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内容大纲
本书以DAX为核心线索，围绕数据分析和数据可视化，系统全面地介绍了Power BI的核心知识体系。
本书的主要内容包括数据分析和数据可视化基础知识，Power Query数据获取、转换与加载，Power BI数据模型，DAX基础和进阶知识、DAX的实践案例、DAX驱动数据可视化交互，仪表板开发实践、仪表板多场景应用，以及AI辅助学习等。
本书体系完整、重点突出、内容新颖翔实、案例贴近实际，适合数据分析师、Power BI分析人员、Excel高级用户，以及想提高数据分析能力的各类人员阅读。 -
作者介绍
刘必麟（@小必），Excel爱好者，微软Office大师级认证专家。 微信公众号、头条号“Excel聚焦”创始人，原创文章累计达400余篇。 知名微信公众号特约作者，发表的Excel技术类文章累计达300余篇。 对于Excel在人力资源管理中的应用，有着丰富的实战经验和独特见解，精通Excel函数与公式、图表、数据看板以及Power Query等的应用。 -
目录
第1章 数字化时代：从数据到数据分析
1.1 数据和数据分析是什么？
1.2 数据分析为什么重要？
1.3 从数据到数据分析
1.3.1 有数据：有什么样的数据？
1.3.2 看数据：数据到底看什么？
1.3.3 分析数据：如何分析数据，怎么做？
1.3.4 结果应用：如何应用数据分析结果？
第2章 高效表达：从数据分析到数据可视化
2.1 数据分析和数据可视化
2.1.1 数据可视化是什么？
2.1.2 从数据分析到数据可视化
2.1.3 数据可视化与数据仪表板
2.2 数据可视化的设计
2.2.1 数据可视化的设计原则
2.2.2 数据可视化的图表选择与色彩搭配
2.2.3 数据仪表板的设计步骤
第3章 商业智能：从Excel到Power BI
3.1 Excel作为数据分析的工具
3.1.1 数据透视表与数据透视图
3.1.2 超级Excel：Excel的Power系列功能
3.2 初识Power BI
3.2.1 什么是Power BI？
3.2.2 为什么选择Power BI来作为数据分析和可视化工具？
3.2.3 Power BIDesktop如何下载和安装
3.2.4 Power BIDesktop的操作界面介绍
3.2.5 学习Power BI要构建全新的知识架构
第4章 PowerQuery实践：数据获取、转换与加载
4.1 认识PowerQuery
4.1.1 PowerQuery界面介绍
4.1.2 使用PowerQuery前应注意的事项
4.2 数据获取
4.2.1 从Excel工作簿中获取数据
4.2.2 从文件夹中获取并合并多个Excel工作簿
4.2.3 从文本或CSV格式文件获取数据
4.2.4 从数据库获取文件
4.2.5 其他数据源的数据获取
4.3 数据转换与清洗
4.3.1 数据类型的转换
4.3.2 文本格式转换
4.3.3 行和列的管理
4.3.4 从日期列中提取对应的日期元素
4.3.5 列的合并、拆分与字符提取
4.3.6 透视列与逆透视列一维表与二维表的相互转换
4.3.7 数学统计以及分组计算
4.3.8 追加查询和合并查询
4.4 数据应用到数据模型
4.4.1 应用数据时需要的设置
4.4.2 管理查询
4.4.3 数据刷新及报错处理
4.5 PowerQuery高阶知识：M语言
4.5.1 初识M语言
4.5.2 M语言常见的表达式的语法格式
4.5.3 M语言的数据结构
第5章 核心基础：Power BI与数据模型
5.1 认识数据模型
5.1.1 数据模型及其常见类型
5.1.2 数据模型的要素
5.2 Power BI中的数据模型
5.2.1 在Power BI中创建一个数据模型
5.2.2 管理Power BI中的数据模型
5.2.3 使用数据模型的注意事项
第6章 Power BI灵魂：数据分析表达式——DAX
6.1 认识DAX
6.1.1 DAX及其函数类型
6.1.2 创建DAX表达式时，表、列和度量值的引用方式
6.1.3 DAX运算符和数据类型
6.2 新建列、新建表和度量值
6.2.1 新建列与新建表
6.2.2 度量值的创建、管理和格式化
6.2.3 如何选择度量值与新建列
6.2.4 在视觉对象中使用度量值和表中的字段
6.3 理解Power BI的数据模型
6.3.1 数据模型中表间关系的传递
6.3.2 数据模型中的跨表引用
6.3.3 数据模型的参照完整性
6.4 初识DAX基础函数
6.4.1 认识和使用结尾带有“X”的迭代函数
6.4.2 FILTER函数和运算符的用法
6.4.3 认识VALUES函数和DISTINCT函数
6.4.4 认识ALL类函数
6.4.5 使用HASONEVALUE改变总计值
6.4.6 使用SELECTEDVALUE函数获取选择的值
6.4.7 逻辑函数IF和SWITCH
6.5 认识DAX的计值上下文
6.5.1 认识筛选上下文
6.5.2 认识行上下文
6.6 CALCULATE函数与计值上下文
