包邮Excel BI 之道 从零开始学Power工具应用+Power Query pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121326622

商品编码：17128158044

出版时间：2017-10-01

数据洞察的艺术：解锁信息价值的密码 在信息爆炸的时代，海量数据如同奔腾不息的河流，蕴藏着无限可能。然而，如何驾驭这股洪流，从中提炼出有价值的洞见，将原始数据转化为驱动决策的智慧，成为个体与企业脱颖而出的关键。这并非遥不可及的神秘学问，而是可以通过系统学习和实践掌握的数据洞察的艺术。本书将带领您踏上一段探索数据奥秘的旅程，从根本上理解数据的本质，掌握高效处理和分析数据的强大工具，最终赋能您在复杂的数据环境中游刃有余，做出更明智、更具前瞻性的决策。 第一章：数据思维的基石——认知与准备 在深入具体工具之前，我们首先要建立起坚实的数据思维基石。本章将引导您跳出“工具至上”的误区，从源头理解数据对于业务增长和战略规划的深远意义。我们将探讨： 为何数据如此重要？ 从案例分析出发，阐述数据驱动决策如何改变行业格局，提升企业竞争力，以及个人如何在数据时代保持优势。我们将通过生动的故事，展示优秀的数据分析师如何通过精准的洞察，发现潜在的商机，规避风险，优化运营。 数据的生命周期： 理解从数据采集、清洗、存储、处理、分析到最终呈现的全过程，有助于我们把握每个环节的关键点。我们将剖析不同阶段可能遇到的挑战，并初步了解不同类型数据的特点及其应用场景。 数据质量的重要性： “垃圾进，垃圾出”是数据分析的铁律。本章将强调数据质量控制的必要性，介绍影响数据质量的常见因素，并为后续的数据清洗工作奠定认知基础。我们将讨论为何不准确的数据会导向错误的结论，以及如何建立数据质量意识。 明确分析目标： 在动手操作之前，清晰地定义“我们想要解决什么问题？”，“需要回答哪些关键问题？”至关重要。本章将引导您学习如何从业务需求出发，将模糊的模糊的需求转化为可量化、可分析的数据问题，确保后续的分析方向精准有效。 数据准备的艺术： 即使是最强大的工具，也需要有条理的数据作为输入。本章将为您介绍数据收集的基本原则，以及如何识别和获取所需的数据源。我们将探讨不同数据源的特点，以及如何安全、高效地访问它们。 第二章：告别繁琐，迎接高效——数据处理的变革 原始数据往往是杂乱无章、充满“噪音”的，直接用于分析不仅效率低下，还可能导致错误的结论。本章将聚焦于如何高效、精准地处理和转换数据，使其成为可用的分析素材。我们将深入学习： 数据清洗的实战策略： 识别和处理重复值、缺失值、异常值，规范化数据格式，统一单位，纠正错误等，是数据清洗的核心内容。本章将提供一系列行之有效的实用技巧和方法，帮助您快速、准确地完成数据清洗工作，提升数据分析的可靠性。我们将通过具体的例子，展示如何运用逻辑判断和规则，识别并修正各类数据错误。 数据转换的强大能力： 如何将原始数据转化为更适合分析的形态？本章将介绍数据拆分、合并、重塑、聚合等关键转换操作。您将学会如何将宽表转换为长表，如何根据业务需求对数据进行分组和汇总，以及如何创建计算列和度量值，为后续分析奠定基础。我们将详细讲解各种转换场景，并提供对应的操作演示，让您迅速掌握。 处理非结构化数据： 文本数据、日期时间、地理位置等特殊数据类型，在分析时常常需要特殊的处理。本章将教授您如何有效地处理这些复杂数据，例如文本的提取、匹配、替换，日期的规范化和计算，地理信息的解析等。您将学习到如何从看似混乱的文本中提取有价值的信息，以及如何处理时间序列数据。 自动化数据处理流程： 手动重复的数据处理过程效率低下且容易出错。本章将引导您了解并掌握如何构建自动化数据处理流程，将繁琐的步骤转化为可重复、可更新的脚本或查询。这将极大地节省您的时间，并确保数据处理的一致性和准确性。我们将探讨如何设计可维护的自动化流程。 性能优化与效率提升： 在处理大规模数据集时，效率至关重要。本章将分享一系列关于提高数据处理性能的技巧，例如如何选择合适的数据处理方法，如何优化查询语句，以及如何利用内存计算等。您将学会如何在保证准确性的前提下，最大限度地提升数据处理速度。 第三章：洞悉规律，揭示趋势——数据分析的核心技能 数据处理完成后，我们便进入了数据分析的核心阶段。本章将为您打开洞察数据规律、揭示隐藏趋势的大门，帮助您从数据中发掘有价值的信息，支撑决策。我们将重点探讨： 探索性数据分析（EDA）的艺术： 在正式建模或报表制作之前，通过可视化和统计方法初步探索数据，理解数据的分布、关系和异常，是至关重要的步骤。