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Microsoft Power BI商业数据分析与案例实战

作者: 王国平

出版社: 清华大学出版社

出版时间: 2021-01

版次: 1

ISBN: 9787302568049

定价: 79.00

装帧: 平装

开本: 16开

页数: 320页

字数: 512千字

分类: 计算机与互联网

8 张插图图片

6人买过

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，*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，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、、 modeler、power bi等软件，已出版ibm  modeler数据与文本挖掘实战microoft power bi数据可视化与数据分析tableau数据可视化从入门到精通统计分析与行业应用实战等图书。

部分microsoftpowerbi之新手入门篇

章商业数据分析及可视化概述2

1.1商业数据分析及其思维2

1.2商业数据分析基本流程4

1.3商业数据分析注意事项6

1.4商业数据可视化分析工具7

1.4.1microsoftpowerbi7

1.4.2tableaudesktop7

1.4.3smartbiinsight8

1.4.4wynenterprise8

1.4.5qlikview8

1.4.6阿里datav9

1.4.7腾讯tcv9

1.4.8百度sugar9

1.4.9finebi9

1.5microsoftexcel数据可视化插件10

1.5.1powerpivot10

1.5.2powerquery11

1.5.3powerview12

1.5.4powermap13

1.5.5plotlyd3.jscharts14

1.5.6officeapfiddle15

1.6案例数据集介绍16

1.6.1某客服中心数据集16

1.6.2某电商企业数据集17

1.7练题19

第2章microsoftpowerbi软件初识20

2.1microsoftpowerbi软件概况20

2.1.1microsoftpowerbidesktop20

2.1.2microsoftpowerbi服务22

2.1.3microsoftpowerbi报表服务器22

2.1.4microsoftpowerbi数据网关22

2.2microsoftpowerbi的下载与安装23

2.2.1安装前的注意事项23

2.2.2microsoftpowerbi的下载23

2.2.3microsoftpowerbi的安装25

2.3microsoftpowerbi软件简介27

2.3.1microsoftpowerbi主要界面27

2.3.2microsoftpowerbi三种视图29

2.3.3microsoftpowerbi数据类型33

2.4microsoftpowerbi报表编辑器34

2.4.1microsoftpowerbi“可视化”窗格35

2.4.2microsoftpowerbi“筛选器”窗格36

2.4.3microsoftpowerbi“字段”窗格37

2.5练题37

第3章microsoftpowerbi连接各类数据源38

3.1连接单个数据文件38

3.1.1连接excel文件40

3.1.2连接文本/csv文件42

3.1.3连接xml文件44

3.1.4连接json文件45

3.1.5连接pdf文件48

3.1.6连接数据文件夹49

3.2连接到关系型数据库53

3.2.1连接access数据库53

3.2.2连接sqlserver数据库55

3.2.3连接mysql数据库59

3.2.4连接tgresql数据库64

3.2.5连接oracle数据库68

3.3连接到非关系型数据库77

3.3.1monb简介77

3.3.2monb的安装与配置78

3.3.3连接monb的步骤80

3.4连接web网页数据84

3.5练题86

第4章microsoftpowerbi基础作87

4.1数据可视化分析的基础作87

4.1.1数据属的作87

4.1.2数据视图的作92

