大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)

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圖書描述

隨著電腦技術的發展,資料存儲量呈現倍增成長,以資料採礦為核心的Business Intelligence(BI)顯然成為IT和其他行業的必爭之地,同時市場潮流Big Data讓巨量資料分析變得更重要,商業智慧也順理成章成為企業注重的一環,專業的分析人員更是市場人纔寵兒。

  基於此利基Microsoft Excel Power BI實現在數據分析與商業智慧分析領域,達到方便且有效率的作業模式。使用Excel Power BI可迅速完成以往隻有透過專業商業智慧工具或花費大量時間纔能完成的任務,它同時提供蒐集閤併清理內外部資料來源功能(Power Query)、精華版OLAP工具(Power Pivot)、視覺化分析資料探索(Power View)與2D/3D地圖資訊分析(Power Map),協助企業能夠整閤來自不同來源的巨量資料並轉化成資訊和洞察,應用在市場策略上,最終達到令人滿意的效果。同時,Microsoft Power BI服務除瞭具有Microsoft Excel Power BI功能之外,更增加許多視覺化效果的模闆,而且還能客製化。

  ■ 適用Excel 2019/2016/2013
  ■ 瞭解自助式商業智慧分析流程,提升人員決策能力
  ■ 學習利用Power BI工具建立視覺化圖錶分析
  ■ 學習如何使用Excel Power Pivot、Power View、Power Map與Power Query
  ■ 內容逐步實際操作,從入門到進階,縮短學習時間,讓您有效率的抓住學習重點
  ■ 帶領您瞭解Power BI服務的範疇,快速掌握Power BI Desktop的使用技巧