本章将引导您掌握常用的EDA技术，例如绘制各种图表（直方图、散点图、箱线图等），计算描述性统计量，以及发现数据中的潜在模式和关联。 多维度数据探索： 业务往往是多维度的，理解不同维度之间的关系，是做出精准判断的基础。本章将教授您如何运用分组、聚合、切片等技术，对数据进行多角度、多层级的分析，发现不同维度下的数据特征和差异。您将学习如何从宏观到微观，层层深入地剖析数据。 识别关键指标与洞察： 如何从海量数据中提炼出真正有价值的指标？本章将帮助您理解业务场景下的关键绩效指标（KPI），并学习如何通过数据分析来衡量和追踪这些指标。我们将探讨如何发现与KPI相关的驱动因素，以及如何从数据中提炼出可行动的洞察。 趋势预测与模式识别： 识别数据中的趋势和模式，是预测未来、制定策略的关键。本章将介绍一些基础的数据模式识别技术，例如时间序列分析、聚类分析等，帮助您捕捉数据的动态变化，发现潜在的规律。您将学习如何识别增长趋势、周期性波动，以及群体特征。 假设检验与验证： 如何科学地验证您的分析假设？本章将引导您了解简单的假设检验方法，利用数据来支持或否定您的业务判断，避免主观臆断。您将学习如何运用数据来证明或证伪您的猜想。 数据分析中的常见误区与陷阱： 在数据分析过程中，存在许多潜在的误区，可能导致错误的结论。本章将提醒您注意相关性与因果关系的区别，避免过度拟合，以及理解样本偏差等问题，帮助您进行更严谨、更科学的数据分析。 第四章：可视化语言——让数据“说话” 再深刻的分析，如果不能以直观易懂的方式呈现，其价值将大打折扣。本章将聚焦于数据可视化，教会您如何运用图表和仪表板，将复杂的数据信息转化为清晰、有力的视觉语言，让数据“说话”，从而更有效地沟通和决策。我们将深入学习： 可视化原则与最佳实践： 什么样的图表最适合表达特定的信息？如何选择合适的颜色、标签和布局？本章将为您介绍数据可视化的基本原则，包括清晰度、准确性、易读性以及视觉引导等，确保您的图表能够准确、高效地传达信息。 图表类型选择与应用： 柱状图、折线图、饼图、散点图、地图……每种图表都有其适用的场景。本章将详细介绍各种常用图表的特点、优势以及应用场景，帮助您根据不同的分析需求，选择最合适的图表类型。 交互式仪表板的构建： 静态的图表难以满足动态的探索需求。本章将引导您学习如何构建交互式的仪表板，允许用户通过筛选、钻取等方式，自由地探索数据，发现更深层次的洞察。您将学会如何将多个图表有机地整合在一起，形成一个强大的数据分析平台。 叙事性可视化： 数据不仅仅是数字，它们讲述着故事。本章将探讨如何通过可视化，将数据背后的故事娓娓道来，激发观众的兴趣，引导他们理解分析的结论，并促使行动。我们将学习如何通过图表的组合和文字说明，构建一个引人入胜的数据叙事。 识别和避免不良可视化： 错误的图表设计不仅不能传达信息，反而会误导观众。本章将揭示一些常见的不良可视化设计，并提供规避这些陷阱的方法，确保您的可视化作品专业、严谨。 第五章：构建你的数据分析体系——从入门到精通 掌握了数据思维、处理和分析的技能，并学会了可视化表达，您已经具备了构建个人或团队数据分析体系的基础。本章将为您提供一个整合的视角，帮助您将所学知识融会贯通，并展望未来的发展方向。 整合的分析流程： 将前几章所学的知识串联起来，形成一个完整的、可重复的数据分析工作流程。从业务问题的定义，到数据收集、清洗、转换、分析，再到可视化呈现和结果沟通，我们为您梳理出了一条清晰的脉络。 持续学习与迭代： 数据分析领域日新月异，保持持续学习和迭代更新至关重要。本章将为您提供一些自我提升的建议，包括学习新的工具和技术，关注行业动态，以及通过实践不断深化理解。 数据分析师的成长路径： 无论您是初学者还是希望更进一步，本章都将为您提供关于数据分析师职业发展的思考，包括必备的软技能和硬技能，以及不同发展方向的探索。 数据驱动文化的建立： 在企业中，推动数据驱动的文化不仅是技术的问题，更是组织和思维模式的转变。本章将探讨如何通过分享成功案例，赋能团队成员，以及建立数据支持的决策机制，来促进数据文化的发展。 面向未来的展望： 随着人工智能、机器学习等技术的飞速发展，数据分析的应用场景将更加广阔。本章将为您展望数据分析的未来发展趋势，以及如何为未来的技术变革做好准备。 通过本书的学习，您将不仅掌握一套实用的数据处理与分析工具，更重要的是，您将获得一种全新的思维方式——一种用数据说话、用数据驱动决策的思维方式。您将能够从海量信息中发现规律，从纷繁现象中洞察本质，最终，将数据转化为您手中最强大的武器，在个人成长和事业发展中，迈向新的高度。