4.2查询编辑器及其重要作95

4.2.1查询编辑器简介95

4.2.2查询编辑器页面97

4.2.3调整数据类型100

4.2.4追加与合并数据101

4.2.5数据分类汇108

4.3数据分析表达式dax及其案例109

4.3.1dax及其语法简介109

4.3.2dax函数的主要类型110

4.3.3省份和城市的合成112

4.4创建和管理表之间的关系114

4.4.1表与表之间的关系类型114

4.4.2创建表之间的数据关系114

4.4.3管理表之间的数据关系117

4.5案例：统计局web数据可视化分析118

4.5.1连接到web数据源119

4.5.2调整和清理源数据120

4.5.3创建和发布可视化视图127

4.6练题128

第二部分microsoftpowerbi之可视化篇

第5章microsoftpowerbi自带可视化视图130

5.1自带可视化视图概述130

5.2调整可视化对象元素130

5.3创建自带的可视化视图135

5.3.1堆积条形图：区域销售额的比较分析135

5.3.2簇状柱形图：客户不同支付渠道分析137

5.3.3分区图：不同类型客户的购买额分析138

5.3.4堆积面积图：不同区域的利润额分析139

5.3.5折线和堆积柱形图：月度销售业绩分析140

5.3.6瀑布图：不同区域销售额的比较分析141

5.3.7散点图：销售额和利润额的相关分析142

5.3.8饼图：不同区域销售额的占比分析143

5.3.9环形图：销售经理的销售业绩分析144

5.3.10树形图：不同省市的利润额分析145

5.3.11漏斗图：不同省市的销售额分析146

5.3.12仪表：订单商品的到货时间分析147

5.3.13卡片图：客户订单金额的卡片图149

5.3.14kpi：客户每客单价的走势分析150

5.3.15r视觉对象：订单金额的频数分析151

5.3.16python视觉对象：指标相关分析153

5.4数据可视化的注意事项156

5.4.1选择合适的视觉对象156

5.4.2验证与事实是否一致156

5.4.3图表简单、充实、高效、美观158

5.5练题158

第6章microsoftpowerbi自定义可视化视图159

6.1如何自定义可视化视图159

6.2下载可视化视图模板160

6.3导入可视化视图模板162

6.4固定可视化视图模板165

6.5创建自定义可视化视图166

6.5.1相关图：订货量、销售额、利润额的相关分析166

6.5.2聚类图：客户订单销售额与利润额的聚类分析167

6.5.3决策树：商品到货时间和折扣与退货的分析167

6.5.4方差图：实际到货时间与计划到货时间的分析168

6.5.5多折线图：不同类型商品销售额的折线图分析169

6.5.6点线图：企业每销售额的走势分析170

6.5.7词云：企业商品类型的可视化分析171

6.5.8博彦历：企业每销售额和历图172

6.5.9阿斯特图：不同地区销售额的占比分析173

6.5.10阳光图：不同地区和商品类型的销售额分析174

6.5.11和弦图：不同区域的销售额比较分析175

6.5.12雷达图：实际到货时间与计划到货时间分析176

6.5.13直方图：商品订单金额的频数分布情况177

6.5.14子弹图：订单商品到货时间准时分析178

6.5.15桑基图：不同地区的支付方式比较分析179

6.5.16龙卷风图：不同地区历史销售额的分析180

6.6练题181

第7章microsoftpowerbi数据报表182

7.1microsoftpowerbi报表182

7.1.1microsoftpowerbi报表简介182

7.1.2microsoftpowerbi报表的特点183

7.1.3microsoftpowerbi报表与仪表板的差异183

7.2创建与发布microsoftpowerbi报表184

7.2.1为报表添加新的视图页面184

7.2.2为报表添加“筛选器”字段186

7.2.3发布与共享制作好的报表188

7.3报表设计的注意事项190

7.3.1合理布局报表视图页面190

7.3.2清楚准确地表达数据信息192

7.3.3报表外观舒适美观大方194

7.4练题194

第三部分microsoftpowerbi之大数据篇

第8章连接hadoophive196

8.1hadoop简介196

8.1.1hadoop分布式文件系统197

