具体描述
本书详细介绍了微软****发布的自助式商业智能分析软件Power BI在数据整理、数据建模、数据可视化、报表分享和协作、本地部署等多个方面的内容。在讲解技术的同时，书中添加了丰富的实战演示操作和地产、零售、生产制造、互联网等行业的真实案例，帮助读者快速上手，迅速成长为数据分析师。
本书内容全面，讲解详细；深入浅出，图文并茂；面向行业，案例丰富；既可供从事数据分析的研究人员参考使用，也可作为微软Power BI软件培训和自学的教程。
作者简介
宋立桓，微软zui有价值专家（MVP），云计算和商业智能（BI）zi深顾问，目前主要负责为企业客户提供顾问咨询和技术培训服务。其研究方向为云计算、大数据、数据可视化等方面，精通大数据基础架构和数据分析工具，擅长架构设计和优化。
沈云，微软zi深工程师，近20年IT工作经历，有多年微软数据库和微软解决方案系统运维、调优经验。他熟悉微软数据库、虚拟化、私有云和企业生产力解决方案，在数据分析和大数据实践方面有大量的实战经验，擅长系统构架、数据分析、调优。
目录信息
1．1 数据可视化和自助式BI …………2
1．1．1 数据可视化之美 ……………2
1．1．2 传统BI与自助式BI ………5
1．2 微软Power BI是什么 ……………5
1．3 Power BI组成部分 ………………6
1．4 Power BI部署方式介绍和比较 ……7
1．4．1 Power BI部署方式简介 ……7
1．4．2 Power BI服务和Power BI报表服务器对比 ……………9
1．5 Power BI Pro版账号注册试用 …12
第 2章 Power BI Desktop使用入门 …15
2．1 下载安装Power BI Desktop ……15
2．2 Power BI Desktop界面介绍 ……17
2．3 将现有Excel工作簿导入Power BI Desktop ………………19
2．4 使用Power BI Desktop创建第 一个可视化报表 ……………21
第3章 数据整理 ………………………29
3．1 连接数据源 ……………………29
3．1．1 连接到文件 ………………30
3．1．2 从Web网页获取数据 ……32
3．1．3 连接到数据库 ……………33
3．2 查询编辑器 ……………………36
3．3 数据清洗实战 …………………43
第4章 数据建模 ………………………52
4．1 建模概述 ………………………52
4．2 管理数据关系 …………………54
4．2．1 了解关系 …………………54
4．2．2 自动创建关系 ……………55
4．2．3 关系视图 …………………56
4．2．4 管理关系详细视图 ………57
4．3 DAX使用 ………………………60
4．3．1 DAX简介 …………………60
4．3．2 DAX语法 …………………61
4．3．3 DAX函数 …………………62
4．3．4 DAX举例 …………………63
4．4 数据的分类和格式设置 ………63
4．5 创建度量值 ……………………66
4．6 创建计算列 ……………………67
4．7 创建计算表 ……………………69
4．8 创建层次结构 …………………70
4．9 关于日期和时间处理 …………72
第5章 Power BI报表 …………………75
5．1 Power BI报表概述 ……………75
5．2 Power BI创建报表 ……………75
5．3 报表的筛选 ……………………78
5．3．1 报表中即席筛选的使用……79
5．3．2 切片器 ……………………79
5．3．3 筛选器概述 ………………81
5．3．4 筛选器的字段类型 ………83
5．4 编辑交互 ………………………84
5．5 使用自定义可视化视觉对象 ……84
5．6 书签 ……………………………86
5．6．1 书签介绍 …………………86
5．6．2 书签常用操作 ……………87
5．6．3 书签放映 …………………88
5．6．4 形状和图像的书签关联 …89
5．6．5 使用聚焦和焦点模式 ……89
