具体描述
《Power BI 电商数据分析实战》以搭建电商数据分析系统为业务背景，介绍Power BI 的实际应用，涉及市场分析、客户分析、货品分析、流量分析、舆情分析5 个常用场景，读者需从市场分析场景入门，了解Power BI 的应用。读完《Power BI 电商数据分析实战》后，你将获得电商的数据业务思维、Power BI Desktop 的操作技巧，具备搭建电商数据分析BI 系统的能力。
《Power BI 电商数据分析实战》适合 Power BI 爱好者、数据分析爱好者、电商数据分析从业人员、电商运营从业人员阅读。
作者简介
零一原名陈海城，零一数据学院创始人，电商数据专家，数据分析师，开发工程师。从事培训教育、数据分析和人工智能行业。
目录信息
1.1 什么是Power BI Desktop 1
1.2 如何选择版本 6
第2章 Power BI基础入门 8
2.1 Power BI Desktop的获取及安装 8
2.2 Power BI Desktop操作界面 10
2.3 Power BI Desktop设置界面 13
第3章 搭建电商BI系统的框架 16
3.1 数据框架 16
3.2 业务框架 18
3.3 维度和指标体系 20
第4章 应用场景：市场分析 22
4.1 业务背景 22
4.2 Excel数据加载与清洗 23
4.3 数据建模 27
4.3.1 创建日期维度表 28
4.3.2 添加属性维度表 32
4.3.3 数据关系建模 33
4.4 数据可视化展示及拓展应用 36
4.4.1 可视化对象操作 37
4.4.2 筛选器 44
4.4.3 数据钻取 50
4.4.4 编辑交互 52
4.5 分析指标计算 54
4.5.1 计算同比/环比 54
4.5.2 计算品牌集中度 62
4.5.3 计算价格段分组 71
第5章 应用场景：客户分析 77
5.1 业务背景 77
5.2 MySQL数据加载与清洗 78
5.3 客户地域分布 81
5.3.1 提取省、市信息 82
5.3.2 统计地域客户数 83
5.3.3 计算人均消费金额 84
5.3.4 地域分布的四象限 87
5.4 流失客户分析 90
5.4.1 统计流失金额 90
5.4.2 分析订单付款间隔 91
5.5 客户生命周期 93
5.5.1 提取客户最近消费的时间间隔 93
5.5.2 计算消费间隔的累计占比 99
5.6 RFM客户价值分析模型 102
5.6.1 计算R 103
5.6.2 计算F 104
5.6.3 计算M 105
5.6.4 分析RFM模型 105
第6章 应用场景：货品分析 109
6.1 业务背景 109
6.2 品类销售分析 109
6.2.1 建立关系模型 110
6.2.2 合并查询 111
6.2.3 统计品类销售情况 114
6.2.4 计算商品真实售价 118
6.3 商品销售分析 124
6.3.1 商品地域分布 124
6.3.2 商品销售趋势 131
6.3.3 商品生命周期 134
6.3.4 波士顿矩阵 135
6.3.5 补货预测模型 142
第7章 应用场景：流量分析 146
7.1 业务背景 146
7.2 流量渠道分析 148
7.2.1 流量渠道分析报表 148
7.2.2 切换报表主题 151
7.2.3 快速见解洞察数据变化 152
7.3 关键词有效度分析 154
7.3.1 数据准备 155
7.3.2 词根有效度分析 157
7.3.3 词根裂变分析 161
第8章 应用场景：舆情分析 170
8.1 业务背景 170
8.2 舆情关键词提取 171
8.2.1 关键词提取 171
8.2.2 词云图及网络图 174
8.3 情感分析 178
8.3.1 计算舆情情感得分 179
8.3.2 分析情感得分 181
第9章 发布数据 184
9.1 将数据发布到Web 184
9.2 将数据发布到移动端 186
· · · · · · (收起)
读后感
Excel 商业智能 - Power BI电商数据分析实战 课程观看地址：http://www.xuetuwuyou.com/course/286 课程出自学途无忧网：http://www.xuetuwuyou.com 一、讲师介绍 沐子老师：5年电商从业经验，精通Excel、Power BI,Tableau，SQL，主要研究数据化运营、商业智能在电商领域的应用...
评分Excel 商业智能 - Power BI电商数据分析实战 课程观看地址：http://www.xuetuwuyou.com/course/286 课程出自学途无忧网：http://www.xuetuwuyou.com 一、讲师介绍 沐子老师：5年电商从业经验，精通Excel、Power BI,Tableau，SQL，主要研究数据化运营、商业智能在电商领域的应用...