8.1.2mapreduce计算框架197

8.1.3apachehadoop发行版198

8.2连接基本条件200

8.2.1hive版本：连接的条件200

8.2.2驱动程序：安装odbc驱动200

8.2.3启动服务：运行hive的服务201

8.3连接步骤：连接集群hive201

8.3.1clouderahadoophive201

8.3.2maprhadoophive204

8.4案例：不同地区销售额的比较分析206

8.5练题208

第9章连接apachespark209

9.1hadoop与spark的比较209

9.2连接hadoopark集群211

9.2.1安装sparksql的odbc驱动211

9.2.2启动集群和spark相关进程212

9.2.3配置sparkodbc数据源212

9.2.4测试sparkodbc数据连接213

9.3案例：比较企业各地区的销售业绩214

9.4练题217

0章连接hadoop集群工具218

10.1dbeaver218

10.1.1安装和配置连接环境218

10.1.2不同职业客户均年龄分布223

10.2oraclesqldeveloper224

10.2.1安装和配置连接环境224

10.2.2不同教育背景客户均年龄分布227

10.3dbvisualizer228

10.3.1安装和配置连接环境228

10.3.2不同别客户均年龄分布232

10.4squirrelsqlclient233

10.4.1安装和配置连接环境233

10.4.2不同类型客户均年龄分布238

10.5练题239

第四部分microsoftpowerbi之案例实战篇

1章案例实战——销售商品主题分析242

11.1准确了解电商商品现状242

11.1.1如何了解商品的现状242

11.1.2商品现状可视化分析243

11.2如何分析商品销售业绩246

11.2.1正确分析商品销售额246

11.2.2商品销售额可视化分析247

11.3练题250

2章案例实战——销售经理主题分析251

12.1销售经理销售业绩分析251

12.1.1如何核销售经理251

12.1.2销售业绩可视化分析251

12.2销售经理服务满意度分析254

12.2.1影响服务满意度的因素254

12.2.2服务满意度可视化分析254

12.3练题257

3章案例实战——客户价值主题分析258

13.1电商商品有效客户分析258

13.1.1如何衡量客户价值258

13.1.2有效客户可视化分析259

13.2如何降低电商客户流失率264

13.2.1降低客户流失策略264

13.2.2客户流失率可视化分析265

13.3练题270

4章案例实战——配送准时主题分析271

14.1电商商品配送准时现状271

14.1.1商品配送流程与模式271

14.1.2配送准时可视化分析271

14.2商品配送准时与退单关系277

14.2.1影响配送准时的因素277

14.2.2配送准时与退单关系分析277

14.3练题281

5章案例实战——商品退货主题分析282

15.1电商商品退货现状分析282

15.1.1如何规避退单的发生282

15.1.2商品退货可视化分析283

15.2电商订单退货率分析287

15.2.1解读电商退货法规287

15.2.2商品退货率可视化分析287

15.3练题290

附录a集群节点参数配置291

a.1hadoop的参数配置291

a.2hive的参数配置293

a.3spark的参数配置295

a.4zeppelin的参数配置296

a.5集群的启动与关闭297

附录b安装monb299

参文献303
内容简介:
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，*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。
作者简介:

王国，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、、 modeler、power bi等软件，已出版ibm modeler数据与文本挖掘实战microoft power bi数据可视化与数据分析tableau数据可视化从入门到精通统计分析与行业应用实战等图书。
目录:

