Power BI金融大數據分析應用--貼近產業實務,掌握決策效率

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    ‧使用Power BI最新版!運用金融業數據,完整介紹Power BI模組,實作資料視覺化
    ‧主題式分析 + 實戰演練逐步操作,強化學習效率,全面提升強化大數據分析能力

    *完整闡述金融大數據分析應用模式!以金融領域資料為主,說明Power BI的實際運用,範疇涵蓋Power Query、Power Pivot、Power View三大模組,以及Power BI雲端服務。
    *資料視覺化Power View:數據分析問題的圖表歸納、操作Power View技巧和設計視覺化互動分析儀表板。
    *數據工程Power Query:線上資料蒐集、資料清理招式、資料合併,建立半自動化數據工程作業流程。
    *資料建模Power Pivot:使用DAX函數新增資料行及管理量值、建置資料關聯模型。
    *Power BI雲端服務:部署Power BI儀表板至雲端環境及設定公開分享給他人瀏覽。
    *主題式實戰分析演練,包含:客群分析、產品銷售分析、信用卡主題消費分析。

    章節目錄

    1-1封面頁
    1-2書名頁
    1-3序
    1-4目錄
    1-5Ch01 金融大數據 概論
    1-61.1 大數據與精準行銷
    1-7 何謂大數據
    1-8 大數據的4V
    1-9 大數據預測模型
    1-10 精準行銷應用
    1-111.2 金融大數據實務應用
    1-121.3 智慧金融
    1-13Ch02 淺談資料視 覺化分析觀念
    1-142.1 資料視覺化分析
    1-15 資料視覺化
    1-16 視覺化分析
    1-172.2 視覺化分析程序
    1-18 大數據分析流程
    1-19 資料視覺化分析步驟
    1-20 視覺化的好處
    1-212.3 2B用戶型商業智慧
    1-22 商業智慧需求
    1-23 商業智慧系統架構
    1-24 即時商業智慧3大能力
    1-25Ch03 認識Powe r BI
    1-263.1 大數據分析的重要性
    1-273.2 1BPower BI 對使用者的價值
    1-283.3 2BPower BI 工作流程
    1-29 什麼是Power BI
    1-30 Power BI工作程序
    1-313.4 為何選擇Power BI
    1-323.5 安裝Power BI 與註冊帳號
    1-33 下載安裝Power BI
    1-34 開啟Power BI
    1-35 註冊Power BI帳號
    1-363.6 5BPower BI 三大模組與服務
    1-37 Power BI Desktop 三大模組概述
    1-38 Power BI 2.0系列
    1-39 比較Power BI與Power BI Pro
    1-40Ch04 資料視覺化(Data Visualization)- Power View
    1-414.1 儀表板(Dashboard)工作區介紹
    1-42 Power View環境說明
    1-434.2 操作報表物件的技巧
    1-44 移動與縮放物件
    1-45 實用功能說明
    1-464.3 數據問題的圖表歸納
    1-474.4 視覺效果模板
    1-48 預設視覺化模板
    1-49 使用自訂視覺效果模板
    1-50 自訂視覺效果檔案下載
    1-514.5 欄位選取、格式潤飾與分析
    1-52 欄位選取(常用選項設定)
    1-53 外觀潤飾
    1-54 分析資訊
    1-554.6 5B圖表資料三大篩選
    1-56 頁面圖表資料篩選
    1-57 視覺效果編輯互動設定
    1-58 交叉分析篩選器設定
    1-594.7 B建立資料階層下鑽
    1-60Ch05 數據工程(Data Engineer)- Power Query
    1-615.1 何謂Power Query 編輯器
    1-62 什麼是結構化、半結構化與非結構化資料
    1-63 Power Query編輯器概述
    1-645.2 1BPower Query 編輯器工作區
    1-65 Power Query編輯器工具列
    1-665.3 2B可以取得哪些資料來源
    1-67 資料取得的主要來源
    1-68 Power BI取得資料來源的各種形式
