Power BI商業數據分析項目實戰 ( 簡體 字) |
| 作者：武俊敏 | 類別：1. -> Office -> PowerBI |
| 譯者： |
| 出版社：電子工業出版社 |  3dWoo書號： 50818
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NT售價： 400 元 |
| 出版日：3/1/2019 |
| 頁數：336 |
| 光碟數：0 |
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| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787121360848 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：又到年底，總經理給小明交代，明年各店鋪的費用預算已經交上來了，去匯總一下做份報告出來。總經理兩點基本要求：
? 既能看到整個公司的費用結構，也能看到單個店鋪的詳細狀況。
? 第二天下班前發到總經理郵箱。
時間緊迫，小明立即開始行動。小明打開資料包后傻眼了：100多個預算工作簿密密麻麻地出現在眼前（如圖Q.1所示）。
圖Q.1 所有店鋪費用預算工作簿
小明任意打開一個店鋪的預算表，發現有更加復雜的情形需要面對：數據源總包含很多合并單元格，不利于進行匯總處理（如圖Q.2所示）。
因此小明面臨三個難題：
? 如何將這么多店鋪的數據源匯總到一起？手工粘貼顯然不現實，聽說Excel VBA可以實現，可是又沒有學過，現學來不及。
? 表格格式非常復雜，如何快速處理成方便匯總的樣式？
? 更加重要的是，一份報告如何才能做到既能體現整體狀況，又可查看單店明細？
圖Q.2 單店費用預算表
小明遇到的困境我相信很多職場人士都遇到過。本書第1章即講解了類似的問題，小明花費兩個小時學習第1章介紹的Power BI基礎知識，就可以很快地進行數據匯總與處理，并生成動態的可視化報告。那么，什么是Power BI？
Power BI的前身最早可以追溯到Excel 2010時代的插件，隨后在Excel 2013/2016中不斷進化。這些插件中，Power Query用來進行數據獲取與處理，Power Pivot用來分析建模，Power View用來進行圖表展現。Power BI后來居上，全面地整合了以上插件的功能，并且功能大幅度擴展。Power BI還支持在各個場景進行使用，你可以使用Power BI Desktop在PC端編輯模型、查看報告，也可以不安裝任何軟件在云端建模與查看，還可以安裝手機APP進行報表瀏覽。
筆者先后在休閑和運動服飾零售業從業多年，基本上每天都與數據打交道。使用Power BI極大地提升了工作效率，從重復性的機械數據處理、報告制作到更多的聚焦分析業務都有涉及。從2017年開始，筆者在集團內部為多個分公司同事做Power BI培訓，受到了廣泛好評。對外，筆者在第一財經旗下數據俠平臺分享的Power BI應用于球鞋大數據課程也收到了不錯的反響。另外，筆者長期在微信公眾號等平臺分享相關文章，傳遞Power BI應用知識。
本書是筆者對過往Power BI使用經驗的一些總結，聚焦于Power BI核心組件——Power BI Desktop的使用。本書有以下特點：
? 案例多，本書不堆砌功能，而是以案例為導向，從第1章到第19章全部為單獨案例。
? 覆蓋面廣，本書涉及多個職能崗位的應用，包含銷售、貨品、財務、人力資源等。
? 技巧足，除了操作步驟，本書含有上百條應用小貼士。
具體來說，本書共分為7篇共21章。
第1篇為Power BI基礎，供零基礎的讀者快速入門，簡要介紹了三大核心組件Power Query、Power Pivot、Power BI Desktop，說明了各個組件的應用場景。另外以銷售報告為案例，講解了Power BI Desktop從數據處理，到分析建模、圖表制作的基礎功能。