部分microsoftpowerbi之新手入门篇

章商业数据分析及可视化概述2

1.1商业数据分析及其思维2

1.2商业数据分析基本流程4

1.3商业数据分析注意事项6

1.4商业数据可视化分析工具7

1.4.1microsoftpowerbi7

1.4.2tableaudesktop7

1.4.3smartbiinsight8

1.4.4wynenterprise8

1.4.5qlikview8

1.4.6阿里datav9

1.4.7腾讯tcv9

1.4.8百度sugar9

1.4.9finebi9

1.5microsoftexcel数据可视化插件10

1.5.1powerpivot10

1.5.2powerquery11

1.5.3powerview12

1.5.4powermap13

1.5.5plotlyd3.jscharts14

1.5.6officeapfiddle15

1.6案例数据集介绍16

1.6.1某客服中心数据集16

1.6.2某电商企业数据集17

1.7练题19

第2章microsoftpowerbi软件初识20

2.1microsoftpowerbi软件概况20

2.1.1microsoftpowerbidesktop20

2.1.2microsoftpowerbi服务22

2.1.3microsoftpowerbi报表服务器22

2.1.4microsoftpowerbi数据网关22

2.2microsoftpowerbi的下载与安装23

2.2.1安装前的注意事项23

2.2.2microsoftpowerbi的下载23

2.2.3microsoftpowerbi的安装25

2.3microsoftpowerbi软件简介27

2.3.1microsoftpowerbi主要界面27

2.3.2microsoftpowerbi三种视图29

2.3.3microsoftpowerbi数据类型33

2.4microsoftpowerbi报表编辑器34

2.4.1microsoftpowerbi“可视化”窗格35

2.4.2microsoftpowerbi“筛选器”窗格36

2.4.3microsoftpowerbi“字段”窗格37

2.5练题37

第3章microsoftpowerbi连接各类数据源38

3.1连接单个数据文件38

3.1.1连接excel文件40

3.1.2连接文本/csv文件42

3.1.3连接xml文件44

3.1.4连接json文件45

3.1.5连接pdf文件48

3.1.6连接数据文件夹49

3.2连接到关系型数据库53

3.2.1连接access数据库53

3.2.2连接sqlserver数据库55

3.2.3连接mysql数据库59

3.2.4连接tgresql数据库64

3.2.5连接oracle数据库68

3.3连接到非关系型数据库77

3.3.1monb简介77

3.3.2monb的安装与配置78

3.3.3连接monb的步骤80

3.4连接web网页数据84

3.5练题86

第4章microsoftpowerbi基础作87

4.1数据可视化分析的基础作87

4.1.1数据属的作87

4.1.2数据视图的作92

4.2查询编辑器及其重要作95

4.2.1查询编辑器简介95

4.2.2查询编辑器页面97

4.2.3调整数据类型100

4.2.4追加与合并数据101

4.2.5数据分类汇108

4.3数据分析表达式dax及其案例109

4.3.1dax及其语法简介109

4.3.2dax函数的主要类型110

4.3.3省份和城市的合成112

4.4创建和管理表之间的关系114

4.4.1表与表之间的关系类型114

4.4.2创建表之间的数据关系114

4.4.3管理表之间的数据关系117

4.5案例：统计局web数据可视化分析118

4.5.1连接到web数据源119

4.5.2调整和清理源数据120

4.5.3创建和发布可视化视图127

4.6练题128

第二部分microsoftpowerbi之可视化篇

第5章microsoftpowerbi自带可视化视图130

5.1自带可视化视图概述130

5.2调整可视化对象元素130

5.3创建自带的可视化视图135

5.3.1堆积条形图：区域销售额的比较分析135

5.3.2簇状柱形图：客户不同支付渠道分析137

5.3.3分区图：不同类型客户的购买额分析138

5.3.4堆积面积图：不同区域的利润额分析139

5.3.5折线和堆积柱形图：月度销售业绩分析140

5.3.6瀑布图：不同区域销售额的比较分析141

5.3.7散点图：销售额和利润额的相关分析142

5.3.8饼图：不同区域销售额的占比分析143

5.3.9环形图：销售经理的销售业绩分析144

5.3.10树形图：不同省市的利润额分析145

5.3.11漏斗图：不同省市的销售额分析146

5.3.12仪表：订单商品的到货时间分析147

5.3.13卡片图：客户订单金额的卡片图149

5.3.14kpi：客户每客单价的走势分析150

5.3.15r视觉对象：订单金额的频数分析151

5.3.16python视觉对象：指标相关分析153

5.4数据可视化的注意事项156

5.4.1选择合适的视觉对象156

5.4.2验证与事实是否一致156

5.4.3图表简单、充实、高效、美观158

5.5练题158

第6章microsoftpowerbi自定义可视化视图159

6.1如何自定义可视化视图159

6.2下载可视化视图模板160

6.3导入可视化视图模板162

6.4固定可视化视图模板165

6.5创建自定义可视化视图166

6.5.1相关图：订货量、销售额、利润额的相关分析166

6.5.2聚类图：客户订单销售额与利润额的聚类分析167

