
6.2.3 创建用于评定员工销售业绩的计算列 / 120
第7章 数据可视化设计基础 / 122
7.1 创建可视化效果 / 123
7.2 设置可视化效果 / 126
7.2.1 更改可视化效果类型和字段的位置 / 126
7.2.2 移动和调整可视化效果的大小 / 127
7.2.3 自定义可视化效果的格式 / 128
7.3 钻取数据 / 129
7.4 使用切片器对可视化效果进行筛选 / 131
7.5 设置可视化效果的交互方式 / 132
7.6 使用焦点模式 / 133
7.7 查看与导出可视化效果关联的数据 / 134
第8章 使用多种可视化效果展示数据 / 136
8.1 柱形图和条形图 / 137
8.1.1 使用柱形图或条形图展示各类商品在所有地区的销量 / 137
8.1.2 使用柱形图或条形图展示各类商品在各个地区的销量 / 139
8.2 使用折线图展示商品销量的变化趋势 / 140
8.3 使用饼图展示商品在各个地区的销量占比 / 141
第9章 报表设计 / 143
9.1 报表页的基本操作 / 144
9.1.1 新建报表页 / 144
9.1.2 修改报表页的名称 / 144
9.1.3 复制报表页 / 145
9.1.4 删除报表页 / 145
9.2 设计报表时的一些有用工具 / 146
9.2.1 使用参考线快速对齐和定位可视化效果 / 146
9.2.2 使用页面筛选和报表筛选 / 147
9.2.3 使用文本框、形状和图片 / 148
9.2.4 使用报表主题为报表进行统一配色 / 149
9.2.5 聚焦可视化效果 / 150
第10章 综合案例——商品销售分析 / 152
10.1 数据的导入、整理与建模 / 153
10.1.1 获取并合并12个月的销售数据 / 153
10.1.2 删除无效的行和列 / 155
10.1.3 删除重复的销售记录 / 156
10.1.4 将商品名称和销量拆分为两列 / 157
10.1.5 根据单价和销量计算销售额 / 158
10.1.6 创建总销售额度量值 / 160
10.2 使用数据模型创建可视化报表 / 161
10.2.1 使用柱形图对比各类商品的销量 / 161
10.2.2 使用饼图分析各类商品的销售额占比 / 162
10.2.3 为报表添加标题 / 163
10.2.4 通过钻取查看各季度销售额和月销售额 / 165
媒体评论
前沿
在开始编写本书之前，我一直在考虑是使用Power BI Desktop 还是使用PowerBI for Excel 作为操作环境来介绍Power BI，最终选择Power BI Desktop 为操作环境来进行讲解的主要原因有以下两个。
第一，PowerBI Desktop 是完全独立于Excel 之外的软件，而且是免费的，无论读者的计算机中是否安装了Excel，都可以免费下载和安装Power BI Desktop。
第二，在Excel中使用Power BI 功能需要安装加载项，在安装其中的PowerView后，可能会遇到由于安全问题而被禁止使用的情形，只有修改注册表才能解决，对于不熟悉注册表操作的用户来说略显烦琐。
目前，市场上有很多Power BI 方面的书籍，这些书籍的内容主要分为两类：一类是较为全面地介绍使用PowerBI 及其中的Power BI Desktop 进行数据分析和报表设计；另一类专门介绍Power BI 中的某个独立分支，如Power Query 或PowerPivot。前一类中的很多书籍普遍存在一个问题——缺乏系统性，没有对PowerBI的知识进行较好的梳理和归纳，读者在看完这类书后，对Power BI 和Power BIDesktop 的理解仍然不透彻，给后续学习带来困扰。对于大多数刚入门的读者来说，从整体上系统地理解Power BI 非常重要，尤其是在学习一项新技术时，清晰、明确地理解基本概念和相互之间的关系至关重要。
本书在整体结构和每章内容的安排上进行了反复思考和精心设计，对于想快速入门和使用Power BI、Power BI Desktop 的读者来说，本书是一本结构清晰、系统性强、前后内容紧密联系的图书。对于完全不了解Power BI 或没有太多使用经验的读者来说，本书可以让您快速上手，并对PowerBI 和Power BI Desktop 的组成和相关概念进行系统的梳理，为以后在各个环节上的深入学习打下坚实的基础。想要继续深入学习Power BI 的读者可以关注笔者后续出版的有关Power BI 的著作，包括Power Query、Power Pivot 和DAX 语言等。
本书的案例源文件中除提供.xlsx 格式的Excel 数据源外，还提供了.pbix 格式的Power BI 文件。提供Power BI 文件的主要目的是让读者看到案例的最终效果，
在PowerBI Desktop 的任意一种视图中打开本书的Power BI 文件都能够正常显示，
但是由于在PowerBI Desktop 中加载的数据源是绝对路径，当读者在Power BI 文件中打开查询编辑器时，读者计算机中的数据源路径与作者计算机中的数据源路径不一致，因此可能导致数据源加载失败。
本书的写作目的是帮助读者快速掌握Power BI 及其中的Power BI Desktop 在数据处理和报表设计与制作等方面的操作方法。本书主要有以下3 个特点。
每章都有相关案例，读者可以边学边练。大多数3级标题都以案例名称命名，既便于读者从目录中快速找到相应的案例，又能让读者了解每个知识点、每项技术的实际应用场景和方法，将技术与应用融为一体、无缝对接。
案例的选择以贴近工作、易上手、易操作为标准，便于读者理解和动手练习。每学完一个案例，都能有立竿见影的效果，使读者对后续的学习更有信心。
在每个操作的关键点上使用框线进行醒目标注，读者可以快速找到操作的关键点，节省读图时间。
本书共10章，以数据分析的整体流程（获取数据→整理数据→数据建模→展示数据）来设计全书的结构和每章内容，本书各章的内容简介如表所示。
；
；
本书适合以下读者阅读：
◆ 使用Power BI Desktop进行数据可视化分析与报表设计的用户。
◆ 使用Excel中的PowerQuery、Power Pivot、Power View和Power Map进行数据可视化分析的用户。
◆ 从事数据分析工作的专业数据分析师。
◆ 从事数据整理、分析和管理的IT专职人员。
◆ 开展电商零售业务并需要进行数据分析的个人或企业用户。
本书附赠以下配套资源：
◆ 本书所有案例的源文件。
◆ 本书重点案例的多媒体视频教程。
如果在使用本书的过程中遇到问题，或者对本书的编写有一些意见或建议，可以通过以下方式与作者联系：
◆ 邮箱：songxiangbook@163.com。
◆ 微博：@宋翔book，微博网址http://weibo.com/songxiangbook。
◆ 作者QQ：188171768，加QQ时请注明“轻松学”以验证身份。
◆ 读者QQ群：150469075，加群时请注明“轻松学”以验证身份。
免费在线读
小白轻松学Power BI数据分析 pdf下载声明
本pdf资料下载仅供个人学习和研究使用，不能用于商业用途，请在下载后24小时内删除。如果喜欢，请购买正版