5．6．6 使用视觉对象可见性 ……90
5．6．7 Power BI服务中的书签 …91
5．7 报表发布 ………………………92
第6章 Power BI 在线服务 ……………94
6．1 Power BI在线服务介绍和主界面 ………………………94
6．2 仪表板 …………………………95
6．2．1 仪表板介绍 ………………95
6．2．2 仪表板创建 ………………96
6．2．3 仪表板与报表的区别 ……97
6．3 报表 ……………………………99
6．4 分享与协作 ……………………102
6．4．1 使用工作区 ………………102
6．4．2 报表的分享 ………………103
6．4．3 仪表板的分享 ……………105
6．5 使用第三方应用 ………………107
第7章 Power BI本地部署解决方案 ……110
7．1 Power BI报表服务器介绍 ……110
7．2 Power BI报表服务器部署要求…………………………110
7．2．1 服务器软硬件要求 ………110
7．2．2 数据库服务器版本要求……111
7．2．3 Analysis Service要求 ……111
7．3 安装Power BI报表服务器 ……112
7．4 配置Power BI报表服务器 ……114
7．4．1 报表服务器配置界面 ……114
7．4．2 服务账户配置 ……………115
7．4．3 Web服务URL配置 ………116
7．4．4 数据库配置 ………………116
7．4．5 Web门户URL配置 ………120
7．4．6 电子邮件设置 ……………121
7．4．7 执行账户配置 ……………121
7．4．8 加密密钥配置 ……………122
7．4．9 订阅设置 …………………123
7．4．10 扩展部署 …………………123
7．4．11 Power BI服务（云）配置 ………………124
7．5 Power BI报表服务器的使用 ……124
7．5．1 创建Power BI报表发布到Power BI报表服务器 ……125
7．5．2 Power BI服务器中Power BI报表数据源 ………………127
7．5．3 Power BI报表服务器中PowerBI报表配置计划刷新 ……129
7．6 Power BI服务、SQL报表服务、Power BI报表服务对比 ………130
第8章 可视化图表的制作 ……………132
8．1 图表选择的原则 ………………132
8．1．1 什么样的数据，配什么样的图表 ………………………132
8．1．2 保证图表的客观性是第 一位 ……………………132
8．2 Power BI常用的可视化图表 …133
8．2．1 条形图和柱形图 …………134
8．2．2 饼图和圆环图 ……………134
8．2．3 瀑布图 ……………………135
8．2．4 漏斗图 ……………………136
8．2．5 散点图和气泡图 …………137
8．2．6 仪表 ………………………137
8．2．7 树状图 ……………………138
8．2．8 组合图 ……………………139
8．2．9 折线图 ……………………140
8．2．10 帕累托图 …………………141
8．2．11 表格 ………………………143
8．2．12 文字云 ……………………145
8．2．13 子弹图 ……………………146
8．3 图表美化 ………………………147
第9章 Power BI 进阶技巧 ……………151
9．1 Power BI与Excel ………………151
9．1．1 Microsoft Power BI Publisher for Excel …………………151
9．1．2 在Excel中分析 …………154
9．1．3 托管Excel工作簿 ………154
9．2 Power BI报表服务器中的行级别权限控制 ……………………155
9．3 Power BI与R语言集成 ………157
9．4 快速见解 ………………………162
9．4．1 数据集使用快速见解 ……162
9．4．2 在仪表板中使用快速见解 …164
