Power BI建模权威指南
软硬件技术 Power BI建模领域开山之作,微软SSAS大师倾力打造,微软官方出版, ExcelHome版主精心翻译,用案例教你高效使用数据模型,快速发现想要的答案 新华书店全新正版书籍
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89
全新
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作者 [意]Alberto Ferrari(阿尔贝托·费拉里;Marco Russo(马尔·科鲁索)
出版社 电子工业出版社
出版时间 2020-12
版次 1
装帧 其他
货号 1202185025
上书时间 2023-02-11
商品详情
品相描述:全新
新华文轩网络书店 全新正版书籍
商品描述
"Power BI建模领域开山之作; 微软SSAS大师倾力打造; 微软官方出版; ExcelHome版主精心翻译; 学习数据建模的入门经典。"
图书标准信息
作者
[意]Alberto Ferrari(阿尔贝托·费拉里;Marco Russo(马尔·科鲁索)
出版社
电子工业出版社
出版时间
2020-12
版次
1
ISBN
9787121399916
定价
89.00元
装帧
其他
开本
16开
纸张
胶版纸
页数
256页
字数
332.8千字
【内容简介】
如何使用Excel和Power BI高效发现数字背后的信息?在数据分析时如何准确写出所需的公式?如何快速响应各方需求,提升自己的价值……答案是使用“数据模型”。在本书中,著名的Excel、Power BI专家Alberto Ferrari和Marco Russo将会告诉你关于数据模型的基础知识,并通过多个实例帮助你构建、展示报表,教你通过设计数据模型以快速得到想要的答案,并提升效率。通过阅读,你会发现:找到正确的答案原来如此简单!本书不仅适合在校学生、初入职场的白领,也适合那些希望了解数据建模的数据分析师。如果你希望获得资深专家的丰富经验,相信本书也会带给你启发。
【作者简介】
Alberto Ferrari和Marco Russo是SQLBI.COM的创始人。 他们定期发布关于微软Power BI、PowerPivot、DAX和SQL Server的文章。自2009年测试版的Power Pivot发布以来,SQLBI.COM成了DAX相关文章和教程的主要来源之一。他们都为商业智能(Business Intelligence,BI)解决方案提供咨询和指导,并精通与BI相关的微软技术。他们编写了很多关于Power Pivot、DAX和Analysis Services的文章、图书。他们是Power BI领域知名的培训师,是微软官方认证的SQL Server分析服务(SSAS)大师,并在MicrosoftIgnite、PASS Summit和SQLBits等大型国际会议上发表演讲,你可以通过Marco.russo@sqlbi.com、ferrari@sqlbi.com来联系他们。 刘钰,网名:天昕。ExcelHome 论坛Power BI 版块版主;“中国电子表格应用大会”讲师;“PowerPivot工坊”BI顾问;拥有超过10年的零售行业数据分析从业经历。潘丽萍,20余年财务工作经验;苏黎世交易所上市公司中国区财务总监,主管兼、并购业务及供应链整合。全球特许管理会计师公会资深会员(FCMA),全球特许公认会计师公会会员(ACCA)。付大伟,先后就职于西门子、霍尼韦尔、三星等多家世界500强企业,从事质量管理工作。Power BI和Python数据分析的爱好者和使用者。
【目录】
第1章 数据建模介绍 1 使用单张表构建模型 2 数据模型的介绍 9 关于星形模型 17 理解命名规则的重要性 22 本章小结 24 第2章 处理汇总表/明细表 26 关于汇总表/明细表 26 从汇总表聚合值 28 扁平化汇总表/明细表 35 本章小结 38 第3章 处理多维事实表 39 处理规范化的事实表 39 维度表的交叉筛选 45 理解模型中的不确定因素 48 案例:订单表/发票表 51 计算客户的开票总额 56 计算包含指定客户与指定订单的发票金额 56 计算已经开具发票的订单的金额 57 本章小结 59 第4章 处理日期和时间 61 创建一张日期维度表 61 使用时间维度自动分组 65 Excel中的按时间自动分组 66 Power BI Desktop中的按时间自动分组 67 处理多个日期维度 68 处理日期和时间 74 实现时间智能的计算 76 处理财年日历 78 计算工作日 80 针对单个国家或地区的工作日模型 81 多个国家或地区的工作日模型 84 处理年度特定的时间段 88 处理非重叠日期区间 88 截至今天的相对周期 90 处理重叠的日期区间 92 按照周日历计算 94 本章小结 100 第5章 跟踪历史属性 101 渐变维度简介 101 使用渐变维度 106 加载渐变维度表 109 确定维度表中的颗粒度 113 在事实表中固定颗粒度 116 快变维度 118 选择正确的建模技巧 121 本章小结 122 第6章 使用快照表 123 处理不能随时间累积的数据 123 快照表的聚合方式 124 理解派生的快照表 130 理解转换矩阵 132 本章小结 138 第7章 日期和时间间隔分析 140 处理时态数据 140 简单间隔的聚合 142 跨天的间隔 145 基于工作轮班与时间偏移的建模 150 分析活动事件 151 混合不同的持续时间 162 本章小结 168 第8章 多对多关系 169 关于多对多关系 169 理解双向模式 171 理解非累加性 174 级联多对多 175 时间多对多关系 178 重新分配因子和百分比 182 多对多关系的物化 184 使用事实表作为桥表 185 考虑性能因素 187 本章小结 189 第9章 不同颗粒度的使用 190 关于颗粒度 190 不同颗粒度之间的联系 192 分析预算数据 192 使用DAX代码移动筛选器 195 通过关系来筛选 197 在错误的颗粒度上隐藏值 199 在更细的颗粒度上分配值 203 本章小结 205 第10章 数据模型的切片 206 计算多列关系 206 计算静态切片 209 使用动态切片 211 理解计算列的威力:ABC分析 214 本章小结 218 第11章 处理多币种模型 219 理解不同的场景 219 使用多种原始货币,一种报告货币 220 使用一种来源货币,多种报告货币 225 使用多种来源货币,多种报告货币 229 本章小结 232
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