名人推薦

  颱灣微軟技術經理 王恩琦 專業推薦!
《企業數據治理與數字化轉型實戰指南》 第一章:數據治理:企業數字化轉型的基石 1.1 數據治理的戰略意義與挑戰 在當前以數據驅動決策的商業環境中,數據已成為與資本、人纔並駕齊驅的核心資産。本章深入探討數據治理在企業數字化轉型中的戰略地位,它不僅僅是技術層麵的數據管理,更是組織文化、流程和製度的全麵革新。我們將分析當前企業在數據治理方麵普遍麵臨的挑戰,包括數據孤島、數據質量低下、缺乏統一的數據標準以及閤規性風險。理解這些挑戰是構建有效治理框架的前提。 1.2 構建全麵的數據治理框架 我們將詳細介紹構建成熟數據治理框架的要素。這包括明確的治理願景、組織架構(如數據治理委員會、數據所有者、數據管傢角色的職責劃分)、治理流程(如數據生命周期管理、元數據管理、數據質量管理)以及支撐技術體係。框架的構建必須緊密圍繞企業的業務目標,確保治理活動能夠直接驅動業務價值的實現。 1.3 數據質量管理:從監控到持續改進 數據質量是數據治理的生命綫。本章將重點介紹數據質量管理的方法論,涵蓋數據質量維度(準確性、完整性、一緻性、及時性、有效性)的定義與度量。內容包括如何建立數據質量基綫、利用自動化工具進行數據質量監控、數據清洗的策略與技術,以及如何建立數據質量問題的根本原因分析與持續改進機製。特彆強調將數據質量嵌入到業務流程的源頭。 第二章:數據架構與技術選型:支撐數據資産化的藍圖 2.1 企業級數據架構設計原則 一個穩健的數據架構是有效利用數據的技術基礎。本章闡述企業級數據架構的設計原則,包括麵嚮業務、技術中立、可擴展性、安全性和易用性。我們將對比分析傳統數倉架構(Inmon/Kimball模型)、數據湖、數據湖倉一體(Lakehouse)架構的優劣及其適用場景,指導讀者根據自身業務特點選擇最閤適的架構藍圖。 2.2 雲計算環境下數據平颱的演進與選型 隨著雲計算的普及,數據平颱正加速嚮雲端遷移。本章深入探討公有雲、私有雲及混閤雲環境下的數據平颱構建方案。內容涉及主流雲服務商(如AWS, Azure, GCP)提供的關鍵數據服務(數據存儲、計算引擎、數據倉庫服務)的對比分析,幫助企業在成本、性能和靈活性之間做齣明智的選型決策。 2.3 主數據管理(MDM)的實施路徑 主數據(如客戶、産品、組織機構等)是企業跨部門共享和應用的核心數據。本章詳細介紹瞭主數據管理(MDM)的必要性、關鍵挑戰和實施步驟。內容涵蓋MDM的數據建模、數據集成、數據匹配與閤並、數據同步機製,以及如何通過MDM建立企業級的“單一事實來源”(Single Source of Truth)。 第三章:數據安全、隱私保護與閤規性 3.1 零信任原則下的數據安全架構 數據安全是數據治理的紅綫。本章引入零信任(Zero Trust)安全理念,構建縱深防禦的數據安全體係。內容包括數據加密技術(傳輸中與靜態數據)、訪問控製模型(RBAC/ABAC)、安全審計與日誌管理。重點關注如何在保障數據可用性的同時,實現對敏感數據的嚴格保護。 3.2 全球數據隱私法規解讀與應對策略 麵對GDPR、CCPA以及國內《數據安全法》、《個人信息保護法》等日益嚴格的法規要求,企業必須采取積極的應對措施。本章係統梳理主要數據隱私法規的核心要求,並提供企業級的數據隱私保護策略,包括數據最小化采集、匿名化/假名化技術應用、以及數據主體權利的響應流程。 3.3 數據資産化過程中的風險管理 數據資産化伴隨著新的風險,如數據泄露、濫用和不當共享。本章側重於風險識彆與量化,建立數據資産的風險評估模型。同時,闡述如何通過完善的製度和技術手段,建立數據共享與使用權限的精細化管理機製,確保數據在價值釋放過程中的可控性。 第四章:數據驅動的決策流程與組織變革 4.1 建立企業級數據素養(Data Literacy)體係 數據驅動的文化是數據治理成功的關鍵。本章探討如何自上而下地推動數據素養的普及。內容包括設計針對不同層級(高管、業務人員、技術人員)的定製化數據培訓計劃、建立內部知識共享社區,以及如何通過度量數據素養的提升來驗證培訓的有效性。 4.2 數據産品思維與敏捷開發 要將數據轉化為可交付的成果,必須引入“數據産品”的思維。本章講解如何像管理軟件産品一樣管理數據服務(如API、數據集市、分析報告),強調用戶體驗(UX)在數據産品設計中的重要性。同時,介紹如何結閤敏捷開發方法論,快速迭代和交付數據驅動的解決方案。 4.3 衡量數據治理與數字化轉型的績效(KPIs) 如何證明數據治理的投入産齣瞭價值?本章提供瞭一套全麵的績效衡量體係。我們將區分治理成熟度指標(如數據質量分數、元數據覆蓋率)和業務價值指標(如決策效率提升、運營成本降低、新收入增長點發現)。重點在於建立指標間的關聯性,實現從治理活動到業務成果的清晰追溯。 第五章:前沿數據技術趨勢與未來展望 5.1 實時數據處理與流式分析的應用 在物聯網、金融交易等場景中,實時決策能力日益重要。本章介紹實時數據架構(如Kappa/Lambda架構)的設計與選型,探討Kafka、Flink等流處理技術在構建實時數據管道中的核心作用,並展示實時欺詐檢測、動態定價等高級應用案例。 5.2 人工智能與機器學習的數據準備與治理 AI/ML模型的成功高度依賴於高質量、有偏見被控製的數據。本章專注於M LOps(機器學習運維)框架下的數據治理要求。內容包括特徵工程的數據版本控製、訓練數據的可追溯性、模型可解釋性(XAI)所需的數據基礎,以及如何治理用於模型訓練和推理的數據集。 5.3 走嚮自治數據管理(Autonomous Data Management) 展望未來,本章探討利用AI技術實現數據管理流程的自動化與智能化。涵蓋數據庫的自我優化、AI驅動的數據質量修復、以及自動化元數據發現與標簽係統。這將是下一代數據平颱實現降本增效的核心方嚮。

著者信息

作者簡介

謝邦昌 教授


  國立颱灣大學生物統計學博士

  現任/經曆:
  颱北醫學大學管理學院院長
  颱灣人工智慧發展學會理事長
  中華資料採礦協會榮譽理事長
  中華市場研究協會理事長
  世界中醫藥學會聯閤會專業委員理事會副會長

鄭宇庭 副教授

  美國明尼蘇達大學 統計學 博士

  現任/經曆:
  國立政治大學統計學係副教授
  國立政治大學資料採礦中心主任
  美國精算學會副精算師
  中華資料採礦協會常務理事
  中華市場研究協會副理事長

宋龍華

  輔仁大學應用統計研究所 碩士

  現任/經曆:
  王道銀行資料分析經理
  颱北醫學大學大數據研究中心課程顧問
  中華市場研究協會理事

陳妙華

  輔仁大學應用統計研究所 碩士

  現任/經曆:
  前人力銀行資深資料分析師

圖書目錄

CH00 大數據分析學習地圖
CH01 Power BI概論
CH02 Power Pivot精簡版OLAP
CH03 Power View資料探索智慧視覺 (本章彩色印刷)
CH04 Power Map地理空間神奇體驗 (本章彩色印刷)
CH05 Power Query雲端版ETL
CH06 Power BI在産業案例之分析
CH07 Microsoft Power BI (本章彩色印刷)
CH08 資料視覺化武器Excel 2016 Power Map新功能 (本章彩色印刷)

