Power BI 大數據實戰應用 -- 零售 x 金融
謝邦昌、蘇志雄、宋龍華、鄭歆蕊
- 出版商: 碁峰 樂讀 精選單書79 兩書75折(部分除外)
- 出版日期: 2024-05-14
- 定價: $680
- 售價: 7.9 折 $537
- 語言: 繁體中文
- 頁數: 256
- 裝訂: 平裝
- ISBN: 6263247789
- ISBN-13: 9786263247789
-
相關分類:
Power BI、大數據 Big-data
立即出貨 (庫存 > 10)
買這商品的人也買了...
-
我的可愛塗鴉超能力：隨手一畫就萌翻你！(附5段塗鴉教學影片)$250$198 -
PowerBI 商業智慧分析$580$458 -
最新 AI 技術：知識圖譜集技術概念大成$980$833 -
Excel 自學聖經：從完整入門到職場活用的技巧與實例大全, 2/e$650$514 -
Python 大數據特訓班：資料自動化收集、整理、清洗、儲存、分析與應用實戰, 3/e (附320分鐘影音/範例程式)$520$410 -
Scikit-learn 詳解與企業應用：機器學習最佳入門與實戰$880$695 -
Excel × ChatGPT × Power Automate 自動化處理．效率提昇便利技$499$394 -
數據分析師手記 — 數據分析 72個核心問題精解$654$621 -
Python 大數據專案 X 工程 X 產品 資料工程師的升級攻略, 2/e$780$616 -
生成式人工智慧：AIGC 的邏輯與應用$520$411 -
$454從零開始大模型開發與微調：基於 PyTorch 與 ChatGLM -
E-commerce 2023-2024: Business. Technology. Society. 18/e (Paperback)$1,780$1,744 -
完全圖解人工智慧：零基礎也OK！從NLP、圖像辨識到生成模型，現代人必修的53堂AI課$480$379 -
Power BI x Copilot x ChatGPT 商業報表設計入門：資料清理、資料模型、資料視覺化到報表共享建立全局觀念$630$498 -
Power BI 商業智慧分析｜數據建模、資料分析、安全分享、平台管理與監控, 2/e$700$553 -
Web滲透測試從新手到高手（微課超值版）$479$455 -
AI 神助攻！程式設計新境界 – GitHub Copilot 開發 Python 如虎添翼 : 提示工程、問題分解、測試案例、除錯$560$442 -
電腦視覺開發實戰——基於OpenCV$299$284 -
多模態大模型：新一代人工智能技術範式$714$678 -
LLM 的瑞士刀 - 用 LangChain 極速開發可擴充大型應用程式$880$695 -
LangChain 開發手冊 -- OpenAI × LCEL 表達式 × Agent 自動化流程 × RAG 擴展模型知識 × 圖形資料庫 × LangSmith 除錯工具$680$537 -
CSS 大全, 5/e (CSS: The Definitive Guide: Web Layout and Presentation, 5/e)$1,480$1,169 -
從零開始學 Python 程式設計 (ChatGPT 加強版)(適用 Python 3.10 以上)$780$608 -
OpenAI API 基礎必修課 -- 使用 Python (GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o、DALL·E、TTS、Whisper模型)$520$410 -
AI 繪圖邁向視覺設計$720$569
相關主題
商品描述
--專業推薦--
張詠淳 臺北醫學大學大數據與科技管理研究所教授
許毓容 前東森購物大數據協理
陳祥輝 臺北大學統計系業界專業教師兼任助理教授
【主題式分析 + 實戰演練，強化學習效率，全面提升大數據分析能力!】
在當今快速變動且複雜的商業環境中，運用數據提升決策效率至關重要，本書不僅提供了從基礎到進階的Power BI知識，更結合零售/金融產業實戰應用，透過豐富的跨領域實例，讓讀者能夠真正運用數據結合實務情境，達到做中學及接地氣的加成綜效。
精彩重點：
．零售x金融產業實戰案例介紹Power BI運用，涵蓋Power BI 三大模組（Power Query、Power Pivot、Power View）
．數據工程Power Query – 線上資料蒐集、資料清理、資料合併，建立半自動化數據工程作業。
．資料建模Power Pivot – 使用DAX函數新增資料行、管理量值、瀏覽資料關聯模型。
．資料視覺化Power View – 建置數據儀表板的數據指標架構設計、分析問題的圖表繪製設計建議、產業數據分析經驗。
．豐富的實戰演練，從零售業與金融業數據案例的資料清理，再到運用DAX函數創建數據分析指標，設計各項主題實戰分析儀表板，逐步引導讀者實際操作、獲取實務經驗，確保學習效果。
內容與範例均貼近實務情境，讓讀者更容易理解並結合所學知識。本書不僅適合Power BI使用者，更是從事大數據分析、商業分析或營運分析人員的學習寶藏。
作者簡介
謝邦昌教授 國立台灣大學生物統計學博士
現任：
天主教輔仁大學副校長
輔大AI人工智慧發展中心主任
輔大商學研究所博士班 教授
台灣人工智慧發展學會(TIAI)理事長
中華市場研究協會(CMRS)榮譽理事長
中華資料採礦協會(CDMS)榮譽理事長
蘇志雄 國立台灣大學生物統計學博士
現任：
致理科技大學 會計資訊系 專任副教授
輔仁大學 護理系 兼任副教授
中華資料採礦協會 理事
中華市場研究協會 理事
經歷：致理科技大學 研發長／致理科技大學 市調中心主任
宋龍華 輔仁大學應用統計研究所碩士
現任：業界大數據分析師／大專院校Power BI應用講師
曾任：中華市場研究協會(CMRS)理事／全國大學校院數位人文大數據學生競賽評委
鄭歆蕊 國立成功大學統計研究所碩士
現任：金融研訓院客座講師
曾任：金融機構數據部門主管／大陸金融科技公司策略總監
目錄大綱
chapter 01 人人都該會的大數據利器 - Power BI
1.1 安裝與啟用 Power BI Desktop
1.2 Power BI Desktop 三大模組
1.3 Power BI 對使用者的價值
chapter 02 不用寫程式也能處理不規則數據 - Power Query
2.1 案例一：獲取 Excel、CSV、JSON、XML 等異質格式來源數據
2.2 案例二：獲取 Web 等線上、Google 表單數據
2.3 案例三：處理公開資料 - 以實價登錄數據為例
2.4 案例四：處理公開資料 - 以信用卡公開消費數據為例
2.5 案例五：建構半自動化數據更新作業流程說明
chapter 03 找出數據關聯分析的計算好手 - Power Pivot
3.1 案例一：動態行事曆
3.2 案例二：RFM 模型應用
3.3 案例三：創建對比分析指標
3.4 案例四：創建品類（品牌）熱度分析指標
chapter 04 活用數據視覺化儀表板 - Power View
4.1 案例一：客戶 Insight 應用
4.2 案例二：信用卡消費數據分析
4.3 案例三：電銷業務營運成效分析
4.4 案例四：金融帳戶交易行為分析及應用
4.5 案例五：客群經營貢獻分析
4.6 案例六：催收業務案件召回分析及應用
4.7 案例七：決策節點分析應用
4.8 案例八：從實價登錄數據看行情運用
