Power BI数据可视化从入门到实战
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作者袁佳林
出版社电子工业出版社
ISBN9787121433153
出版时间2022-05
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数252页
字数327.6千字
定价89元
货号SC:9787121433153
上书时间2024-10-31
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商品详情
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作者简介:
《Power BI数据可视化从入门到实战》结合实际案例，深入浅出地介绍了使用Power BI进行数据分析和设计交互式仪表板的整体流程。不论你是Excel用户还是其他BI用户，通过学习本书，都能快速上手Power BI，并且制作自己的仪表板报告。
主编推荐:
《Power BI数据可视化从入门到实战》结合实际案例，深入浅出地介绍了使用Power BI进行数据分析和设计交互式仪表板的整体流程。不论你是Excel用户还是其他BI用户，通过学习本书，都能快速上手Power BI，并且制作自己的仪表板报告。
媒体评论:
"“学而时习之，不亦说乎？”将学习的知识应用到实际工作中，这样才能真正体会到学习和成长的乐趣！本书很好地证实了这一点。在科技飞速发展的今天，数据分析成了职场人士推荐的一项专业能力。对于职场人士来说，Power BI是一款既高效又实用的数据可视化分析软件，通过简单的拖曳就可以快速洞悉大规模数据背后隐藏的特征，还可以构建出专业级别的交互式仪表板可视化报告。真诚地推荐正在职场奋斗的小伙伴们阅读本书，并动手实践，让自己获得一次新的能力提升！
姜辉 《Excel仪表盘实战》作者
数据可视化是数据分析师的一项软实力，图形化的展示相比单调的数字更容易阅读，具备这项能力的分析师更容易让自己的作品被看见。在工具的帮助下，学习数据可视化的门槛已经非常低，人人稍加学习都可以作图，但想让报告具备一定的可读性、美观、易懂，还是需要花时间去学习的。其中涉及的知识包括视觉编码的概念、设计的原则、颜色的使用。作为Power BI用户，你可能觉得从零开始学习这些知识时间太长，那么还有一种速成的方式，就是模仿，模仿成功案例的设计可以让你快速做出类似的报告。在这本书中，作者从需求分析开始，将报告的设计拆解成多个步骤，每个步骤都给出了可以参考的范例。跟随作者的讲解，通过学习和模仿，大家在报告设计方面一定会有所收获。感谢作者的辛苦和付出，在Power BI报表设计和实战应用方面又多了一本值得学习的著作，预祝本书大卖。
高飞 Power BI极客站长
有经验的数据分析师在看图表时会从标题开始，因为标题会概括主题。同样地，有经验的商业用户会更关注仪表板的内容结构与分析探索的价值。这些也正是本书给你带来的帮助，在快速入门后，结合Power BI的计算原理与实战案例，帮助你练习与理解，最终产出清晰、美观、有业务分析价值的仪表板。
纪杨 数据分析师/设计师，Data x Design
...
内容简介:
本书从数据可视化与仪表板设计基础着手，详细介绍Power BI三大模块：Power Query、Power Pivot和 Power View。然后通过“一简一繁”两个实战案例，使读者由浅入深地掌握Power BI的各项功能，动手制作出有设计感的仪表板报告。本书内容按照由易到难、循序渐进的结构安排，多处对比Excel解释Power BI核心计算原理，以客例立出为引早，清晰地展示了Power BI数据分析及仪表板设计的整体流程。本书结构清晰，内容通俗易懂，讲解层层递进，设计美观大方，适合Power BI入门及进阶读者。本书面向在校大学生、数据分析相关岗位从业者、亟待提升数据分析及可视化能力的职场白领。
目录:
第1章 数据可视化基础
1.1 什么是数据可视化
1.2 为什么要做数据可视化
1.3 如何进行数据可视化
1.4 数据可视化的常用软件
1.5 数据可视化的应用场景
1.6 总结
第2章 仪表板设计原则
2.1 什么是仪表板
2.1.1 汽车驾驶仪表盘
2.1.2 飞机运行驾驶舱
2.1.3 UI设计数据看板
2.1.4 商业分析仪表板
2.2 为什么要学习仪表板
2.3 常见的仪表板设计工具
2.3.1 Excel
2.3.2 Power BI
2.3.3 Tableau
2.3.4 其他可视化软件
2.4 仪表板设计流程
2.4.1 需求分析
2.4.2 布局设计
2.4.3 可视化设计
2.4.4 视觉升级
2.5 仪表板的排版
2.5.1 排版工具
2.5.2 排版原则
2.6 仪表板应用场景
2.7 总结
第3章 Power BI入门
3.1 从Excel到Power BI
3.1.1 数据透视表与数据透视图
3.1.2 Power BI的数据库思维
3.2 初识 Power BI
3.2.1 Power BI 与Power BI桌面版
3.2.2 下载与安装Power BI桌面版
3.2.3 Power BI界面一览
3.2.4 入门案例——门店销售数据可视化实战
3.3 数据查询：Power Query
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