圖書序言

圖書試讀

用户评价

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我真的要大聲讚揚這本《**大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)**》!身為一個在颱灣從事市場研究的專員,數據分析是我的日常工作。過去,我最常使用的工具就是Excel,但隨著數據量的逐年增加,以及分析需求的日益複雜,Excel的效能已經讓我感到力不從心。尤其是在製作需要多人協作、或者需要即時更新的報錶時,Excel的限製就顯得更加明顯。 自從聽說Power BI能提供更強大的數據處理能力和更豐富的視覺化效果,我就一直想深入學習。市麵上關於Power BI的書籍不少,但我一直找不到一本能真正將Excel與Power BI結閤,並且提供紮實實戰經驗的。直到我遇見瞭這本《**大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)**》,我的數據分析之路纔真正開啟瞭新的篇章! 這本書最讓我驚豔的地方,在於它並不是將Excel和Power BI分開教學,而是將它們視為一個有機的整體。書中非常細膩地描述瞭如何在Excel中進行初步的數據清理和轉換,這些基礎的步驟,往往是決定後續Power BI分析成敗的關鍵。例如,書中教我如何利用Excel的Power Pivot功能,建立更強大的資料模型,以及如何撰寫DAX公式,進一步優化數據的預處理。這讓我意識到,Excel本身也有許多被我忽略的強大功能,可以用來輔助Power BI。 接著,當我們進入Power BI的學習階段,書中的循序漸進的教學方式,讓我這個初學者也能夠輕鬆上手。從資料的匯入、清理、轉換,到資料模型的建立、度量值的設計,再到互動式報錶的製作,每一個步驟都有詳細的說明和圖示。我特別喜歡書中關於DAX函數的講解,它不僅提供瞭大量的實用範例,還會深入剖析函數的邏輯和背後的運算原理。這讓我能夠真正理解,為什麼某些DAX公式能夠產生我們想要的結果,而不是盲目地複製貼上。 讓我印象深刻的是,書中有很多關於「資料視覺化」的精闢見解。它不僅教你如何使用各種圖錶,更重要的是教你如何根據分析的目的,選擇最適閤的圖錶,以及如何透過色彩、佈局、互動設計,讓你的報錶更具可讀性和影響力。我學會瞭如何設計齣讓使用者能夠輕鬆探索數據、發現洞察的儀錶闆。這對我進行市場趨勢分析、消費者行為研究,以及提供決策建議,都有著極大的幫助。 而且,這本書的內容非常貼近颱灣的職場實際需求。書中的案例,涵蓋瞭許多我們在市場研究領域會遇到的問題,像是如何分析問捲調查數據、如何追蹤廣告投放成效、或是如何預測產品銷售趨勢。透過書中的教學,我能夠更有效地處理這些數據,並且提供更有價值的分析報告。這本《**大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)**》絕對是每一個在颱灣從事數據相關工作的專業人士,不可或缺的學習資源!

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我必須非常、非常、非常地推薦這本《**大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)**》!身為一個在颱灣從事教育行業的研究員,我每天都要處理大量的學生學習數據、課程評估數據、以及教學成效數據。過去,我最熟悉的工具就是Excel,但我總覺得,Excel的分析能力,對於我們在教育領域,想要深入瞭解學習成效、找齣教學瓶頸,已經顯得有點不足。 這本書簡直就像是為我量身打造的!它最大的優點,就是將Excel的紮實基礎與Power BI的強大進階功能做瞭最完美的結閤。書中一開始就針對Excel的數據準備做瞭非常深入的講解,像是如何利用Excel的「文字函數」、「邏輯函數」來處理學生的姓名、成績等文字型數據;如何利用「資料排序」、「篩選」來整理大量的齣勤記錄;以及如何使用「Power Query」來自動化閤併來自不同班級、不同學期的學生數據。這些步驟,對於我們在教育領域處理大量、複雜的數據來說,真的非常有幫助。 接著,它就循序漸進地引導我進入Power BI的世界。最讓我印象深刻的是,它對於Power BI資料模型的建構,有非常清晰且深入的講解。在教育領域,我們經常需要分析來自不同來源的數據,像是學生的考試成績、課堂參與度、以及課後練習的完成情況。過去,要將這些數據整閤在一起進行深入分析,非常睏難。但透過Power BI的資料建模,我學會瞭如何將這些不同來源的數據,建立起清晰的關聯性,進而能夠進行跨學期、跨班級的學習成效比較。 而DAX函數的應用,更是讓我大開眼界。書中提供瞭非常多貼近教育領域的DAX範例,像是如何計算學生的平均分數、分析不同科目的分數分佈、以及追蹤學生的進步幅度。我過去隻能透過Excel的SUMIF, AVERAGEIF 等函數來進行簡單的匯總,但DAX的強大運算能力,讓我能夠計算齣更複雜的指標,例如計算班級的平均進步分數、分析哪些教學方法對學生成績影響最大、或是預測學生的學習風險。這大大提升瞭我對學生學習數據的洞察能力。 更重要的是,這本書教我如何將這些數據轉化成具備高度互動性的儀錶闆。過去,我的報錶都是靜態的,但現在,我能夠製作齣讓老師、傢長,甚至是學生本人,都能夠透過篩選器、鑽取功能,自行探索數據、發現問題的儀錶闆。例如,我可以製作一個針對個別學生的學習成效儀錶闆,讓老師能夠快速瞭解學生的強項和弱項,並且針對性地提供輔導。這讓我的工作不隻停留在數據的呈現,更能進一步提供具備決策價值的洞察。這本《**大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)**》絕對是颱灣教育從業人員,在數據分析領域必備的寶典!

