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    大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)

    台灣微軟技術經理 王恩琦 專業推薦!

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    台灣微軟技術經理 王恩琦 專業推薦!

    隨著電腦技術的發展，資料存儲量呈現倍增成長，以資料採礦為核心的Business Intelligence(BI)顯然成為IT和其他行業的必爭之地，同時市場潮流Big Data讓巨量資料分析變得更重要，商業智慧也順理成章成為企業注重的一環，專業的分析人員更是市場人才寵兒。
    基於此利基Microsoft Excel Power BI實現在數據分析與商業智慧分析領域，達到方便且有效率的作業模式。使用Excel Power BI可迅速完成以往只有透過專業商業智慧工具或花費大量時間才能完成的任務，它同時提供蒐集合併清理內外部資料來源功能(Power Query)、精華版OLAP工具(Power Pivot)、視覺化分析資料探索(Power View)與2D／3D地圖資訊分析(Power Map)，協助企業能夠整合來自不同來源的巨量資料並轉化成資訊和洞察，應用在市場策略上，最終達到令人滿意的效果。同時，Microsoft Power BI服務除了具有Microsoft Excel Power BI功能之外，更增加許多視覺化效果的模板，而且還能客製化。
    ■ 適用Excel 2019/2016/2013
    ■ 瞭解自助式商業智慧分析流程，提升人員決策能力
    ■ 學習利用Power BI工具建立視覺化圖表分析
    ■ 學習如何使用Excel Power Pivot、Power View、Power Map與Power Query
    ■ 內容逐步實際操作，從入門到進階，縮短學習時間，讓您有效率的抓住學習重點
    ■ 帶領您瞭解Power BI服務的範疇，快速掌握Power BI Desktop的使用技巧