第2篇共4章，為Power BI的爬蟲案例。提到爬蟲，人們一般會想到需要大段的代碼，而Power BI可以實現用很少的公式抓取各種網絡數據。第2章以天氣數據為例講解如何抓取表格類型的數據。第3章以電影數據為例講解如何抓取非結構化數據。第4章以球鞋銷售數據為例講解如何抓取JSON數據。第5章以股票價格數據為例講解如何抓取不能單頁完全顯示的表格數據。
第3篇共4章，為銷售相關案例。第6章講解如何對銷售目標進行分解。第7章講解如何對業績達成進行分析，包括完成率、同期對比等。第8章講解如何在Power BI中進行RFM分析。第9章說明如何通過層層指標細分，進行杜邦分析，找到業績增長點。
第4篇共5章，為貨品相關案例。第10章從三個角度對貨品進行分析。第11章為經典的帕累托分析，也稱“二八原則”。第12章為關聯分析。第13章為暢銷款分析。第14章講解如何使賣場陳列更好地與店鋪銷售狀況、庫存狀況、新品到貨狀況相結合。
第5篇共2章，為財務相關案例。第15章為多因素盈虧平衡分析，找到盈虧平衡的影響因子。第16章以國內兩個休閑服飾公司財報為例講解如何分析利潤表。
第6篇共3章，為人力資源相關案例。第17章講解如何動態分析人員結構及離職狀況。第18章重點關注新員工的結構及培訓狀況。第19章從考勤數據中挖掘有效信息，以防不良狀況發生。
第7篇共2章，講解如何用更少的界面呈現更豐富的內容。第20章講解從界面的角度進行優化，給出了5種優化方案。第21章講解從后臺的角度進行優化，指導如何使用Power Query及動態度量值使一個圖表千變萬化。
零基礎的讀者建議從第1章開始讀起，有一定基礎的讀者可跳過第1章，選擇自己感興趣的案例閱讀。
本書適合對爬蟲感興趣但是又沒有編程基礎的各行業人員，用少量公式快速掌握爬蟲技巧。也適合實體或電商企業銷售部門人員，進行銷售目標制定及業績跟蹤。如果你從事貨品相關工作，本書有豐富的貨品案例。如果你是初創公司，本書的盈虧平衡分析案例會給你一定啟發。如果你炒股，利潤表分析案例會對你有一定用處。如果你從事人力資源相關崗位，相信你一定對如何用數據掌握人員動態感興趣。總之，只要你的工作涉及數據，本書都會帶給你一定收獲。 |
內容簡介：本書從Power BI的基礎功能講起，逐步深入到Power BI進階實戰，以業務案例為導向，以Power BI桌面版操作為基礎進行講解，深入講述Power BI在各個業務部門的應用。本書包括7篇共21章內容，分業務場景進行講解。第1篇用1章內容講述Power BI基礎操作，方便讀者快速入門；第2篇用4章內容講述如何用Power BI爬取天氣、電影、銷售、股票等數據；第3篇用4章內容講述銷售部門如何用Power BI分解銷售目標，分析業績達成、會員RFM和業績構成；第4篇用5章內容講述產品相關應用，包括存貨分析、帕累托分析、關聯分析、暢銷款分析和數據化陳列；第5篇用2章內容講述在財務方面的應用，包括盈虧平衡分析和上市公司利潤表分析；第6篇用3章內容講述人力資源應用，包括人員結構及離職率分析、新員工分析和考勤分析；第7篇用2章內容講述簡化報告的技巧。 |
目錄：第1篇 Power BI基礎
第1章 Power BI基礎操作 2
1.1 Power BI的主要組件及功能 2
1.1.1 Power Query簡介 2
1.1.2 Power Pivot簡介 3
1.1.3 Power BI Desktop簡介 3
1.1.4 各組件應用場景 4
1.2 一個入門案例——搭建動態銷售報告 4
1.2.1 數據源結構 5
1.2.2 導入銷售數據 6
1.2.3 合并銷售數據 8
1.2.4 篩選行去除重復表頭 10
1.2.5 將第一行用作標題 11
1.2.6 向下填充補充空白內容 11
1.2.7 重復列 12
1.2.8 按字符數和分隔符拆分列 13
1.2.9 重命名列 14
1.2.10 添加年、月等形式的日期列 15
1.2.11 導入店鋪資料及銷售目標數據 16