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天啊,我必須要跟大傢強烈推薦這本《**大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)**》!身為一個在颱灣的上班族,每天都要跟報錶、數據打交道,以前總覺得Excel已經夠用瞭,但自從接觸瞭Power BI,我纔發現自己根本是井底之蛙。這本書,真的就像它的書名一樣,把Excel和Power BI這兩個工具結閤得天衣無縫。 我還記得剛開始接觸Power BI的時候,真的有點不知所措,它的介麵跟Excel比起來,感覺更專業,也更複雜。但這本書的編排非常用心,從最基礎的Excel資料整理、函數運用,一路帶到Power BI的資料匯入、轉換、建模,然後再到視覺化報錶的製作。它的說明非常細緻,而且裡麵大量的範例,都是我們在實際工作上會遇到的情況,像是如何處理雜亂的文字欄位、如何閤併來自不同來源的數據、如何建立時間序列分析等等。 最讓我驚豔的是,它並沒有把Power BI獨立齣來講,而是很巧妙地將Excel的優勢與Power BI的功能結閤。例如,在Power BI的資料轉換階段,書中會教我們如何善用Excel裡一些進階的函數,像是INDEX, MATCH, INDIRECT等,來預先處理數據,這樣匯入Power BI後,就可以省去很多額外的步驟。又或者,當我們在Power BI建立好複雜的度量值 (Measures) 後,書中也會示範如何反嚮利用這些度量值,在Excel中做更進一步的彈性分析。這種「互補」的概念,真的是我以前從來沒想過的,也讓我的數據分析能力更上一層樓。 而且,這本書裡麵的圖文並茂,每一頁都有清晰的截圖,步驟說明也寫得很清楚,即使是像我這樣對Power BI比較生疏的讀者,也能夠跟著一步一步操作。它並不是那種枯燥乏味的理論書,而是充滿瞭實戰技巧。書中提到的一些進階技巧,例如DAX函數的撰寫、參數式報錶的設計、以及如何透過Power BI與其他係統串接,都讓我印象深刻。我甚至學會瞭如何根據不同的決策需求,客製化設計互動式的儀錶闆,讓老闆一眼就能掌握關鍵資訊。 總之,如果你跟我一樣,覺得Excel的報錶製作已經遇到瓶頸,或者想學習一個更強大、更現代化的數據分析工具,那麼這本《**大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)**》絕對是你的首選。它不隻是一本書,更像是一個隨身的數據分析導師,讓你在颱灣這個競爭激烈的職場上,能夠脫穎而齣。我強烈推薦!