6.6.1 认识CALCULATE函数
6.6.2 CALCULATE函数与筛选上下文
6.6.3 CALCULATE函数与行上下文
6.7 CALCULATE的调节器函数
6.7.1 CALCULATE的调节器ALL类函数
6.7.2 CALCULATE的调节器KEEPFILTERS函数
6.7.3 CALCULATE的调节器USERELATIONSHIP函数
6.8 变量
6.8.1 认识变量
6.8.2 变量的使用
第7章 分析实践：时间序列实践分析
7.1 关于日期表和时间智能函数
7.1.1 Power BI的日期时间函数和时间智能函数
7.1.2 日期表的创建与使用注意事项
7.1.3 时间序列相关的常见分析指标
7.2 时间序列分析实践
7.2.1 累计分析
7.2.2 同比和环比分析
7.2.3 移动平均分析
7.2.4 不同日期区间值的比较
第8章 分析实践：更多常用的计算分析
8.1 排名相关分析
8.1.1 排名分析
8.1.2 TOPN分析
8.2 区间划分相关的分析
8.2.1 帕累托分析
8.2.2 区间分组分析
8.2.3 分区计算
8.3 其他分析
8.3.1 差异比较分析
8.3.2 近N天分析
第9章 更上一层楼：DAX的高级用法实践
9.1 计算组
9.1.1 认识计算组
9.1.2 创建和管理计算组
9.1.3 计算组的实践应用
9.1.4 使用TabularEditor创建计算组
9.2 窗口函数
9.2.1 窗口函数介绍
9.2.2 窗口函数用法实践：偏移类函数
9.2.3 窗口函数用法实践：排序类函数
9.3 视觉对象计算
9.3.1 认识和创建视觉对象计算
9.3.2 视觉对象计算的实践应用
9.3.3 视觉对象计算的限制与不足
9.4 DAX查询
9.4.1 认识DAX查询视图
9.4.2 EVALUATE语法介绍及创建查询
9.4.3 使用DAX表函数创建查询
9.4.4 使用DAX查询数据模型中的各种元素
9.5 使用外部工具DAXStudio
9.5.1 认识外部工具DAXStudio
9.5.2 DAXStudio的常用功能
9.5.3 使用DAXStudio测试代码的性能
第10章 开启设计：数据可视化设计指南
10.1 Power BI的可视化设置
10.1.1 可视化页面和画布设置
10.1.2 认识和使用Power BI的主题
10.2 可视化视觉对象与辅助元素
10.2.1 Power BI常用的视觉对象
10.2.2 Power BI可视化辅助元素
10.3 控制Power BI视觉对象之间的交互方式
10.3.1 编辑视觉对象之间的交互方式
10.3.2 使用按钮控制视觉对象的交互
10.3.3 使用按钮和书签控制页面之间的交互
10.3.4 使用书签控制视觉对象的交互
10.3.5 使用钻取功能控制分析层次和颗粒度的交互
10.3.6 使用工具提示功能增强交互
10.3.7 使用字段参数控制视觉对象的交互
10.3.8 使用同步切片器功能控制多页报表交互
10.4 使用DAX动态地驱动视觉对象的交互
10.4.1 动态设置视觉对象的标题
10.4.2 动态设置视觉对象的颜色
10.4.3 动态设置视觉对象的数据标签
10.4.4 动态切换视觉对象的分析指标和维度
第11章 仪表板开发实践：零售行业综合案例
11.1 需求分析
11.1.1 案例数据概述
11.1.2 明确分析目标和场景
11.2 数据的获取、转换、加载和模型创建
11.2.1 数据的获取、转换和应用到数据模型
11.2.2 数据模型中各种表的命名
11.2.3 创建数据模型
11.3 仪表板布局设计
11.3.1 设置画布及页面信息
11.3.2 仪表板的整体布局设计
11.3.3 色彩搭配与视觉对象的类型选择
11.4 仪表板可视化设计
11.4.1 经营概述页面设计
11.4.2 组织分析页面设计
11.4.3 客户分析页面设计
11.4.4 产品分析页面设计
11.5 页面交互设计和可视化效果强化
11.5.1 仪表板页面交互设计
11.5.2 仪表板可视化效果强化
第12章 价值提升：仪表板检查、发布和调用
12.1 仪表板结果核对与性能分析
12.1.1 仪表板的结果核对
12.1.2 仪表板的性能分析
12.2 仪表板的发布
12.2.1 仪表板的发布
12.2.2 仪表板的刷新与维护
12.3 在Excel、PowerPoint中使用Power BI
12.3.1 在Excel中调用Power BI的数据模型
12.3.2 在PowerPoint中查看Power BI仪表板
第13章 拥抱AI：利用AI大模型学习Power BI
13.1 关于AI大模型
13.1.1 AI大模型是什么？
13.1.2 AI大模型的选择
13.2 Power BI与AI大模型
13.2.1 使用Power BI内置AI功能——Copilot
13.2.2 使用ChatGPT学习Power BI
13.2.3 使用国内的AI产品学习Power BI
13.3 使用AI大模型时的注意事项
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