1.2.12 合并銷售明細與銷售目標 17
1.2.13 禁用“啟用加載” 20
1.2.14 建立關系 21
1.2.15 新建列 22
1.2.16 新建度量值 23
1.2.17 制作可視化報告：切片器 26
1.2.18 制作可視化報告：卡片圖 28
1.2.19 制作可視化報告：條形圖與柱形圖 29
1.2.20 制作可視化報告：環形圖 31
1.2.21 制作可視化報告：散點圖 32
1.2.22 制作可視化報告：表 33
1.2.23 制作可視化報告：編輯交互 34
1.2.24 制作可視化報告：典型自定義圖表介紹 36
1.3 總結 37
1.4 延伸閱讀：DAX函數索引 38
第2篇 爬蟲案例
第2章 抓取歷史天氣數據 42
2.1 分析URL結構 43
2.1.1 確定城市列表 43
2.1.2 確定單月URL 44
2.2 構建爬蟲主體 44
2.2.1 建立城市列表 45
2.2.2 建立日期列表 46
2.2.3 城市、日期參數引入URL 50
2.3 制作可視化報告 54
2.3.1 隱藏不需要的字段 54
2.3.2 制作城市和月份切片器 55
2.3.3 設置最高氣溫走勢兩年對比 55
2.3.4 設置當月氣溫走勢 56
2.3.5 設置氣溫明細矩陣 57
2.4 總結 58
2.5 延伸閱讀：常用的日期型M函數 58
2.5.1 動態提取當前日期 59
2.5.2 計算上月月底 59
第3章 抓取豆瓣電影數據 62
3.1 分析網頁結構 62
3.1.1 分析URL規律 63
3.1.2 分析頁面內容 64
3.2 創建爬蟲主體 64
3.2.1 構建爬蟲函數 64
3.2.2 構建頁碼列表 68
3.2.3 頁碼列表引入函數 70
3.3 制作可視化報告 72
3.3.1 區分排名和評分區間 72
3.3.2 按列排序 74
3.3.3 制作排名區間和評分區間切片器 76
3.3.4 建立明細表 76
3.4 總結 77
第4章 抓取球鞋銷售數據 78
4.1 分析網頁結構 79
4.1.1 分析URL規律 79
4.1.2 分析JSON數據內容 80
4.2 創建爬蟲主體 82
4.2.1 構建爬蟲函數 82
4.2.2 構建頁碼列表 85
4.2.3 頁碼列表引入函數 86
4.3 制作可視化報告 87
4.3.1 建立度量值 87
4.3.2 制作品牌Logo式切片器 88
4.3.3 建立關系 89
4.3.4 制作品牌環形圖 90
4.3.5 制作類別折線和簇狀柱形圖 90
4.3.6 建立單品Top10表格 91
4.3.7 款式占比瀑布圖 92
4.4 總結 93
第5章 抓取歷年股票數據 94
5.1 分析網頁結構 95
5.1.1 尋找真實URL 95
5.1.2 分析URL結構 97
5.2 數據導入及處理 97
5.2.1 數據導入 97
5.2.2 數據處理 99
5.3 通過參數獲取多公司任意時間段數據 100
5.3.1 新建參數 101
5.3.2 將參數引入URL 102
5.3.3 創建函數 103
5.3.4 新建需要查詢的公司列表 104
5.3.5 日期格式變更 105
5.4.6 調用函數 106
5.3.7 日期分組 107
5.4 制作可視化報告 110
5.5 總結 112
第3篇 銷售案例
第6章 銷售目標分解 116
6.1 制定銷售系數表 117
6.1.1 匯總銷售數據 117
6.1.2 構建銷售系數 119
6.1.3 新建銷售系數表 121
6.2 分解銷售目標 121
6.2.1 構建完整日期列表 121
6.2.2 建立關系 122
6.2.3 引入銷售系數和當月銷售總目標 123
6.2.4 計算當月每天銷售占比 124
6.2.5 計算每天的銷售目標 124
6.3 總結 125
6.4 延伸閱讀：時間進度動態甘特圖 126
第7章 業績達成分析 128
7.1 創建日期表 129
7.1.1 使用Excel文件創建日期表 129