9．4．3 快速见解支持的见解类型 …164
9．5 使用自然语言问与答 …………168
9．6 本地数据网关 …………………169
9．6．1 本地数据网关介绍 ………169
9．6．2 本地数据网关类型 ……170
9．6．3 本地数据网关（标准模型）安装和使用 ………………170
9．6．4 本地数据网关（个人模型）安装和使用 ………………177
第 10章 地产集团Power BI案例分享 ……………………………179
10．1 案例背景 ………………………179
10．2 地产集团商业智能平台建设目标和项目范围 ……………………179
10．3 地产集团商业智能平台方案介绍 ……………………………180
10．3．1 方案概览 …………………180
10．3．2 项目阶段实施步骤及目标 ………………………181
10．3．3 分析可视化效果呈现 ……181
10．4 地产集团Power BI报表实战演练 ……………………………184
第 11章 零售行业Power BI案例分享 ……………………………193
11．1 案例背景 ………………………193
11．2 零售行业数据分析痛点 ………193
11．3 零售行业商业智能平台方案介绍 ……………………………194
11．3．1 方案整体架构概览 ………194
11．3．2 方案实施内容 ……………194
11．3．3 分析可视化效果呈现 ……195
11．4 零售行业Power BI报表实战演练 ……………………………196
第 12章 制造业Power BI案例分享 …202
12．1 案例背景 ………………………202
12．2 生产制造行业数据分析痛点 …202
12．3 制造行业商业智能平台方案介绍 ……………………………203
12．3．1 方案整体架构概览 ………203
12．3．2 方案实施内容 ……………203
12．3．3 分析可视化效果呈现 ……204
12．4 制造行业Power BI报表实战演练 ……………………………207
第 13章 Power BI 可视化字典 …………215
13．1 可视化过程中遇到的问题 ……215
13．2 Power BI可视化字典介绍 ……216
13．2．1 内容储备 …………………216
13．2．2 便捷的查询 ………………218
13．2．3 图表查询与视频教程深度绑定 ………………………218
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
在我看来，数据分析的终极目标是驱动决策。而一个优秀的分析师，不仅要能解读数据，更要能将数据分析的结果有效地传达给决策者。《人人都是数据分析师：微软Power BI实践指南》这本书，如果能在“沟通”这个环节有所着墨，那将是难能可贵的。我所指的沟通，并非简单的报告撰写，而是如何通过Power BI构建的仪表板和报告，以一种清晰、直观、有说服力的方式，向非技术背景的听众阐述数据洞察。 书中是否会讲解如何设计一个能够快速抓住眼球的仪表板？如何通过交互式控件（如切片器、筛选器）来引导用户进行探索式分析，让他们自己去发现数据中的奥秘？对于复杂的分析结果，如何通过“故事讲述”的方式（Power BI中的Storytelling功能）来呈现，让枯燥的数据变得生动有趣？我非常希望书中能够提供一些优秀的仪表板设计案例，并且分析这些案例成功的要素，例如，信息架构是否合理？视觉层次是否清晰？是否能够快速回答关键业务问题？甚至，书中是否会触及一些用户体验（UX）和用户界面（UI）的设计原则，来指导读者如何创建更易于理解和使用的Power BI报告？因为，再精妙的分析，如果无法被有效地理解和接受，那么它的价值也会大打折扣。