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天啊,我真的要用力推薦這本《**大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)**》!身為一個在颱灣從事人力資源工作的HR,我每天都要跟進齣勤記錄、績效考核、薪資發放、員工培訓等各式各樣的數據打交道。過去,我都是依賴Excel來管理這些數據,雖然能夠完成基本的工作,但效率始終不高,而且很多時候,要從這些海量數據中挖掘齣有價值的洞察,對我來說是個很大的挑戰。 自從我入手瞭這本《**大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)**》,我的HR工作效率簡直是翻倍成長!這本書最大的特色,就是它將Excel的強大基礎與Power BI的進階功能完美地結閤。書中一開始就花瞭很大的篇幅,教導我們如何在Excel中進行更有效率的數據準備。像是如何利用Excel的「資料驗證」、「條件式格式設定」來確保輸入數據的準確性,如何利用「錶格」功能來簡化數據管理,以及如何使用「Power Query」來自動化數據的清理和轉換。這些都是我過去在Excel裡常常遇到的痛點,這本書卻給瞭我非常實用的解決方案。 接著,它就引導我進入Power BI的世界。讓我印象最深刻的是,它對於Power BI資料模型的建構,有著非常清晰且深入的講解。在HR領域,我們經常需要分析來自不同係統的數據,像是齣勤係統、績效係統、以及薪資係統。過去,要將這些數據整閤在一起進行分析,非常睏難。但透過Power BI的資料建模,我學會瞭如何將這些不同來源的數據,建立起清晰的關聯性,進而能夠進行跨係統的分析,例如分析齣勤狀況與績效錶現之間的關係,或是培訓課程對員工留任率的影響。 而DAX函數的應用,更是讓我大開眼界。書中提供瞭非常多貼近HR領域的DAX範例,像是計算員工的平均在職年限、分析離職率的趨勢、或是預測人力需求。我過去隻能透過 Excel 的 SUMIF, AVERAGEIF 等函數來進行簡單的匯總,但DAX的強大運算能力,讓我能夠計算齣更複雜的指標,例如計算不同部門的平均績效得分、分析不同職級的薪資結構、或是追蹤員工培訓參與率。這大大提升瞭我對人力資源數據的洞察能力。 更重要的是,這本書教我如何將這些數據轉化成具備高度互動性的儀錶闆。過去,我的報錶都是靜態的,但現在,我能夠製作齣讓使用者(例如總經理、部門主管)能夠透過篩選器、鑽取功能,自行探索數據、發現問題的儀錶闆。例如,我可以製作一個全公司的人力資源儀錶闆,讓主管能夠快速瞭解各部門的員工組成、績效錶現、以及流動率。這讓我的工作不隻停留在數據的呈現,更能進一步提供具備決策價值的洞察。這本《**大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)**》絕對是颱灣HR從業人員,在數據分析領域必備的寶典!

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我真的必須用力推薦這本《**大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)**》!在還沒看到這本書之前,我一直覺得Excel已經是我的極限瞭,頂多在裡麵寫寫複雜的函數,做做樞紐分析,但總覺得無法更進一步。身為一個在颱灣的行銷企劃,我每天都要處理大量的行銷活動數據、廣告投放成效、以及社群媒體的互動數據,要把這些數據轉化成有意義的洞察,真的非常耗費心神。 這本書的齣現,簡直像一道曙光!它最讓我讚賞的是,它並不是單純地介紹Power BI這個軟體,而是將Excel的基礎能力與Power BI的強大功能做瞭非常完美的結閤。書中一開始就針對Excel的數據準備做瞭非常細緻的講解,像是如何利用「資料清理」功能來處理雜亂的文字欄位、如何使用「Power Query」來自動化數據的閤併與轉換,以及如何透過「Power Pivot」來建立一個穩固的資料模型。這些基礎步驟,往往是決定後續Power BI分析成敗的關鍵,而這本書卻給瞭我非常紮實的指導。 接著,它就引導我進入Power BI的學習。最讓我印象深刻的是,書中對DAX函數的講解,非常係統化且貼近實際應用。行銷分析需要很多指標,像是點擊率 (CTR)、轉換率 (Conversion Rate)、顧客終身價值 (CLV) 等等,過去在Excel裡計算這些指標,常常要寫很多複雜的公式,而且容易齣錯。但透過Power BI的DAX函數,我能夠更精準、更有效地計算這些指標,並且能夠進行多維度的分析。書中提供瞭非常多針對行銷情境的DAX範例,例如如何分析不同廣告平颱的ROI、如何追蹤網頁流量的轉換路徑、以及如何計算社群媒體的互動指標。 而且,這本書在數據視覺化和儀錶闆設計方麵,也提供瞭非常專業的指導。我過去做的報錶,大多是文字和簡單圖錶的組閤,看起來很乾,而且不易閱讀。但透過這本書,我學會瞭如何根據行銷數據的特性,選擇最適閤的圖錶類型,例如用漏鬥圖來展示轉換過程、用摺線圖來追蹤趨勢、用散點圖來分析關聯性。更重要的是,我學會瞭如何設計齣讓使用者能夠輕鬆互動的儀錶闆,例如透過篩選器來快速切換不同的行銷活動、透過鑽取功能來深入瞭解某個廣告的投放細節。這讓我的行銷報告,變得更具說服力和影響力。 最讓我感動的是,這本書並沒有將Excel貶低,反而強調瞭Excel與Power BI的互補性。它教我們如何在Power BI分析完後,將結果匯齣到Excel,進行更細緻的文字說明和客製化排版。這種「軟硬兼施」的教學方式,讓我感覺到所學知識是可以立即應用在工作上的,並且真正地提升瞭我的工作效率和專業能力。對於颱灣的行銷從業人員來說,這本《**大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)**》絕對是讓你功力大增的絕佳工具書!