    1-69實戰演練 (一) 以處理金融刷卡消費資料為例
    1-70 連接存取CSV資料夾檔案
    1-71 在轉換範例檔案執行N招資料清理方法-日期資料行
    1-72 在轉換範例檔案執行N招資料清理方法-消費資料行
    1-73實戰演練 (二) 更多資料處理案例解說
    1-74案例(一):連接存取Excel 資料
    1-75案例(二):Power BI 存取網頁資料做資料表上下附加
    1-76案例(三):連接存取JSON 及XML 資料源做資料表左右合併
    1-775.4 3BPower Query 自動化作業及常見問題排除
    1-78 Power Query自動化流程設計管理
    1-79 常見的Power Query作業錯誤訊息
    1-80Ch06 資料建模(D ata Modeling)- Power Pivot
    1-816.1 何謂資料建模Power Pivot
    1-82 關聯式資料說明
    1-83 Power Pivot與資料表(工具)區
    1-84 Power Pivot與資料行工具區
    1-85 Power Pivot與資料類別屬性設定
    1-86 Power Pivot與資料模型工作區
    1-87實戰演練 (一) 設定關聯模型
    1-886.2 數據分析語言 - DAX
    1-89 何謂DAX語言
    1-90 DAX使用及宣告規則
    1-91 新增量值與導出資料行位置
    1-92實戰演練 (二) 關聯函數(RELATED 與 RELATEDTABLE)
    1-93實戰演練 (三) 日曆維度動態表
    1-94實戰演練 (四) 列計算函數(CALCULATE)
    1-95實戰演練 (五) 安全除法
    1-966.3 2BDAX 量值管理
    1-97 建立量值管理表
    1-98實戰演練 (六) 創建初階彙總量值 (SUM、MAX、AVERAGE、COUNTROWS、DISTINCTCOUNT、COUNT)
    1-99實戰演練 (七) 進階彙總量值(CALCULATE、FILTER + AND / OR)
    1-100實戰演練 (八) 條件判斷(IF、SWITCH)
    1-101實戰演練 (九) 排名函數應用(TOPN、RANKX)
    1-102實戰演練 (十) 聚合迭代函數(Sumx、Averagex、Minx、Maxx)
    1-1036.4 常見的時間智慧函數
    1-1046.5 介面式快速量值
    1-105實戰演練 (十一) 常用快速量值
    1-106每個類別的彙總 – 計算每個刷卡交易類別的平均值
    1-107篩選 – 篩選後的差值
    1-108總計 – 分類總計(套用篩選)
    1-109文字 – 星級評等
    1-110Ch07 Power BI 管 理服務
    1-1117.1 從Power BI Desktop 發行儀表板
    1-112 發行部署儀表板
    1-113 本機到雲端的差異
    1-1147.2 1BPower BI 雲端工作區介紹
    1-115 認識工作區
    1-116 個人設定管理
    1-117 共用設定與資料集排程
    1-1187.3 一般用戶公開分享儀表板(發行至Web)設定
    1-119實戰演練 (一) 一般用戶分享儀表板(發行至Web)限制排除
    1-1207.4 商業智慧系統儀表板權限管理情境設計
    1-121Ch08 金融大數據實戰應用儀表板
    1-1228.1 客群分析類
    1-123 客戶輪廓Overview
    1-124 客戶刷卡輪廓
    1-125 客戶刷卡貢獻指標
    1-126 客戶刷卡貢獻年份比較
    1-127 客戶刷卡交易特店貢獻比較
    1-128 客戶刷卡類別貢獻年度比較
    1-129 理財產品銷售分析
    1-130 理專客戶傭金收入分析
    1-131 分行產品貢獻分析
    1-1328.2 1B信用卡主題消費分析
    1-133 信用卡整體消費分析
    1-134 信用卡總消費金額分析
    1-135 信用卡總消費筆數分析
    1-136 信用卡平均消費分析
    1-137 信用卡地區消費綜合分析
    1-138 信用卡地區消費類別分析
    1-139 信用卡地區年齡層消費分析
    1-140 信用卡消費類別軌跡分析
    1-141Appendix A 參考文獻
    1-142版權頁
    1-143封底頁

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