6.5.3决策树：商品到货时间和折扣与退货的分析167

6.5.4方差图：实际到货时间与计划到货时间的分析168

6.5.5多折线图：不同类型商品销售额的折线图分析169

6.5.6点线图：企业每销售额的走势分析170

6.5.7词云：企业商品类型的可视化分析171

6.5.8博彦历：企业每销售额和历图172

6.5.9阿斯特图：不同地区销售额的占比分析173

6.5.10阳光图：不同地区和商品类型的销售额分析174

6.5.11和弦图：不同区域的销售额比较分析175

6.5.12雷达图：实际到货时间与计划到货时间分析176

6.5.13直方图：商品订单金额的频数分布情况177

6.5.14子弹图：订单商品到货时间准时分析178

6.5.15桑基图：不同地区的支付方式比较分析179

6.5.16龙卷风图：不同地区历史销售额的分析180

6.6练题181

第7章microsoftpowerbi数据报表182

7.1microsoftpowerbi报表182

7.1.1microsoftpowerbi报表简介182

7.1.2microsoftpowerbi报表的特点183

7.1.3microsoftpowerbi报表与仪表板的差异183

7.2创建与发布microsoftpowerbi报表184

7.2.1为报表添加新的视图页面184

7.2.2为报表添加“筛选器”字段186

7.2.3发布与共享制作好的报表188

7.3报表设计的注意事项190

7.3.1合理布局报表视图页面190

7.3.2清楚准确地表达数据信息192

7.3.3报表外观舒适美观大方194

7.4练题194

第三部分microsoftpowerbi之大数据篇

第8章连接hadoophive196

8.1hadoop简介196

8.1.1hadoop分布式文件系统197

8.1.2mapreduce计算框架197

8.1.3apachehadoop发行版198

8.2连接基本条件200

8.2.1hive版本：连接的条件200

8.2.2驱动程序：安装odbc驱动200

8.2.3启动服务：运行hive的服务201

8.3连接步骤：连接集群hive201

8.3.1clouderahadoophive201

8.3.2maprhadoophive204

8.4案例：不同地区销售额的比较分析206

8.5练题208

第9章连接apachespark209

9.1hadoop与spark的比较209

9.2连接hadoopark集群211

9.2.1安装sparksql的odbc驱动211

9.2.2启动集群和spark相关进程212

9.2.3配置sparkodbc数据源212

9.2.4测试sparkodbc数据连接213

9.3案例：比较企业各地区的销售业绩214

9.4练题217

0章连接hadoop集群工具218

10.1dbeaver218

10.1.1安装和配置连接环境218

10.1.2不同职业客户均年龄分布223

10.2oraclesqldeveloper224

10.2.1安装和配置连接环境224

10.2.2不同教育背景客户均年龄分布227

10.3dbvisualizer228

10.3.1安装和配置连接环境228

10.3.2不同别客户均年龄分布232

10.4squirrelsqlclient233

10.4.1安装和配置连接环境233

10.4.2不同类型客户均年龄分布238

10.5练题239

第四部分microsoftpowerbi之案例实战篇

1章案例实战——销售商品主题分析242

11.1准确了解电商商品现状242

11.1.1如何了解商品的现状242

11.1.2商品现状可视化分析243

11.2如何分析商品销售业绩246

11.2.1正确分析商品销售额246

11.2.2商品销售额可视化分析247

11.3练题250

2章案例实战——销售经理主题分析251

12.1销售经理销售业绩分析251

12.1.1如何核销售经理251

12.1.2销售业绩可视化分析251

12.2销售经理服务满意度分析254

12.2.1影响服务满意度的因素254

12.2.2服务满意度可视化分析254

12.3练题257

3章案例实战——客户价值主题分析258

13.1电商商品有效客户分析258

13.1.1如何衡量客户价值258

13.1.2有效客户可视化分析259

13.2如何降低电商客户流失率264

13.2.1降低客户流失策略264

13.2.2客户流失率可视化分析265

13.3练题270

4章案例实战——配送准时主题分析271

14.1电商商品配送准时现状271

14.1.1商品配送流程与模式271

14.1.2配送准时可视化分析271

14.2商品配送准时与退单关系277

14.2.1影响配送准时的因素277

14.2.2配送准时与退单关系分析277

14.3练题281

5章案例实战——商品退货主题分析282

15.1电商商品退货现状分析282

15.1.1如何规避退单的发生282

15.1.2商品退货可视化分析283

15.2电商订单退货率分析287

15.2.1解读电商退货法规287

15.2.2商品退货率可视化分析287

15.3练题290

附录a集群节点参数配置291

a.1hadoop的参数配置291

a.2hive的参数配置293

a.3spark的参数配置295

a.4zeppelin的参数配置296

a.5集群的启动与关闭297

附录b安装monb299

参文献303

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Microsoft Power BI商业数据分析与案例实战

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