评分对于一本实践指南而言，内容的“实操性”和“可迁移性”是我衡量其优秀与否的关键标准。《人人都是数据分析师：微软Power BI实践指南》如果能够做到这两点，那它就绝对是一本值得推荐的书籍。 所谓“实操性”，意味着书中提供的每一个步骤、每一个案例，都能够在我自己的环境中得到验证和复现。我期待书中提供的示例数据是真实可用，并且易于获取的。如果书中能够提供一些公开数据集或者简易的模拟数据生成方法，让读者可以跟随操作，那将极大地增强学习的代入感。 而“可迁移性”，则意味着书中介绍的方法和技巧，不仅仅局限于Power BI这个工具本身，更能够延伸到其他类似的数据分析工具或者更广泛的数据分析思维中。例如，书中讲解的数据建模原则，是否也适用于其他BI工具？书中关于数据可视化设计的要求，是否也能在Tableau、Qlik Sense等工具中得到应用？ 如果这本书能够让我不仅仅学会如何使用Power BI，更能理解其背后的数据分析理念和方法论，并且这些理念和方法论具有普适性，能够指导我在面对不同工具和不同业务场景时，都能游刃有余，那么它就真正实现了“人人都是数据分析师”的承诺。它将帮助我构建一个坚实的数据分析基础，让我能够不断适应技术的发展，并在数据驱动的时代不断前进。
评分作为一名对数据分析工具的演进和趋势有着敏锐洞察力的读者，我始终关注那些能够赋能更广泛人群进行数据探索的工具。《人人都是数据分析师：微软Power BI实践指南》这本书，从名字上看，就带着一股“普惠”的意味，这让我对它寄予厚望。我希望它能够不仅仅是针对已经有一定数据基础的分析师，更能吸引那些来自业务一线，但对数据分析充满兴趣的“小白”用户。因此，这本书在内容编排上，能否做到循序渐进，由浅入深？第一章是否能够用最通俗易懂的语言，解释什么是数据分析，以及数据分析在现代商业中的重要性？随后，是否能够逐步引导读者熟悉Power BI的界面和基本操作，比如数据连接、数据导入、简单的表格转换？ 我特别想看到书中能够提供一些“开箱即用”的模板或者数据集，让读者能够快速上手，亲手体验数据分析的乐趣。比如，书中是否会提供一个销售数据的案例，带领读者完成从数据加载到制作交互式销售仪表板的全过程？并且，在讲解每一个步骤时，是否都能清晰地说明其目的和背后的逻辑，而不是仅仅停留在“点击这里，选择那里”的操作指导？如果书中能够融入一些“秘籍”或者“技巧”，帮助读者在Power BI中事半功倍，那将是极大的加分项。例如，关于性能优化的建议，或者一些鲜为人知但非常实用的快捷键等等。我期待这本书能成为一个真正的“赋能器”，让更多人能够借助Power BI，将数据转化为驱动业务增长的强大引擎。
评分在我看来，一本优秀的实践指南，其价值不仅仅在于教你“怎么做”，更在于让你理解“为什么这么做”。《人人都是数据分析师：微软Power BI实践指南》如果能够深入阐述Power BI在数据分析流程中的核心作用，并且详细解释每一个功能背后的逻辑和适用场景，那将是一大亮点。比如，在数据建模方面，书中是否会提及星型模型、雪花模型等概念，并解释在Power BI中如何构建这些模型以优化查询性能和分析效率？对于DAX（Data Analysis Expressions）语言，这本书是否会提供从入门到进阶的系统性讲解，并且不仅仅是罗列函数，而是通过实际业务场景来演示如何运用DAX来解决复杂的数据计算问题？我尤其关注书中是否会讲解如何编写高效的DAX表达式，以及如何利用DAX来实现诸如时间智能分析、同比、环比等高级分析场景。毕竟，DAX是Power BI的灵魂所在，掌握它，才能真正发挥Power BI的威力。 此外，在数据可视化方面，我希望这本书能够超越简单的图表堆砌，而是引导读者思考“什么样的图表最适合表达什么样的数据洞察”。书中是否会提供一些关于数据可视化设计的原则和最佳实践？例如，如何选择恰当的图表类型来传达趋势、比较、分布等信息？如何利用颜色、标签、工具提示等元素来增强可视化效果，使其更具可读性和吸引力？我期待看到书中能够提供一些“杀手级”的图表应用案例，能够直观地揭示隐藏在数据中的商业价值。例如，通过一个简单的折线图，就能清晰地展示产品销量的季节性波动；通过一个树状图，就能一目了然地看到不同产品类别的营收贡献占比。这样的可视化，才真正称得上是“数据说话”。