7.1.2 使用DAX函數創建日期表 130
7.1.3 使用M函數創建日期表 132
7.2 計算同比、環比、累計銷售 133
7.2.1 計算同比 134
7.2.2 計算環比 135
7.2.3 計算累計銷售額 136
7.3 制作可視化報告 137
7.3.1 設置業績完成率圖表 138
7.3.2 設置同比_YTD圖表 141
7.3.3 制作業績走勢圖 142
7.3.4 按色階設置同比背景色 143
7.3.5 按度量值設置環比和同比_YTD背景色 144
7.4 總結 145
7.5 延伸閱讀：在PPT中展示Power BI動態圖表 145
7.5.1 Power BI Tiles插件安裝 146
7.5.2 Power BI Tiles插件使用 146
7.5.3 Power BI Tiles細節調整 147
第8章 會員RFM分析 150
8.1 DAX函數構建RFM模型 151
8.1.1 確定RFM值 151
8.1.2 確定會員類型 152
8.2 制作可視化報告 155
8.2.1 設置會員占比圖表 155
8.2.2 設置會員數量圖表 155
8.2.3 設置會員業績貢獻度圖表 156
8.2.4 設置會員消費明細圖表 157
8.3 總結 158
第9章 業績杜邦分析法 159
9.1 建立各指標度量值 161
9.1.1 創建存放度量值的空表 161
9.1.2 建立關系 162
9.1.3 新建各指標度量值 163
9.2 新建變量參數 164
9.2.1 新建參數 164
9.2.2 設置其他假設度量值 166
9.2.3 卡片圖展示相關度量值 166
9.3 總結 167
第4篇 貨品案例
第10章 存貨分析 170
10.1 存貨庫存概況 170
10.1.1 建立度量值與輔助列 171
10.1.2 制作可視化報告：年份、季節切片器 173
10.1.3 制作可視化報告：庫存數量、庫存金額、款式數量、零星款式數量卡片圖 175
10.1.4 制作可視化報告：年份、季節、性別環形圖 176
10.1.5 制作可視化報告：產品類別折線和簇狀柱形圖 177
10.1.6 制作可視化報告：貨齡區間瀑布圖 177
10.2 存貨銷售概況 179
10.2.1 建立度量值與輔助列 179
10.2.2 制作可視化報告 181
10.3 存貨倉位 183
10.3.1 查詢條件及貨品明細設置 183
10.3.2 倉庫平面圖設置 185
10.4 總結 188
10.5 延伸閱讀：圖表展現的不一定是真相 188
10.5.1 謎之坐標 188
10.5.2 辛普森悖論 189
第11章 帕累托分析 191
11.1 帕累托圖 192
11.1.1 建立累計銷售額和銷售占比度量值 192
11.1.2 制作帕累托圖 193
11.2 前20%銷售占比矩陣 195
11.2.1 建立前20%累計銷售額和銷售占比度量值 195
11.2.2 制作前20%銷售占比矩陣圖 196
11.3 總結 196
11.4 延伸閱讀：ALL、ALLSELETCED的區別 197
第12章 關聯分析 200
12.1 模型搭建 201
12.1.1 復制產品信息 201
12.1.2 匯總銷售明細 202
12.1.3 銷售單編號引入產品信息查詢 202
12.1.4 合并產品信息與關聯產品信息 204
12.1.5 剔除本身貨號 205
12.1.6 去除“關聯產品信息”加載 206
12.1.7 計算銷售筆數、共同銷售筆數、所占比例 206
12.1.8 建立關系 207
12.2 制作可視化報告 207
12.2.1 制作明細表和卡片圖 208
12.2.1 制作矩陣圖 208
12.3 總結 209
第13章 暢銷款分析 211
13.1 暢銷款的業務邏輯 211
13.1.1 售罄率高并不代表暢銷 211
13.1.2 銷售數量高也不代表暢銷 212
13.1.3 結合時間因素判斷商品是否暢銷 212
