作品简介

本书由资深数据分析师结合多年实际工作经验精心编撰,结合丰富案例循序渐进地介绍Power BI在商业数据分析中的应用技巧。全书共15章,主要内容包括:商业数据分析的思维与流程,Power BI的三种视图、视图编辑器的窗格,连接数据源的方法,Power BI查询编辑器、数据分析表达式DAX、创建和管理表之间的关系,Power BI自带可视化视图,Power BI自定义可视化视图,如何制作Power BI数据报表,Power BI连接Cloudera Hadoop Hive、MapR Hadoop Hive集群,如何使用Spark SQL连接Apache Spark,如何通过DBeaver、Oracle SQL Developer等客户端工具连接Hadoop集群,最后通过某企业商品结构及销售业绩、销售经理的销售业绩、客户价值和流失率、商品的配送准时性情况和商品的退货情况5个案例介绍Power BI在实际业务中的操作技巧。

为了方便读者使用本书,本书还录制了全程教学视频,提供了案例练习素材以及PPT教学课件。

本书可作为初学者或从业者学习Microsoft Power BI软件进行数据可视化分析的用书,也可以作为大专院校管理、经济、社会人文等专业的教学用书。

王国平,毕业于上海海洋大学,硕士,主要从事数据可视化、数据挖掘和大数据分析与研究等工作。精通Tableau、SPSS、SPSS Modeler、Power BI等软件,已出版《IBM SPSS Modeler数据与文本挖掘实战》《Microsoft Power BI数据可视化与数据分析》《Tableau数据可视化从入门到精通》《SPSS统计分析与行业应用实战》等图书。

作品目录

  • 内容简介
  • 作者简介
  • 前言
  • 本书的内容特色
  • 本书的配套资源
  • 本书的读者对象
  • 第一部分 Microsoft Power BI之新手入门篇
  • 第1章 商业数据分析及可视化概述
  • 1.1 商业数据分析及其思维
  • 1.2 商业数据分析基本流程
  • 1.3 商业数据分析注意事项
  • 1.4 商业数据可视化分析工具
  • 1.5 Microsoft Excel数据可视化插件
  • 1.6 案例数据集介绍
  • 1.7 练习题
  • 第2章 Microsoft Power BI软件初识
  • 2.1 Microsoft Power BI软件概况
  • 2.2 Microsoft Power BI的下载与安装
  • 2.3 Microsoft Power BI软件简介
  • 2.4 Microsoft Power BI报表编辑器
  • 2.5 练习题
  • 第3章 Microsoft Power BI连接各类数据源
  • 3.1 连接单个数据文件
  • 3.2 连接到关系型数据库
  • 3.3 连接到非关系型数据库
  • 3.4 连接Web网页数据
  • 3.5 练习题
  • 第4章 Microsoft Power BI基础操作
  • 4.1 数据可视化分析的基础操作
  • 4.2 查询编辑器及其重要操作
  • 4.3 数据分析表达式DAX及其案例
  • 4.4 创建和管理表之间的关系
  • 4.5 案例:统计局Web数据可视化分析
  • 4.6 练习题
  • 第二部分 Microsoft Power BI之可视化篇
  • 第5章 Microsoft Power BI自带可视化视图
  • 5.1 自带可视化视图概述
  • 5.2 调整可视化对象元素
  • 5.3 创建自带的可视化视图
  • 5.4 数据可视化的注意事项
  • 5.5 练习题
  • 第6章 Microsoft Power BI自定义可视化视图
  • 6.1 如何自定义可视化视图
  • 6.2 下载可视化视图模板
  • 6.3 导入可视化视图模板
  • 6.4 固定可视化视图模板
  • 6.5 创建自定义可视化视图
  • 6.6 练习题
  • 第7章 Microsoft Power BI数据报表
  • 7.1 Microsoft Power BI报表
  • 7.2 创建与发布Microsoft Power BI报表
  • 7.3 报表设计的注意事项
  • 7.4 练习题
  • 第三部分 Microsoft Power BI之大数据篇
  • 第8章 连接Hadoop Hive
  • 8.1 Hadoop简介
  • 8.2 连接基本条件
  • 8.3 连接步骤:连接集群Hive
  • 8.4 案例:不同地区销售额的比较分析
  • 8.5 练习题
  • 第9章 连接Apache Spark
  • 9.1 Hadoop与Spark的比较
  • 9.2 连接Hadoop Spark集群
  • 9.3 案例:比较企业各地区的销售业绩
  • 9.4 练习题
  • 第10章 连接Hadoop集群工具
  • 10.1 DBeaver
  • 10.2 Oracle SQL Developer
  • 10.3 DbVisualizer
  • 10.4 SQuirrel SQL Client
  • 10.5 练习题
  • 第四部分 Microsoft Power BI之案例实战篇
  • 第11章 案例实战—销售商品主题分析
  • 11.1 准确了解电商商品现状
  • 11.2 如何分析商品销售业绩
  • 11.3 练习题
  • 第12章 案例实战—销售经理主题分析
  • 12.1 销售经理销售业绩分析
  • 12.2 销售经理服务满意度分析
  • 12.3 练习题
  • 第13章 案例实战—客户价值主题分析
  • 13.1 电商商品有效客户分析
  • 13.2 如何降低电商客户流失率
  • 13.3 练习题
  • 第14章 案例实战——配送准时性主题分析
  • 14.1 电商商品配送准时性现状
  • 14.2 商品配送准时性与退单关系
  • 14.3 练习题
  • 第15章 案例实战—商品退货主题分析
  • 15.1 电商商品退货现状分析
  • 15.2 电商订单退货率分析
  • 15.3 练习题
  • 附录A 集群节点参数配置
  • A.1 Hadoop的参数配置
  • A.2 Hive的参数配置
  • A.3 Spark的参数配置
  • A.4 Zeppelin的参数配置
  • A.5 集群的启动与关闭
  • 附录B 安装MongoDB
  • 参考文献
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