深入淺出 DAX — Excel Power Pivot 和 Power BI 高效數據分析
黃福星
- 出版商: 清華大學
- 出版日期: 2023-05-01
- 定價: $594
- 售價: 8.5 折 $505 (限時優惠至 2024-12-31)
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 400
- 裝訂: 平裝
- ISBN: 7302614989
- ISBN-13: 9787302614982
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相關分類:
Excel、Power BI、Data Science
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商品描述
本書系統的闡釋Power Pivot for Excel及Power BI中DAX語言的應用。本書是基於筆者多年的DAX學習與使用經驗的基礎上所採用的一種全新佈局與講解方式,整書依據讀者易於理解的方式,由淺入深進行循序漸進式的講解。本書要探索的重點是,如何利用最簡捷的辦法,讓讀者在一至兩個月之內輕松、系統、全面地掌握DAX語言。 全書共分為5篇:第一篇為入門篇(第1章和第2章),第二篇為基礎篇(第3~5章),第三篇為強化篇(第6章和第7章),第四篇為進階篇(第8~10章), 第五篇為案例篇(第11章)。書中主要內容包括DAX基礎、表的基礎應用、查詢表、計算列、迭代行、度量值、時間智能、Power BI簡介、篩選調節、DAX高階、綜合案例。 本書是為非電腦專業及非統計學專業想快速掌握DAX數據分析及商業智能而準備的。另外,本書也適用於財務、人事行政、電商客服、質量統計等與數據分析密切相關的從業人員,也可作為高等院校、IT培訓機構、其他編程愛好者的參考用書。
目錄大綱
目錄
第一篇入門篇
第1章DAX基礎
1.1數據管理
1.1.1測量尺度
1.1.2數據質量
1.1.3數據清洗
1.1.4分析方法
1.1.5分析技巧
1.2透視表
1.2.1數據透視表
1.2.2字段設置
1.3超級透視表
1.3.1與普通透視表的區別
1.3.2DAX數據分析
1.4DAX基礎
1.4.1DAX語法
1.4.2DAX函數
1.4.3DAX運算符
1.5DAX表達式
1.5.1數據基礎
1.5.2VAR變量
1.5.3空值
1.5.4錯誤值
1.6DAX使用中的困惑
1.6.1來自DAX的困惑
1.6.2來自數據模型的困惑
1.6.3來自CALCULATE()的困惑
1.7本章回顧
第2章表的基礎應用
2.1數據模型基礎
2.1.1COM加載項
2.1.2數據查看方式
2.2數據獲取
2.2.1從Power Query加載
2.2.2獲取外部數據
2.2.3添加到數據模型
2.2.4粘貼到數據模型
2.3數據模型
2.3.1建模基礎
2.3.2星型模型
2.3.3雪花模型
2.4度量值管理
2.4.1新建度量值
2.4.2管理度量值
2.5函數搶先看
2.5.1關系函數
2.5.2LOOKUPVALUE()
2.5.3DISTINCT()
2.5.4DISTINCTCOUNT()
2.5.5COUNTROWS()
2.5.6HASONEVALUE()
2.5.7DIVIDE()
2.6DAX查詢
2.6.1DAX查詢表
2.6.2DAX Studio
2.7本章回顧
第二篇基礎篇
第3章查詢表
3.1表函數
3.1.1統計學基礎
3.1.2ALL()
3.1.3VALUES()
3.2高級篩選
3.2.1篩選應用
3.2.2綜合應用
3.3表篩選
3.3.1篩選基礎
3.3.2篩選順序
3.3.3差異比較
3.4集合與事件
3.4.1UNION()
3.4.2INTERSECT()
3.4.3EXCEPT()
3.5笛卡兒積
3.5.1CROSSJOIN()
3.5.2GENERATE()
3.5.3GENERATEALL()
3.6連接查詢
3.6.1NATURALINNERJOIN()
3.6.2NATURALLEFTOUTERJOIN()
3.7分組
3.7.1SUMMARIZE()
3.7.2SUMMARIZECOLUMNS()
3.7.3ROLLUP()
3.7.4ROLLUPISSUBTOTAL()
3.7.5ROLLUPADDISSUBTOTAL()
3.7.6ADDMISSINGITEMS()
3.8創建表
3.8.1表構造器{()}
3.8.2DATATABLE()
3.8.3ROW()
3.9綜合應用
3.9.1TOPN()
3.9.2擴展表理論
3.9.3創建度量表
3.9.4創建維度表
3.10本章回顧
第4章計算列
4.1Excel通用函數
4.1.1邏輯與信息類函數
4.1.2文本類函數
4.1.3統計類函數
4.1.4數學與三角函數
4.1.5日期時間類函數
4.2ADDCOLUMNS()
4.3SELECTCOLUMNS()
4.3.1計算列命名規則
4.3.2數據獲取方式
4.4綜合案例
4.4.1綜合應用一
4.4.2綜合應用二
4.4.3綜合應用三
4.5本章回顧