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這本《**大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)**》簡直就是我的「救命恩人」!我在一傢中小型企業擔任企劃,平常除瞭要撰寫企劃案,還要負責分析市場數據、競品資訊,每次都要花很多時間在Excel裡麵,從零開始建立各種錶格、圖錶,弄得眼睛都快脫窗瞭。自從看到同事在用Power BI製作炫砲的儀錶闆,我就一直很想學,但總覺得入門門檻很高,網路上零散的教學又看不懂。 幸好,我入手瞭這本書,它真的讓我對Power BI有瞭全新的認識。書中從最基本的Excel資料準備開始講起,像是如何清理、轉換Excel裡那些讓人頭痛的雜亂數據,像是重複欄位、格式不一緻、或是需要閤併多個工作錶的資料。這些都是我在Power BI之路上的第一個大關卡,書中用瞭非常詳盡的圖文解說,一步一步教我如何使用Power BI的Power Query編輯器來解決這些問題。它的步驟非常清晰,就算我之前對ETL (Extract, Transform, Load) 這種專業術語完全陌生,也能照著做。 接著,它就帶領我進入Power BI的核心,像是如何建立資料模型、定義錶格之間的關聯性。這部分對我來說尤其重要,因為過去在Excel裡,我隻能把所有資料攤開來,難以做跨錶格的分析。但透過Power BI的資料建模,我終於能夠理解不同數據之間是如何串聯的,這也讓我在分析時,能夠看到更宏觀的畫麵。書中還特別強調瞭DAX函數的使用,這也是Power BI的精髓所在。我過去隻知道Excel的基本函數,但DAX有著更強大的運算能力,書中提供瞭很多實用的DAX範例,像是計算移動平均、年成長率、或是客製化的KPI指標,讓我能夠做齣更有深度的分析。 而且,這本書的優點在於它並不是隻停留在理論,而是大量的實戰應用。它教你如何從原始數據,一步一步建立齣具有高度互動性的儀錶闆。書中的範例涵蓋瞭各種商業情境,像是銷售業績分析、客戶行為分析、或是行銷活動成效評估,這些都是我工作上常常會遇到的。我學會瞭如何選擇最適閤的圖錶類型,如何設計讓使用者能夠輕鬆篩選、鑽取數據的互動介麵,甚至是如何將這些儀錶闆嵌入到簡報中,讓我的報告內容更具說服力。 最重要的是,這本書讓我知道,Excel並不是被Power BI取代,而是可以與Power BI相輔相成。書中有很多章節教你如何善用Excel的優勢,例如在Power BI製作報錶前,先利用Excel的進階函數做一些初步的資料整理;或者是在Power BI分析完後,再將結果匯齣到Excel,進行更細緻的文字說明或客製化排版。這種結閤應用,讓我的數據分析工具箱變得更加完整。這本書絕對是每一個想在數據時代提升職場競爭力的颱灣朋友,必備的參考書籍!

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我必須老實說,在接觸這本《**大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)**》之前,我對「大數據」這個詞,一直抱持著一種既期待又怕受傷害的感覺。身為在颱灣零售業擔任營運分析師,我每天都在處理大量的銷售數據、庫存數據、以及客戶消費行為數據。Excel是我最熟悉的工具,但隨著業務規模的擴大,Excel已經漸漸顯露齣它的力不從心。 這本書真的為我打開瞭一扇新世界的大門!它並沒有將Power BI塑造成一個高不可攀的工具,而是從Excel這個我們最熟悉的平颱齣發,循序漸進地引導我們進入Power BI的強大世界。書中一開始就深入探討瞭Excel數據處理的黃金法則,像是如何有效地進行數據清洗、如何利用Power Query來自動化數據轉換流程,以及如何使用Power Pivot建立高效的資料模型。這讓我意識到,原來許多看似複雜的數據處理問題,在Excel裡也有著非常優雅的解決方案,而且這些基礎知識,對於後續學習Power BI至關重要。 接著,當我們進入Power BI的學習時,書中的步驟講解非常細膩,而且充滿瞭零售業實際應用場景。我學會瞭如何將來自POS係統、線上商城、以及CRM係統的數據,整閤成一個統一的資料模型。書中關於DAX函數的講解,更是讓我印象深刻,它提供瞭非常多實用的範例,像是如何計算商品的銷售額、毛利率、庫存週轉率,以及如何分析不同產品線的銷售錶現。我甚至學會瞭如何利用DAX函數,進行顧客分群分析,找齣高價值顧客,並且預測其未來消費行為。 最讓我驚豔的是,這本書在數據視覺化和儀錶闆設計的部分,提供瞭非常專業的指導。它不僅教我們如何套用各種圖錶,更重要的是教我們如何根據零售業的營運目標,設計齣具有高度互動性和洞察力的儀錶闆。我現在能夠製作齣讓主管一目瞭然的儀錶闆,清楚地呈現各分店的銷售業績、庫存狀況、以及促銷活動的成效。透過儀錶闆上的篩選器,主管們可以快速地分析特定商品、特定地區、或是特定時間段的銷售數據,做齣更精準的營運決策。 而且,這本書的作者並沒有忽略Excel的價值,反而強調瞭Excel與Power BI的互補性。它教我們如何利用Excel的優勢,來輔助Power BI的分析,例如在Power BI製作報錶前,先利用Excel進行一些彈性的數據模擬;或者是在Power BI分析完後,再將結果匯齣到Excel,進行更細緻的文字說明和客製化排版。這種「軟硬兼施」的教學方式,讓我感覺到所學知識能夠立即應用在工作中,並且真正地提升瞭我的工作效率和專業能力。對於颱灣零售業的夥伴們,這本《**大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)**》絕對是讓你功力倍增的神兵利器!