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用户评价
我是一名非技术背景的运营主管，对数据分析一直心存敬畏，觉得那套公式和逻辑深不可测。这本书的叙事风格给了我极大的信心。作者的语言非常平实且具有引导性，完全没有那种高高在上的技术腔调。更重要的是，它在处理复杂计算时，会提供不止一种实现路径，比如先用M语言预处理，再用DAX计算，并清晰对比了各自的优劣和适用场景。这使得我这个初学者在遇到问题时，不会被单一的解法卡住，而是能理解背后的设计哲学。特别是书中关于建立规范化数据模型的那几章，用非常直观的比喻解释了星型模型和雪花模型的区别，让我这个曾经被数据透视表折磨过的人，第一次真正明白了数据“合理存放”的重要性。看完后，我感觉自己终于有了一套可以信赖的分析框架，不再是零敲碎打的知识点了。
评分这本书的案例设计实在太棒了！我刚入手Power BI不久，对那些官方文档里的枯燥术语感到头疼。但这本书的实战性强到让我感觉像是在跟着一位经验丰富的数据分析师手把手操作。它并没有止步于告诉你“如何点击”哪个按钮，而是深入剖析了电商场景下，例如用户留存率、转化漏斗、A/B测试结果解读等核心业务指标是如何通过数据模型构建和可视化报告呈现的。尤其是关于数据清洗那部分，简直是我的救星。我之前处理的那些乱七八糟的销售流水和客户信息表，按照书中的步骤一步步操作，竟然神奇地变得结构清晰、可供分析了。作者显然非常了解真实世界的数据困境，提供的DAX函数也都是针对电商痛点量身定制的，比如计算特定时间段的同期增长率，写起来比我自己在网上东拼西凑的教程要高效和精准得多。读完前三章，我立刻就能动手优化公司现有的周报了，这效率提升太明显了。
评分作为一名资深的数据分析师，我通常对市面上新出的BI书籍持保留态度，总觉得它们要么太浅显，要么就是特定功能模块的拼凑。但这本书在高级应用的深度上给我留下了深刻印象。作者没有回避那些稍微棘手的问题，比如如何处理包含多对多关系的维度表，以及如何利用“虚拟关系”或者更高级的CALCULATETABLE 来实现复杂的跨表计算。书中对于Power Query M语言在数据转换环节的深度挖掘，也远超一般入门书籍的介绍，它涉及到了如何编写自定义函数来批量处理不同格式的文件，这对于处理海量异构数据源的我们来说，是非常实用的技能。总的来说，这本书的价值在于它成功地在“易上手”和“够专业”之间找到了一个完美的平衡点，它既能让新手快速入门并出成果，也能让有经验的分析师从中汲取新的、经过实战检验的优化思路和业务视角。
评分坦白说，市面上很多“实战”书籍，最后都变成了软件功能的堆砌，读完后感觉自己会用软件，但并不知道如何用软件解决问题。这本书完全避开了这个陷阱。它真正体现了“分析”二字。它没有过多纠结于Power BI Desktop的每一个细枝末节，而是把重心放在了“业务理解”上。作者在讲解每一个可视化图表时，都会先阐述一个商业问题——比如“我们该如何判断上个月的促销活动是否成功？”——然后才引出使用柱状图、热力图或者瀑布图的最佳实践。这种自上而下的逻辑链条非常适合我们这些需要快速向管理层交付洞察的职场人士。它教你的不是如何画图，而是如何“讲故事”给业务部门听。我特别欣赏它对Power BI服务（Service）的介绍部分，很多书都忽略了报告部署和共享的实际操作环节，这本书却把权限管理、定时刷新这些关键的企业级应用细节都涵盖进去了，非常周到。
评分这本书的实战部分不仅仅是关于电商零售，更是一套通用的商业智能方法论的体现。我注意到作者在构建指标体系时，非常强调指标的层级关系和口径的一致性，这对于跨部门协作至关重要。例如，在分析客户生命周期价值（CLV）时，它不仅给出了公式，还细致地讨论了如何界定“活跃用户”这个基础概念，这在实际工作中往往是最容易产生分歧的地方。作者的严谨态度让我受益匪浅。此外，书中关于性能优化的章节也极其有价值。我之前做的报告，数据量稍微大一点就卡得要命，更新一次要等好几分钟。按照书中介绍的如何优化DAX计算的技巧，比如尽量避免迭代函数的使用，或者使用 CALCULATE 的上下文转换技巧，我的报告加载速度提升了至少40%。这对于提升用户体验和确保分析的及时性，简直是立竿见影的效果。
评分讲解很细致，注重实操，凭配图说明软件的用法，将理论贯穿起来，对入门级别帮助很大。不过建议先要会基础的Power BI操作，这样上手更快。
评分《BI电商数据分析视频教程》 四周上手BI 电商数据分析（从理论——>业务——>工具——>项目实战 全流程实战） 课程详情：http://www.xuetuwuyou.com/page/18
评分《BI电商数据分析视频教程》 四周上手BI 电商数据分析（从理论——>业务——>工具——>项目实战 全流程实战） 课程详情：http://www.xuetuwuyou.com/page/18
评分浅显易懂
评分《BI电商数据分析视频教程》 四周上手BI 电商数据分析（从理论——>业务——>工具——>项目实战 全流程实战） 课程详情：http://www.xuetuwuyou.com/page/18
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