Power BI建模权威指南

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作者: [意] , (马尔·科鲁索)
2020-12
版次: 1
ISBN: 9787121399916
定价: 89.00
装帧: 其他
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 256页
字数: 332.8千字
  • 如何使用Excel和Power BI高效发现数字背后的信息?在数据分析时如何准确写出所需的公式?如何快速响应各方需求,提升自己的价值……答案是使用“数据模型”。在本书中,著名的Excel、Power BI专家Alberto Ferrari和Marco Russo将会告诉你关于数据模型的基础知识,并通过多个实例帮助你构建、展示报表,教你通过设计数据模型以快速得到想要的答案,并提升效率。通过阅读,你会发现:找到正确的答案原来如此简单!本书不仅适合在校学生、初入职场的白领,也适合那些希望了解数据建模的数据分析师。如果你希望获得资深专家的丰富经验,相信本书也会带给你启发。 Alberto Ferrari和Marco Russo是SQLBI.COM的创始人。 他们定期发布关于微软Power BI、PowerPivot、DAX和SQL Server的文章。自2009年测试版的Power Pivot发布以来,SQLBI.COM成了DAX相关文章和教程的主要来源之一。他们都为商业智能(Business Intelligence,BI)解决方案提供咨询和指导,并精通与BI相关的微软技术。他们编写了很多关于Power Pivot、DAX和Analysis Services的文章、图书。他们是Power BI领域知名的培训师,是微软官方认证的SQL Server分析服务(SSAS)大师,并在MicrosoftIgnite、PASS Summit和SQLBits等大型国际会议上发表演讲,你可以通过Marco.russo@sqlbi.com、ferrari@sqlbi.com来联系他们。

    刘钰,网名:天昕。ExcelHome 论坛Power BI 版块版主;“中国电子表格应用大会”讲师;“PowerPivot工坊”BI顾问;拥有超过10年的零售行业数据分析从业经历。潘丽萍,20余年财务工作经验;苏黎世交易所上市公司中国区财务总监,主管兼、并购业务及供应链整合。全球特许管理会计师公会资深会员(FCMA),全球特许公认会计师公会会员(ACCA)。付大伟,先后就职于西门子、霍尼韦尔、三星等多家世界500强企业,从事质量管理工作。Power BI和Python数据分析的爱好者和使用者。 第1章 数据建模介绍 1 