第5章迭代函數
5.1常見迭代聚合
5.1.1COUNTX()
5.1.2MAXX()
5.1.3AVERAGEX()
5.1.4PERCENTILEX.EXC()
5.1.5VARX.P()
5.1.6STDEVX.P()
5.1.7RANKX()
5.2SUMX()迭代函數
5.2.1第1個參數(表)
5.2.2第2個參數(條件表達式)
5.2.3SUMX()綜合應用
5.3當前行
5.3.1EARLIER()
5.3.2VAR變量
5.4CONCATENATEX()
5.5本章回顧
第三篇強化篇
第6章度量值
6.1上下文
6.2CALCULATE()
6.2.1函數的比較
6.2.2邏輯與順序
6.2.3上下文替換
6.2.4上下文轉換
6.2.5上下文互動
6.3篩選器
6.3.1ALLSELECTED()
6.3.2ALLEXCEPT()
6.3.3ALLNOBLANKROW()
6.3.4FILTERS()
6.4綜合應用
6.4.1使用細節說明
6.4.2購買與推薦分析
6.4.3產品ABC分類分析
6.4.4產品期初與結存分析
6.5本章回顧
第7章時間智能
7.1日期表
7.1.1M語言創建
7.1.2DAX創建
7.1.3創建計算列
7.1.4按列排序
7.1.5月份編號
7.2日期函數
7.2.1時間智能函數
7.2.2智能函數整理
7.3日期早晚
7.3.1FIRSTDATE()/LASTDATE()
7.3.2含有NONBLANK的函數
7.3.3含有OF的函數
7.3.4含有BALANCE的函數
7.4日期前後
7.4.1PREVIOUSDAY()/NEXTDAY()
7.4.2PREVIOUSMONTH()/NEXTMONTH()
7.4.3PREVIOUSQUARTER()/NEXTQUARTER()
7.4.4PREVIOUSYEAR()/NEXTYEAR()
7.5日期平移
7.5.1DATEADD()
7.5.2SAMEPERIODLASTYEAR()
7.5.3PARALLELPERIOD()
7.5.4DATESINPERIOD()
7.5.5DATESBETWEEN()
7.6日期累積
7.6.1MTD(月度至今)
7.6.2QTD(季度至今)
7.6.3YTD(年度至今)
7.7綜合應用
7.7.1存在空值的情形
7.7.2環比與同比分析
7.8本章回顧
第四篇進階篇
第8章Power BI簡介
8.1Power BI
8.1.1什麽是Power BI
8.1.2Power BI的組成
8.1.3Power BI的啟用
8.2Power BI中的黑科技
8.2.1Power BI的進化說明
8.2.2在Power Query中運行Python腳本
8.2.3在可視化區域運行Python腳本
8.2.4智能“問答”
8.3使用Power BI
8.3.1新建表
8.3.2新建列
8.3.3新建數據組
8.3.4新建度量值
8.3.5度量值分組
8.4計算組
8.4.1創建計算組
8.4.2應用計算組
8.5可視化
8.5.1可視化內容
8.5.2搜索與格式設置
8.5.3獲取更多視覺對象
8.6本章回顧
第9章篩選調節
9.1層次結構
9.1.1PATH()
9.1.2PATHITEM()
9.1.3PATHLENGTH()
9.1.4PATHCONTAINS()
9.1.5PATHITEMREVERSE()
9.2查找與匹配
9.2.1CONTAINS()
9.2.2CONTAINSROW()
9.2.3CONTAINSSTRING()
9.2.4CONTAINSSTRINGEXACT()
9.2.5TREATAS()
9.3條件判斷
9.3.1ISINSCOPE()
9.3.2ISFILTERED()
9.3.3ISCROSSFILTERED()
9.3.4HASONEFILTER()
9.3.5SELECTEDVALUE()
9.4篩選調節器
9.4.1REMOVEFILTERS()
9.4.2KEEPFILTERS()
9.4.3CROSSFILTER()
9.4.4ALLCROSSFILTERED()
9.5快度量值
9.5.1快度量值的計算類型
9.5.2快度量值的應用
9.6本章回顧
第10章DAX高階用法
10.1DAX函數進階
10.1.1CALCULATE()進階
10.1.2UNICHAR()
10.1.3CONVERT()
10.2篩選前N個
10.2.1篩選器中的前N個
10.2.2應用TOPN
10.2.3模擬參數
10.3動態圖表
10.3.1自定義參數表
10.3.2動態縱坐標
10.3.3動態橫坐標
10.3.4動態度量值
10.4數據分析
10.4.1區間分析
10.4.2ABC分析
10.4.3RFM分析
10.5本章回顧
第五篇案例篇
第11章綜合案例
11.1選項設置
11.2獲取數據
11.3數據建模
11.3.1創建數據建模
11.3.2創建表
11.3.3管理計算列
11.3.4管理度量值
11.4智能問答
11.5可視化報表
11.5.1創建可視化報表
11.5.2數據問題的探源
11.5.3可視化區域
11.5.4報表的在線發布
11.6本章回顧