数据分析从Excel到Power BI：Power BI商业数据分析思维、技术与实践

Chapter 01 走进商业数据分析
1.1 什么是商业数据分析 .2
1.1.1 老板为什么要商业数据分析报告 2
1.1.2 谁才是商业数据分析的对象 .5
1.1.3 什么样的分析报告能获得老板的青睐 7
1.2 不同企业对商业数据分析的不同定位 .10
1.2.1 商业分析与数据分析 .10
1.2.2 商业分析与数据科学 .12
1.3 如何成为一名商业数据分析师 .13
1.3.1 经济学背景 13
1.3.2 统计学常识 14
1.3.3 计算机基础 16
1.3.4 其他能力 18
1.4 本章小结 .21
Chapter 02 商业数据分析基本流程
2.1 确认问题 .24
2.1.1 如何展开问题调查 .24
2.1.2 问题调查时的注意事项 .26
2.1.3 使用 5WHY 分析法明确调查方向27
2.2 数据收集 28
2.2.1 收集一手数据 28
2.2.2 收集二手数据 29
2.3 数据加工整理 .30
2.3.1 去除冗余数据 31
2.3.2 提取整合数据 32
2.3.3 对数据进行脱敏 .33
2.3.4 修正问题数据 34
2.4 数据建模 35
2.4.1 规范数据指代名称 .35
2.4.2 定义数据类型 36
2.4.3 建立表单关联关系 .37
2.4.4 进行数学运算 38
2.5 制作数据分析报表 39
2.5.1 创建可视化对象 .39
2.5.2 报表用户的权限分配 .40
2.5.3 报表的发布与更新 .41
2.5.4 编写数据分析报告 .41
2.6 本章小结 43
Chapter 03 商业数据分析的模型与思路
3.1 商业数据分析的四个层次 46
3.1.1 描述性分析 46
3.1.2 诊断性分析 47
3.1.3 预测性分析 48
3.1.4 规范性分析 49
3.2 商业数据分析的常用模型 .51
3.2.1 PEST 宏观环境分析模型 .51
3.2.2 SWOT 条件综合分析模型 .54
3.2.3 波特五力分析模型 .57
3.2.4 4P 营销分析模型 .60
3.2.5 5W2H 分析模型.62
3.3 商业数据分析的常见思路 .64
3.3.1 细分分析 64
3.3.2 对比分析 66
3.3.3 趋势分析 67
3.3.4 组群分析 70
3.3.5 关联分析 71
3.4 本章小结 73
Chapter 04 商业数据分析的常见应用示例
4.1 客户分析 .76
4.1.1 客户生命周期 76
4.1.2 客户状况衡量指标 .79
4.1.3 RFM 客户分析模型 83
4.2 成本收益分析 .88
4.2.1 现值 89
4.2.2 净现值 91
4.2.3 分析的基本步骤 .93
4.3 销售分析 94
4.3.1 常见关注指标 95
4.3.2 基本分析点 101
4.4 本章小结 108
Chapter 05 商业数据分析利器：Power BI 的基本操作
5.1 巧用查询编辑器 . 112
5.1.1 选择恰当的数据加载方式 .112
5.1.2 灵活引用数据 .115
5.1.3 明确数据名称和类型 .117
5.1.4 小心排序陷阱 .119
5.1.5 调用自定义函数和参数 .121
5.2 灵活使用建模工具 123
5.2.1 巧建表关联关系 .123
5.2.2 向报表内添加图片 .125
5.2.3 分析和预测功能 .127
5.2.4 角色权限分配 .128
5.3 提高建模效率的小技巧 .131
5.3.1 DIVIDE 函数 vs 除法操作符 / 132
5.3.2 恰当使用ISERROR和IFERROR 132
5.3.3 谨慎对待空值 .133
5.3.4 使用 SELECTEDVALUE 代替
VALUES 135
5.3.5 在 CALCULATE 函数中尽可能使用
布尔类型表达式 135
5.3.6 使用自定义变量代替复杂嵌套表达式 .136
5.4 本章小结 144
Chapter 06 商业数据分析准备：数据的整理与查询