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我一定要好好分享這本《**大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)**》!身為一個在颱灣從事電子商務的營運經理,我每天都要跟進大量的訂單數據、網站流量、以及客戶互動數據。過去,我一直都是Excel的忠實用戶,但隨著業務的快速發展,Excel的分析能力,對於我們想要更深入地瞭解用戶行為、優化營運策略,已經漸漸顯露齣它的局限性。 這本書,絕對是我的「神隊友」!它最讓我讚賞的是,它並沒有將Excel與Power BI視為競爭關係,而是將它們視為一個相輔相成的學習過程。書中一開始就針對Excel的數據準備做瞭非常細緻的講解,像是如何利用Excel的「錶格」功能來讓數據管理更清晰,如何使用「Power Query」來自動化數據的匯入和轉換,以及如何透過「Power Pivot」來建立一個更強大的資料模型,處理大量數據。這些基礎知識,對於後續學習Power BI,真的有事半功倍的效果。 接著,它就循序漸進地引導我進入Power BI的世界。最讓我印象深刻的是,它對DAX函數的講解,非常係統化且貼近電商實際應用。電商營運需要很多指標,像是客單價、轉換率、重複購買率、以及顧客終身價值 (CLV)。過去在Excel裡計算這些指標,常常要寫很多複雜的公式,而且容易齣錯。但透過Power BI的DAX函數,我能夠更精準、更有效地計算這些指標,並且能夠進行多維度的分析。書中提供瞭非常多針對電商情境的DAX範例,例如如何分析不同促銷活動對訂單量的影響、如何追蹤用戶的購物籃分析、以及如何計算不同流量來源的獲客成本。 而且,這本書在數據視覺化和儀錶闆設計方麵,也提供瞭非常專業的指導。我過去做的報錶,大多是文字和簡單圖錶的組閤,看起來很乾,而且不易閱讀。但透過這本書,我學會瞭如何根據電商數據的特性,選擇最適閤的圖錶類型,例如用漏鬥圖來展示購物流程的轉換、用摺線圖來追蹤每日訂單趨勢、用圓餅圖來分析商品銷售佔比。更重要的是,我學會瞭如何設計齣讓使用者能夠輕鬆互動的儀錶闆,例如透過篩選器來快速切換不同的商品分類、透過鑽取功能來深入瞭解某個顧客群體的購買行為。這讓我的營運報錶,變得更具洞察力和決策支持力。 最讓我感動的是,這本書並沒有忽略Excel的價值,反而強調瞭Excel與Power BI的互補性。它教我們如何在Power BI分析完後,將結果匯齣到Excel,進行更細緻的文字說明和客製化排版。這種「軟硬兼施」的教學方式,讓我感覺到所學知識是可以立即應用在工作上的,並且真正地提升瞭我的工作效率和專業能力。對於颱灣的電商從業人員來說,這本《**大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)**》絕對是讓你功力大增的絕佳工具書!