评分☆☆☆☆☆

我是一名Excel爱好者，一直对数据分析和数据可视化抱有浓厚的兴趣。虽然我对Excel的基础功能比较熟悉，但总觉得在使用Excel进行数据分析时，效率还有待提高，尤其是在处理大量数据和需要进行复杂计算时，常常感到力不从心。这本书的标题“包邮Excel BI 之道 从零开始学Power工具应用+Power Query”吸引了我，特别是“Power工具应用”和“Power Query”这两个关键词，让我看到了提升Excel能力的全新途径。我希望这本书能够从零开始，系统地介绍Power Query的功能和应用，让我能够学会如何高效地进行数据清洗、转换和合并，摆脱繁琐的手动操作。同时，我也期待这本书能结合Power BI，教我如何将处理好的数据进行可视化展示，制作出令人印象深刻的数据报表和仪表板，从而更好地理解和呈现数据背后的信息。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期使用Excel进行工作的人，我深知在数据量庞大、格式混乱的情况下，效率低下和错误频出的烦恼。一直听说Power BI在数据分析和可视化方面有着强大的能力，但苦于没有系统性的学习资源，而且担心学习曲线过于陡峭。这本书的标题，特别是“从零开始学”和“Power工具应用”，让我看到了一个入门的绝佳机会。我特别看重书中对Power Query的讲解，希望能通过它来解决我日常工作中遇到的数据整理和预处理难题，例如如何自动化地从各种来源导入数据，如何进行数据清洗和格式转换，以及如何合并和关联不同的数据集。此外，我也非常期待书中能够展示如何利用Power BI将这些处理好的数据转化为直观、有洞察力的可视化图表和仪表板，从而能够更有效地支持我的工作决策。如果书中能包含一些实际操作的步骤和技巧，我相信我一定能快速上手，并享受到Power BI带来的效率提升。

评分☆☆☆☆☆

我是一名资深的数据分析师，虽然在Excel领域摸爬滚打多年，积累了不少经验，但总觉得在处理大规模数据和进行深度可视化方面，还有很大的提升空间。市面上有很多关于Power BI的教程，但很多都停留在表面，或者过于专注于某个单一功能。而这本书的标题“包邮Excel BI 之道”和“Power工具应用”，让我觉得它可能是一本能够真正触及Power BI核心精髓的书籍。我更希望它能讲解如何构建高效的数据模型，如何运用DAX语言进行复杂的计算和度量，以及如何设计出能够驱动业务决策的仪表板。我对书中关于“之道”的解读充满了好奇，期待它能帮助我理解Power BI的底层逻辑和最佳实践，从而建立起一套自己的BI分析体系。当然，如果书中能有一些进阶的应用技巧，例如如何处理时间序列数据、如何进行预测性分析等，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引人，用色大胆而又不失专业感，"包邮Excel BI 之道"这几个字有一种直击痛点的感觉，彷佛能瞬间点亮迷茫中的Excel使用者。我一直在寻找能够系统性地提升Excel数据分析能力的方法，尤其是那些能够处理海量数据、进行自动化分析的工具。市面上关于Excel的书籍不少，但很多要么过于基础，要么过于理论化，让我觉得难以落地。而这本书的标题，特别是“从零开始学”和“Power工具应用”这样的字眼，让我看到了希望。我希望这本书能够真正地从最基础的概念讲起，一步一步地引导我进入Power BI的世界，而不是直接抛出复杂的概念和代码。我特别期待它能在数据清洗、数据建模、可视化设计等方面提供清晰的指导，让我能够真正掌握将原始数据转化为有价值商业洞察的能力。如果书中能包含一些实际的案例，哪怕是比较简单的，也能极大地帮助我理解抽象的理论，并在实践中巩固所学。

评分☆☆☆☆☆

我是一位刚刚接触数据分析不久的职场新人，面对日常工作中源源不断的数据，常常感到力不从心。Excel的函数虽然熟悉，但面对复杂的数据关联和大量的重复性操作，效率极低，也容易出错。当看到这本书的书名时，我眼前一亮，"Power工具应用"这几个字给了我巨大的期待。我迫切希望这本书能够解决我在实际工作中遇到的痛点，例如如何快速地将不同来源、不同格式的数据整合起来，如何自动化地更新和清洗数据，以及如何制作出既美观又具有说服力的数据报表。我一直听说Power BI功能强大，但我又担心自己没有编程基础，学习起来会很困难。所以，我非常看重这本书“从零开始学”的承诺，希望它能像一位耐心的老师，用最通俗易懂的语言，循序渐进地讲解Power BI的各项功能，让我能够真正理解其背后的逻辑，而不是死记硬背操作步骤。如果书中能有一些贴合实际工作场景的案例，并给出详细的解决方案，那将是极大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

ExcelBI之道，这本书在184页到188页装订倒了，而且内容太简单！！！鄙视作者！！！！

评分☆☆☆☆☆

使用方便，值得推荐！

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

国内总算有中文版了，值得好好学习

评分☆☆☆☆☆

这方面的资料比较少，书的内容还算不错。

评分☆☆☆☆☆

好好学

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好

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国内总算有中文版了，值得好好学习

评分☆☆☆☆☆

国内总算有中文版了，值得好好学习