评分作为一名追求效率和精度的技术实践者，《人人都是数据分析师：微软Power BI实践指南》这本书，我非常看重它在“实践”二字上的落地程度。理论知识固然重要，但最终能否将分析能力转化为实际的生产力，取决于能否熟练掌握工具并解决真实世界的问题。 我期待书中能够提供大量贴近实际业务场景的案例，并且这些案例能够覆盖数据分析的完整生命周期。比如，从一个模糊的业务问题出发，如何通过Power BI一步步地进行数据探索、清洗、建模、可视化，最终得出一个可执行的分析报告。每一个案例，是否都能有详细的操作步骤，并且配以清晰的截图和代码（如果涉及DAX或M语言）？ 更重要的是，我希望书中能提供一些“进阶”的实践技巧，这些技巧能够帮助我更快、更稳健地完成复杂的分析任务。例如，在数据清洗方面，是否会讲解一些高级的M语言函数，用来处理复杂的ETL（Extract, Transform, Load）场景？在数据建模方面，是否会探讨如何优化数据模型，以应对海量数据的挑战？在DAX方面，是否会分享一些性能调优的策略，或者编写复杂计算的模式？ 如果这本书能够让我通过实际操作，真正掌握Power BI的各项能力，并且能够将其应用于我的日常工作，解决实际的问题，那它就是一本真正意义上的“实践指南”。我希望在读完这本书后，能够自信地说：“我不仅知道Power BI是什么，我还能用它来做什么，以及如何做得更好。”
评分在实际的数据分析工作中，我们常常会遇到各种各样“棘手”的数据问题。《人人都是数据分析师：微软Power BI实践指南》这本书，如果能提供一些“疑难杂症”的解决方案，那将大大提升其价值。 我期待书中能够包含一些“常见问题与解答”的部分，针对在实际使用Power BI过程中可能遇到的典型困难，给出详尽的排查和解决思路。例如，在数据加载过程中，如何处理不同编码格式的文件？在数据转换时，如何有效地去除重复项并处理合并错误？在DAX计算时，如何避免性能瓶颈，并优化查询速度？ 此外，书中是否会提供一些“性能调优”的技巧？例如，如何通过优化数据模型、编写高效的DAX表达式，以及合理设置数据刷新策略来提升Power BI报告的响应速度？对于处理大型数据集，这些性能优化技巧更是至关重要。 我尤其关注书中是否会讲解一些“高级技巧”或者“隐藏功能”，这些技巧能够帮助我事半功倍，更高效地完成分析任务。例如，关于Power Query的高级M语言函数使用，或者DAX中一些不常用的但非常强大的函数应用。如果书中能够分享一些“干货”，帮助我突破瓶颈，进入更高的技术境界，那将是非常有价值的。
评分在数据分析工具的选择上，我通常会考虑其生态系统的完整性和与其他工具的协同能力。《人人都是数据分析师：微软Power BI实践指南》这本书，如果能够充分展现Power BI在微软这一强大生态系统中的优势，那将是一个非常吸引人的点。 我期待书中能够介绍Power BI如何与Excel、Azure、SQL Server、SharePoint等微软产品无缝集成。例如，如何直接从Excel中导入数据，并利用Power BI进行更深入的分析？如何在Azure机器学习服务中训练的模型，其结果如何导入Power BI进行可视化展示？或者，如何将Power BI报告嵌入到SharePoint网站中，方便团队协作？ 同时，我也会关注Power BI的云端服务能力。书中是否会详细讲解Power BI Service的各项功能，例如数据集的自动刷新、工作区的协同、应用（Apps）的发布和管理、以及如何利用Power BI嵌入式分析（Embedded Analytics）将Power BI的功能集成到自定义应用程序中？这些云端能力，对于企业级应用和开发者而言，是至关重要的。 如果这本书能够提供关于Power BI与其他分析工具（例如Python、R）的集成策略，那就更好了。例如，是否可以通过Python脚本来完成一些Power BI原生功能无法实现的复杂数据预处理，或者利用R语言进行更高级的统计建模，并将结果可视化到Power BI中？这种跨工具的融合能力，是现代数据分析不可或缺的一环。