6.1 向 Power BI 中添加数据 152
6.1.1 输入数据 152
6.1.2 获取数据 153
6.2 对数据进行修正 .158
6.2.1 替换 Error 值 158
6.2.2 透视列和逆透视列 .160
6.2.3 拆分数据列 162
6.3 对数据进行整理 .167
6.3.1 添加条件列和自定义列 .167
6.3.2 对数据进行分组统计 .168
6.3.3 对分组数据进行拆解 .171
6.4 数据查询语言 M .175
6.4.1 基本构成 175
6.4.2 函数结果 177
6.4.3 常见错误和解决方案 .178
6.5 本章小结 181
Chapter 07 商业数据分析建模：数据的建模计算
7.1 数据分析表达式 DAX.186
7.1.1 DAX 表达式.186
7.1.2 DAX 表达式与 Excel 函数 187
7.1.3 DAX 语言与 M 语言 188
7.1.4 计算列和度量值 .189
7.1.5 DAX 中的上下文193
7.2 数据汇总 195
7.2.1 自动汇总 196
7.2.2 求和函数 SUM 和 SUMX 197
7.2.3 求值函数 MAX 和 MAXX .198
7.3 数据排序 201
7.3.1 按列排序 201
7.3.2 排序函数 RANKX 203
7.4 数据筛选 207
7.4.1 筛选器 207
7.4.2 切片器 208
7.4.3 筛选函数 FILTER、All 和
CALCULATE .210
7.5 数据分类 216
7.5.1 分组 216
7.5.2 层次结构列 218
7.5.3 统计分类函数 SUMMARIZE 和
GROUPBY .218
7.5.4 逻辑函数 IF 和 SWITCH .223
7.6 本章小结 228
Chapter 08 商业数据的直观展示：数据的可视化处理
8.1 打造优秀可视化数据报表的秘诀 .238
8.1.1 明确主题 238
8.1.2 选择合适的视觉对象 .238
8.1.3 设定好标题和说明信息 .239
8.1.4 规划好数据单位信息 .240
8.1.5 配置恰当的颜色 .241
8.1.6 设定合理的报表布局 .244
8.2 对比类视觉对象 .245
8.2.1 条形图和柱状图 .245
8.2.2 折线图 248
8.2.3 表和矩阵 249
8.3 关系类视觉对象 .255
8.3.1 散点图 255
8.3.2 气泡图 256
8.4 组成类视觉对象 .258
8.4.1 饼图和环形图 .258
8.4.2 树状图 259
8.4.3 分解树 259
8.4.4 漏斗图 261
8.5 本章小结 264
Chapter 09 商业数据分析结果呈现：报表的生成与发布
9.1 数据分析报表的 4 种形式 267
9.1.1 报告 .267
9.1.2 积分卡 .268
9.1.3 仪表板 .268
9.1.4 信息图 .269
9.2 在 Power BI 在线服务中管理报表 272
9.2.1 发布 Power BI 报表 272
9.2.2 配置数据源连接 .274
9.2.3 对数据继续刷新 .278
9.2.4 设置数据警报 .279
9.2.5 使用指标分析 .279
9.3 编写 Power BI 报表说明文档 .280
9.3.1 概要介绍 .280
9.3.2 数据源信息 .281
9.3.3 数据建模信息 .281
9.3.4 视觉对象简介 .282
9.4 本章小结 282
Chapter 10 实战：商业数据分析项目应用
10.1 人力资源数据分析 .284
10.1.1 数据准备 .284
10.1.2 数据建模 .285
10.1.3 创建可视化报表 .289
10.2 利润数据分析 .289
10.2.1 数据准备 .289
10.2.2 数据建模 .293
10.2.3 创建可视化报表 .295
10.3 客户消费行为分析 297
10.3.1 数据准备 .297
10.3.2 数据建模 .298
10.3.3 创建可视化报表 .302
10.4 本章小结 303