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說實話,一開始我拿到這本《**大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)**》的時候,心裡其實有點打鼓。畢竟,Excel我用瞭很多年,Power BI又是近幾年纔聽說的「新玩意兒」,想說會不會很難學?但身為一個在金融業擔任數據分析師,我知道自己不能再停留在原地。傳統的Excel報錶已經無法滿足現在快速變化的市場需求,我需要更強大的工具來提升我的分析效率和深度。 結果,這本書完全超齣瞭我的預期!它就像是一本「武功秘笈」,把Excel和Power BI這兩大神器結閤起來,而且還有「心法」的傳授。書中一開始並沒有直接跳到Power BI,而是先花瞭很多篇幅,講述如何更有效地在Excel中進行數據準備。我學到瞭很多以前不知道的Excel進階技巧,像是如何運用「錶格」功能來讓數據管理更清晰,如何利用「錄製巨集」來自動化重複性操作,以及如何在Excel中使用「Power Pivot」來建立強大的資料模型。這讓我驚覺,原來Excel本身就蘊藏著巨大的能量,隻是我過去沒有發掘齣來。 緊接著,書中開始介紹Power BI。它的教學方式非常人性化,一步一步帶領讀者進入Power BI的世界。從資料的匯入、轉換,到建立資料模型、定義關聯性,每一個環節都講得非常清楚。我最喜歡的部分,就是它對DAX函數的講解。金融業的報錶,常常需要計算很多複雜的指標,像是報酬率、風險係數、或是市場波動指數。在Excel裡,這些計算往往很繁瑣,但透過Power BI的DAX,我可以輕鬆實現。書中提供瞭非常多貼近金融領域的DAX範例,像是如何計算不同時間區段的報酬率、如何進行風險因子分析,以及如何建立滾動平均的指標。這些都讓我學到瞭很多實用的技巧。 而且,這本書不僅僅是教你操作軟體,更重要的是教你如何「思考」如何分析。它強調瞭數據視覺化的重要性,以及如何設計齣一個讓決策者能夠快速理解、並且能夠進行互動式探索的儀錶闆。我學會瞭如何將複雜的金融數據,轉化成清晰易懂的圖錶,並且透過篩選、鑽取等功能,讓使用者能夠自行挖掘有價值的資訊。這對我嚮主管匯報市場分析和投資建議,有著無比大的幫助。 最讓我感動的是,書中並沒有忽略Excel的存在,反而將它視為Power BI的有力夥伴。它教我們如何在Power BI分析完後,將結果匯齣到Excel,進行更細緻的文字說明或是客製化排版。這種「軟硬兼施」的教學方法,讓我感覺到,我所學到的知識,是可以立即應用在我的工作上的。對於颱灣的金融從業人士來說,這本《**大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)**》絕對是一本讓你功力大增的武功秘笈!

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這本《**大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)**》絕對是我今年度在工作上做過最明智的投資之一!身為一個在颱灣科技業擔任專案經理,每天都要處理大量的專案進度、資源分配、風險評估數據。過去,我都是仰賴Excel來製作各式各樣的報錶,雖然習慣瞭,但總覺得效率不高,而且很多時候,當數據量龐大,或是需要多角度檢視時,Excel就會變得非常難操作,報錶也常常是靜態的,無法進行互動式的分析。 當我聽說Power BI可以將數據視覺化做到極緻,並且提供高度的互動性時,我就躍躍欲試。但市麵上Power BI的教學書籍琳瑯滿目,我不知道該從何下手。後來,我偶然間看到瞭這本《**大數據分析Excel Power BI全方位應用(第三版)**》,它的書名就非常吸引我:「全方位應用」,而且是「第三版」,代錶它內容應該是經過不斷更新和優化的。 拿到書後,我真的驚為天人。它並不是一本純粹教你Power BI軟體操作的教學書,而是從根本上,將Excel的優勢與Power BI的強大功能做瞭最完美的結閤。書中一開始就深入探討瞭Excel在數據準備階段的關鍵性,包括如何利用Excel的函數、資料驗證、條件式格式設定等,來確保匯入Power BI的資料是乾淨、準確的。這點對我非常重要,因為過去很多報錶齣現問題,都是因為原始數據有誤。 接著,它就帶領我進入Power BI的世界。讓我印象深刻的是,書中對於Power BI的資料轉換 (Power Query) 和資料建模 (Data Modeling) 這兩個核心概念,有非常深入且清楚的說明。它不僅教你如何操作,更重要的是解釋瞭「為什麼」要這麼做,以及這樣做的好處。例如,在建立資料模型時,書中詳細講解瞭各種關聯性的類型,以及如何正確建立,這讓我在後續撰寫DAX公式時,能夠事半功倍。 而DAX函數的部分,這本書更是我的「寶庫」!它提供瞭非常多樣化的DAX函數應用範例,從基礎的SUM, AVERAGE, COUNT,到進階的CALCULATE, FILTER, ALL, ALLEXCEPT,甚至是一些時間智慧函數,都一一涵蓋。更難得的是,書中會針對每一個範例,詳細解釋其邏輯和應用情境,讓我能夠真正理解函數的運作方式,而不僅僅是死記硬背。透過這些DAX公式,我得以創造齣許多過去在Excel裡想都不敢想的複雜指標,像是專案進度達成率、資源預算消耗率、或是關鍵裏程碑的延遲天數分析。 此外,這本書在報錶視覺化和儀錶闆設計的部分,也是相當專業。它不僅教你如何套用預設的圖錶,更強調如何根據數據的特性和分析的目的,來選擇最恰當的視覺化方式,並且如何透過篩選器、書籤、 drill-through 等互動功能,讓儀錶闆變得生動且實用。我現在能夠製作齣讓主管一眼就能掌握專案全局的儀錶闆,大大提升瞭決策效率。這本書絕對是颱灣職場上,想在數據分析領域更上一層樓的朋友們,最值得入手的一本工具書!

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