    章节目录

    • 1-1
      封面頁
    • 1-2
      書名頁
    • 1-3
      推薦序
    • 1-4
      作者序
    • 1-5
      大數據分析學習地圖
    • 1-6
      目錄
    • 1-7
      Ch01 Power BI 概論
    • 1-8
      1-1 資料時代來臨
    • 1-9
      1-1-1 前言
    • 1-10
      1-1-2 資料的3V
    • 1-11
      1-1-3 資料科學家
    • 1-12
      1-1-4 大數據安全嗎？
    • 1-13
      1-2 視覺時代興起：「可視化」到「預知未來」
    • 1-14
      1-2-1 淺談資料視覺化分析
    • 1-15
      1-2-2 商業智慧與大數據
    • 1-16
      1-2-3 簡單的資料視覺化工具
    • 1-17
      1-3 自己駕馭Power BI
    • 1-18
      1-3-1 前言
    • 1-19
      1-3-2 自主（助）式商業智慧分析
    • 1-20
      1-4 範例資料
    • 1-21
      Ch02 Power Pivot 精簡版OLAP
    • 1-22
      2-1 啟用Power Pivot for Excel
    • 1-23
      2-1-1 Power Pivot 概述
    • 1-24
      2-1-2 取得、啟動Power Pivot
    • 1-25
      2-2 Power Pivot 資料連線
    • 1-26
      2-2-1 透過Power Pivot 存取資料庫資料
    • 1-27
      2-2-2 Power Pivot 與Excel 存取資料效能比較
    • 1-28
      2-3 使用Power Pivot 資料模型
    • 1-29
      2-3-1 設定關聯性
    • 1-30
      2-3-2 管理關聯性
    • 1-31
      2-3-3 欄位階層化
    • 1-32
      2-3-4 時間維度設計
    • 1-33
      2-4 DAX 資料分析語言
    • 1-34
      2-4-1 DAX 概述
    • 1-35
      2-4-2 DAX 的規則
    • 1-36
      2-4-3 DAX 的運算子
    • 1-37
      2-4-4 DAX 函數介紹
    • 1-38
      2-5 Power Pivot 智慧函數應用範例
    • 1-39
      2-6 透過Power Pivot 設計樞紐分析
    • 1-40
      2-6-1 量值
    • 1-41
      2-6-2 KPI 設計
    • 1-42
      2-6-3 建立樞紐分析表（圖）、交叉分析篩選器
    • 1-43
      2-7 案例應用說明
    • 1-44
      2-7-1 案例演練（一）
    • 1-45
      2-7-2 案例演練（二）
    • 1-46
      2-7-3 案例演練（三）
    • 1-47
      2-7-4 案例演練（四）
    • 1-48
      Ch03 Power View 資料探索智慧視覺
    • 1-49
      3-1 資料視覺化：Power View
    • 1-50
      3-2 取得、啟動Power View
    • 1-51
      3-3 Power View 報表功能
    • 1-52
      3-3-1 Power View 視窗
    • 1-53
      3-3-2 Power View 善用「手指」操作物件技巧
    • 1-54
      3-3-3 Power View 報（圖）表物件
    • 1-55
      3-3-4 進階視覺功能應用
    • 1-56
      3-3-5 Power View 小技巧說明
    • 1-57
      3-4 資料表行為屬性：支援資料類別與定位
    • 1-58
      3-4-1 資料類別種類
    • 1-59
      3-4-2 資料類別設定與定位找尋
    • 1-60
      3-5 Power View 地理分析
    • 1-61
      3-5-1 地圖應用分析
    • 1-62
      3-5-2 視覺化模板範例
    • 1-63
      Ch04 Power Map 地理空間神奇體驗
    • 1-64
      4-1 整合平面（2D）及立體（3D）地圖－ Power Map
    • 1-65
      4-1-1 Power Map 概述
    • 1-66
      4-1-2 Power Map 要求
    • 1-67
      4-2 取得、安裝、啟動Power Map
    • 1-68
      4-3 Power Map 功能
    • 1-69
      4-3-1 Power Map 視窗說明
    • 1-70
      4-3-2 Power Map 視窗功能
    • 1-71
      4-3-3 Power Map 圖形
    • 1-72
      4-4 案例場景應用
    • 1-73
      Ch05 Power Query 雲端版ETL
    • 1-74
      5-1 什麼是Power Query ？
    • 1-75
      5-1-1 Power Query 概述
    • 1-76
      5-1-2 Power Query 功能
    • 1-77
      5-2 取得、安裝、啟動Power Query
    • 1-78
      5-3 搜尋、萃取、合併、轉化、儲存不同來源資料
    • 1-79
      5-3-1 Power Query 功能區
    • 1-80
      5-3-2 Power Query 查詢編輯器
    • 1-81
      5-4 案例應用說明
    • 1-82
      5-4-1 案例演練（一）瞭解JSON 與透過Power Query 轉換 JSON format
    • 1-83
      5-4-2 案例演練（二）使用Power Query 導入OData
    • 1-84
      5-4-3 案例演練（三）使用Power Query 存取Facebook 資料
    • 1-85
      Ch06 Power BI 在產業案例之分析
    • 1-86
      6-1 健康醫療案例應用－探討慢性病與失能程度關聯性
    • 1-87
      6-1-1 研究前言與目的
    • 1-88
      6-1-2 研究內容與變數說明
    • 1-89
      6-1-3 探索過程與結果
    • 1-90
      6-2 房產市場案例－認識實價登錄資料分析應用
    • 1-91
      6-2-1 分析前言
    • 1-92
      6-2-2 分析目的
    • 1-93
      6-2-3 資料蒐集與處理
    • 1-94
      6-2-4 資料探索與解讀發現
    • 1-95
      6-3 電信業案例應用－挖掘數據金礦創造新獲利模式
    • 1-96
      6-3-1 緒論
    • 1-97
      6-3-2 應用模式與分析流程
    • 1-98
      6-3-3 電信業仍未解決的問題
    • 1-99
      6-3-4 電信業大數據結構
    • 1-100
      6-4 保險業案例應用－理賠特性分析應用
    • 1-101
      6-4-1 研究前言與目的
    • 1-102
      6-4-2 研究內容與變數說明
    • 1-103
      6-4-3 製作探索儀表板
    • 1-104
      Ch07 Microsoft Power BI
    • 1-105
      7-1 Power BI 簡介與服務
    • 1-106
      7-1-1 什麼是Power BI
    • 1-107
      7-1-2 常見商業智慧挑戰
    • 1-108
      7-1-3 Power BI 的角色功能
    • 1-109
      7-1-4 認識Power BI 服務
    • 1-110
      7-1-5 Power BI 工作流程
    • 1-111
      7-1-6 下載及安裝Power BI Desktop
    • 1-112
      7-2 建構Power BI 的元素
    • 1-113
      7-2-1 啟動視窗功能
    • 1-114
      7-2-2 視覺化（Visualization）效果
    • 1-115
      7-2-3 儀表板（Dashboard）
    • 1-116
      7-2-4 資料表（Data Set）
    • 1-117
      7-2-5 資料模型（Data Model）
    • 1-118
      Ch08 資料視覺化武器－ ExcelPower Map 新功能
    • 1-119
      8-1 Excel 版本資料量差異比較
    • 1-120
      8-1-1 不同的Excel 版本
    • 1-121
      8-1-2 Excel 資料筆數上限
    • 1-122
      8-2 Excel Power Map 新武器
    • 1-123
      8-2-1 Excel Power Map 回顧
    • 1-124
      8-2-2 Excel Power Map 自定義地圖
    • 1-125
      AppA-參考文獻
    • 1-126
      AppB-Microsoft SQL Server 2016 下載與安裝說明
    • 1-127
      版權頁
    • 1-128
      封底頁

    常见问答

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