13.2 構建暢銷品分析模型 213
13.2.1 計算達到50%售罄時的銷售天數 213
13.2.2 計算達到50%售罄時的銷量 215
13.2.3 統計暢銷款 215
13.3 總結 218
13.4 延伸閱讀：DAX書寫規范工具 219
第14章 數據化陳列 220
14.1 陳列面積規劃 220
14.1.1 設置權重參數 221
14.1.2 建立基礎度量值 222
14.1.3 計算建議陳列占比 223
14.1.4 制作建議陳列面積樹狀圖 224
14.1.5 制作陳列占比矩陣 225
14.2 單品陳列規劃 226
14.2.1 單款排名分組 227
14.2.2 制作金靴銀靴切片器 229
14.2.3 制作星級展示表格 231
14.3 總結 234
第5篇 財務案例
第15章 盈虧平衡分析 236
15.1 新建變量參數 237
15.2 建立邏輯關系 239
15.2.1 新建度量值存放空表 239
15.2.2 計算成本 239
15.2.3 計算凈利潤及凈利潤率 240
15.2.4 計算盈虧平衡銷售額 240
15.3 總結 241
第16章 上市公司利潤表分析 242
16.1 建立利潤明細表 243
16.1.1 數據導入及整理 243
16.1.2 制作金額單位切片器及明細矩陣 247
16.2 利潤表分析 249
16.2.1 設置基礎度量值 251
16.2.2 設置率值相關度量值 251
16.2.3 設置卡片圖 251
16.2.4 設置柱形圖和折線圖 252
16.2.5 計算同比 252
16.3 總結 254
16.4 延伸閱讀：VAR+ RETURN簡化DAX書寫 255
第6篇 人力資源案例
第17章 人員結構及離職率分析 258
17.1 人員結構分析 258
17.1.1 搭建人員結構模型 259
17.1.2 制作人員結構可視化報告 262
17.2 離職率分析 263
17.2.1 計算離職率 264
17.2.2 制作離職率可視化報告 264
17.3 總結 265
第18章 新員工分析 267
18.1 新員工概況分析 268
18.1.1 搭建新員工概況模型 268
18.1.2 制作新員工概況可視化報告 272
18.2 新員工個人儀表盤 273
18.2.1 設置員工工號切片器 273
18.2.2 設置培訓信息提示 274
18.2.3 設置考試成績雷達圖 274
18.2.4 設置顯示人員范圍 275
18.3 總結 276
第19章 考勤分析 277
19.1 全勤分析 277
19.1.1 對考勤日期分類 278
19.1.2 計算每天每個員工的上班小時數 279
19.1.3 判斷考勤狀態 279
19.1.4 新增工作日數量和當月總天數度量值 280
19.1.5 考勤匯總 281
19.1.6 建立關系 281
19.1.7 計算每位員工的應出勤天數 282
19.1.8 計算正確的曠工天數 282
19.1.9 計算全勤人數、請假人數、曠工人數、遲到早退人數、全勤率 283
19.1.10 制作全勤分析可視化報告 284
19.2 工作時長分析 285
19.3 總結 286
第7篇 簡化報告的技巧
第20章 一頁報告體現更多內容（上篇） 288
20.1 圖表下鉆 288
20.1.1 下鉆的使用方式 289
20.1.2 矩陣的下鉆 292
20.2 按鈕與書簽 294
20.2.1 局部切換按鈕與書簽 295
20.2.2 整體切換按鈕與書簽 298
20.3 工具懸浮提示 300
20.4 頁面鉆取 301
20.5 智能問答 306
20.5.1 智能問答的形式 306
20.5.2 智能問答操作技巧 308
20.6 延伸閱讀：Power BI快速見解 311
第21章 一頁報告體現更多內容（下篇） 314
21.1 Power Query方案 314
21.2 動態度量值方案 317 |
| 序： |