评分在数字化转型的浪潮中，数据已经成为企业最宝贵的资产之一。《人人都是数据分析师：微软Power BI实践指南》这本书，如果能够站在企业数据战略的高度，来阐述Power BI的作用，那将非常有价值。我关注的不仅仅是个人技能的提升，更是这种技能如何赋能整个组织。 书中是否会探讨Power BI在企业级数据分析中的应用场景？例如，如何利用Power BI构建统一的数据报表平台，打破数据孤岛？如何通过Power BI实现数据的自助服务分析，让业务部门能够独立地进行数据探索和洞察获取？对于企业而言，数据安全和权限管理也是至关重要的问题。书中是否会涉及到Power BI的服务端管理，例如工作区的权限设置、数据刷新策略、行级别安全（RLS）的配置等？这些内容对于希望在企业中推广和应用Power BI的读者来说，将是极为关键的。 另外，我也期待书中能提供一些关于如何构建数据驱动型文化的建议，而Power BI作为一种强大的工具，如何在该文化的形成中扮演催化剂的角色。例如，通过定期的数据分析分享会，或者建立内部的数据分析社区，来鼓励员工学习和使用Power BI，从而提升整个组织的分析能力。这本书如果能够提供一套从工具应用到文化建设的完整思路，那将极大地拓展其深度和广度。
评分对于任何一本技术类的书籍，《人人都是数据分析师：微软Power BI实践指南》而言，持续更新和学习能力是其价值的重要组成部分。数据分析领域发展迅速，工具的功能也在不断迭代。《人人都是数据分析师：微软Power BI实践指南》如果能够提供一些关于未来发展趋势的洞察，或者如何跟进Power BI的最新更新，那将是极具前瞻性的。 我希望书中不仅仅是停留在某个版本的功能介绍，而是能够引导读者建立持续学习的意识。例如，书中是否会提及Microsoft Learn等官方学习资源，以及如何利用这些资源来不断提升自己的技能？对于Power BI的每一次重大更新，是否会提供一些解读和应用指导？ 我也关注书中是否会触及一些关于数据分析伦理和合规性的内容。随着数据应用越来越广泛，数据隐私保护和合规性要求也越来越高。例如，在处理敏感数据时，如何确保数据的安全性？如何遵守GDPR等相关法规？虽然这可能不是工具操作的直接内容，但对于一个负责任的数据分析师来说，是必须具备的素养。 这本书如果能够帮助读者建立一种“终身学习”的观念，并且提供一条清晰的学习路径，那么它将不仅仅是一本工具书，更是一本能够伴随读者职业生涯成长的“启蒙书”。
评分作为一个在数据领域摸爬滚打多年的从业者，对于市面上层出不穷的数据分析书籍，我总是抱着既期待又审慎的态度。最近偶然翻阅到《人人都是数据分析师：微软Power BI实践指南》，虽然我并非Power BI的重度用户，更多的时间是徜徉在R和Python的海洋中，但这本书的书名以及其背后强大的微软生态，还是吸引了我。我尝试着从一个纯粹的数据分析师视角，去审视这本书可能带来的价值，即便我可能不会将其中的特定工具作为我日常的首选。 首先，我非常关注这本书对于“人人都是数据分析师”这一理念的诠释。在我看来，这句话如果只是一个口号，未免显得过于空泛。真正的“人人都是数据分析师”，意味着数据的获取、清洗、转换、建模、可视化以及最终的解读和沟通，这些环节都应该以一种普惠、易懂的方式呈现。我期待这本书能够不仅仅停留在Power BI的界面操作教学，而是能深入到数据分析方法论层面，讲解如何从业务需求出发，提炼关键指标，选择合适的数据源，进行规范的数据处理，构建清晰的数据模型，并最终通过引人入胜的可视化来讲述数据背后的故事。如果这本书能够提供一套系统性的数据分析框架，并将Power BI作为实现这一框架的有力工具，那么它将极具价值。例如，它是否会探讨如何处理缺失值、异常值？如何进行数据类型转换？如何有效地合并不同来源的数据？这些基础但关键的步骤，往往是数据分析的“磨刀石”，直接影响到分析的质量和效率。如果能在这些方面给出详实的操作指南和理论支撑，那将大大提升这本书的实用性。
评分博客水平，注水严重
评分是我个人原因吧，感觉很漂亮，但是不太会用，又觉得有点简单...
评分是我个人原因吧，感觉很漂亮，但是不太会用，又觉得有点简单...
评分这书是当时现场workshop是赠送的 但是，可读性很弱 说是指南还弱了些
评分BI 就很适合把数据讲出来
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