    使用单张表构建模型 2 

    数据模型的介绍 9 

    关于星形模型 17 

    理解命名规则的重要性 22 

    本章小结 24 

    第2章 处理汇总表/明细表 26 

    关于汇总表/明细表 26 

    从汇总表聚合值 28 

    扁平化汇总表/明细表 35 

    本章小结 38 

    第3章 处理多维事实表 39 

    处理规范化的事实表 39 

    维度表的交叉筛选 45 

    理解模型中的不确定因素 48 

    案例:订单表/发票表 51 

    计算客户的开票总额 56 

    计算包含指定客户与指定订单的发票金额 56 

    计算已经开具发票的订单的金额 57 

    本章小结 59 

    第4章 处理日期和时间 61 

    创建一张日期维度表 61 

    使用时间维度自动分组 65 

    Excel中的按时间自动分组 66 

    Power BI Desktop中的按时间自动分组 67 

    处理多个日期维度 68 

    处理日期和时间 74 

    实现时间智能的计算 76 

    处理财年日历 78 

    计算工作日 80 

    针对单个国家或地区的工作日模型 81 

    多个国家或地区的工作日模型 84 

    处理年度特定的时间段 88 

    处理非重叠日期区间 88 

    截至今天的相对周期 90 

    处理重叠的日期区间 92 

    按照周日历计算 94 

    本章小结 100 

    第5章 跟踪历史属性 101 

    渐变维度简介 101 

    使用渐变维度 106 

    加载渐变维度表 109 

    确定维度表中的颗粒度 113 

    在事实表中固定颗粒度 116 

    快变维度 118 

    选择正确的建模技巧 121 

    本章小结 122 

    第6章 使用快照表 123 

    处理不能随时间累积的数据 123 

    快照表的聚合方式 124 

    理解派生的快照表 130 

    理解转换矩阵 132 

    本章小结 138 

    第7章 日期和时间间隔分析 140 

    处理时态数据 140 

    简单间隔的聚合 142 

    跨天的间隔 145 

    基于工作轮班与时间偏移的建模 150 

    分析活动事件 151 

    混合不同的持续时间 162 

    本章小结 168 

    第8章 多对多关系 169 

    关于多对多关系 169 

    理解双向模式 171 

    理解非累加性 174 

    级联多对多 175 

    时间多对多关系 178 

    重新分配因子和百分比 182 

    多对多关系的物化 184 

    使用事实表作为桥表 185 

    考虑性能因素 187 

    本章小结 189 

    第9章 不同颗粒度的使用 190 

    关于颗粒度 190 

    不同颗粒度之间的联系 192 

    分析预算数据 192 

    使用DAX代码移动筛选器 195 

    通过关系来筛选 197 

    在错误的颗粒度上隐藏值 199 

    在更细的颗粒度上分配值 203 

    本章小结 205 

    第10章 数据模型的切片 206 

    计算多列关系 206 

    计算静态切片 209 

    使用动态切片 211 

    理解计算列的威力:ABC分析 214 

    本章小结 218 

    第11章 处理多币种模型 219 

    理解不同的场景 219 

    使用多种原始货币,一种报告货币 220 

    使用一种来源货币,多种报告货币 225 

    使用多种来源货币,多种报告货币 229 

    本章小结 232
  • 内容简介:
    如何使用Excel和Power BI高效发现数字背后的信息?在数据分析时如何准确写出所需的公式?如何快速响应各方需求,提升自己的价值……答案是使用“数据模型”。在本书中,著名的Excel、Power BI专家Alberto Ferrari和Marco Russo将会告诉你关于数据模型的基础知识,并通过多个实例帮助你构建、展示报表,教你通过设计数据模型以快速得到想要的答案,并提升效率。通过阅读,你会发现:找到正确的答案原来如此简单!本书不仅适合在校学生、初入职场的白领,也适合那些希望了解数据建模的数据分析师。如果你希望获得资深专家的丰富经验,相信本书也会带给你启发。
  • 作者简介:
    Alberto Ferrari和Marco Russo是SQLBI.COM的创始人。 他们定期发布关于微软Power BI、PowerPivot、DAX和SQL Server的文章。自2009年测试版的Power Pivot发布以来,SQLBI.COM成了DAX相关文章和教程的主要来源之一。他们都为商业智能(Business Intelligence,BI)解决方案提供咨询和指导,并精通与BI相关的微软技术。他们编写了很多关于Power Pivot、DAX和Analysis Services的文章、图书。他们是Power BI领域知名的培训师,是微软官方认证的SQL Server分析服务(SSAS)大师,并在MicrosoftIgnite、PASS Summit和SQLBits等大型国际会议上发表演讲,你可以通过Marco.russo@sqlbi.com、ferrari@sqlbi.com来联系他们。

    刘钰,网名:天昕。ExcelHome 论坛Power BI 版块版主;“中国电子表格应用大会”讲师;“PowerPivot工坊”BI顾问;拥有超过10年的零售行业数据分析从业经历。潘丽萍,20余年财务工作经验;苏黎世交易所上市公司中国区财务总监,主管兼、并购业务及供应链整合。全球特许管理会计师公会资深会员(FCMA),全球特许公认会计师公会会员(ACCA)。付大伟,先后就职于西门子、霍尼韦尔、三星等多家世界500强企业,从事质量管理工作。Power BI和Python数据分析的爱好者和使用者。
  • 目录:
    第1章 数据建模介绍 1 

    使用单张表构建模型 2 

    数据模型的介绍 9 

    关于星形模型 17 

    理解命名规则的重要性 22 

    本章小结 24 

    第2章 处理汇总表/明细表 26 

    关于汇总表/明细表 26 

    从汇总表聚合值 28 

    扁平化汇总表/明细表 35 

    本章小结 38 

    第3章 处理多维事实表 39 

    处理规范化的事实表 39 

    维度表的交叉筛选 45 

    理解模型中的不确定因素 48 

    案例:订单表/发票表 51 

    计算客户的开票总额 56 

    计算包含指定客户与指定订单的发票金额 56 

    计算已经开具发票的订单的金额 57 

    本章小结 59 

    第4章 处理日期和时间 61 

    创建一张日期维度表 61 

    使用时间维度自动分组 65 

    Excel中的按时间自动分组 66 

    Power BI Desktop中的按时间自动分组 67 

    处理多个日期维度 68 

    处理日期和时间 74 

    实现时间智能的计算 76 

    处理财年日历 78 

    计算工作日 80 

    针对单个国家或地区的工作日模型 81 

    多个国家或地区的工作日模型 84 

    处理年度特定的时间段 88 

    处理非重叠日期区间 88 

    截至今天的相对周期 90 

    处理重叠的日期区间 92 

    按照周日历计算 94 

    本章小结 100 

    第5章 跟踪历史属性 101 

    渐变维度简介 101 

    使用渐变维度 106 

    加载渐变维度表 109 

    确定维度表中的颗粒度 113 

    在事实表中固定颗粒度 116 

    快变维度 118 

    选择正确的建模技巧 121 

    本章小结 122 

    第6章 使用快照表 123 

    处理不能随时间累积的数据 123 

    快照表的聚合方式 124 

    理解派生的快照表 130 

    理解转换矩阵 132 

    本章小结 138 

    第7章 日期和时间间隔分析 140 

    处理时态数据 140 

    简单间隔的聚合 142 

    跨天的间隔 145 

    基于工作轮班与时间偏移的建模 150 

    分析活动事件 151 

    混合不同的持续时间 162 

    本章小结 168 

    第8章 多对多关系 169 

    关于多对多关系 169 

    理解双向模式 171 

    理解非累加性 174 

    级联多对多 175 

    时间多对多关系 178 

    重新分配因子和百分比 182 

    多对多关系的物化 184 

    使用事实表作为桥表 185 

    考虑性能因素 187 

    本章小结 189 

    第9章 不同颗粒度的使用 190 

    关于颗粒度 190 

    不同颗粒度之间的联系 192 

    分析预算数据 192 

    使用DAX代码移动筛选器 195 

    通过关系来筛选 197 

    在错误的颗粒度上隐藏值 199 

    在更细的颗粒度上分配值 203 

    本章小结 205 

    第10章 数据模型的切片 206 

    计算多列关系 206 

    计算静态切片 209 

    使用动态切片 211 

    理解计算列的威力:ABC分析 214 

    本章小结 218 

    第11章 处理多币种模型 219 

    理解不同的场景 219 

    使用多种原始货币,一种报告货币 220 

    使用一种来源货币,多种报告货币 225 

    使用多种来源货币,多种报告货币 229 

    本章小结 232
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