大數據智能分析：Power BI詳解(微課視頻版)（簡體書）

前言

近幾年來，以機器學習、深度學習算法為引領的人工智能技術得到了飛速發展，物聯網、大資料分析的價值發掘與應用開始被越來越多的企業所重視。目前很多企業的資料無法得到充分、有效的利用，究其原因，一是沒有很好的資料分類，缺乏統一的資料規範，各業務系統資料按照各自的口徑和理解習慣上報，難以構建高質量的大資料存儲體系； 二是資料散落在各部門的服務器中，而各業務系統的資料沒有打通，資料信息還處於相對孤立狀態。本書正是針對這一現象，為計算機應用、電商數據分析等相關專業的學生或用戶編寫的一本實用教材。

人工智能是指計算機系統經過軟件、硬體的優化和結合，產生一種新的與人類大腦類似的思考能力，該能力可以履行原本只有依靠人類智能才能完成的複雜任務。近年來，人工智能的發展出現了向上的拐點。國際、國內各行各業已經開始在人工智能領域頻頻發力，一方面培養人工智能專業人才，另一方面加大投資力度，人工智能應用的春天已經到來。同時，不是所有的人工智能從業人員都要去學習Python語言，都要天天去編寫代碼，其實大量的專業人員更加需要掌握人工智能技術的工具應用，為企業直接提供資料採擷、資料分析、資料洞察、資料預測等多方面的資料價值發現。資料分析平臺可以滲透到存儲企業資料的所有地方，可以為各業務系統的資料提供描述、診斷、預測等資料洞察力，是進行大資料分析、人工智能計算等綜合業務的必經之路。本書正是從這一理念出發，為使用者介紹Power BI這一資料分析工具。Power BI是目前市面上流行的資料分析平臺之一。閱讀和學習本書的門檻不高，使用者無須掌握計算機語言，也可以沒有人工智能的知識，只要按照本書的章節學習和實踐，就可以很快進入大資料分析的人工智能技術領域，趕上時代的步伐。

作為一本教材，本書具有如下特點：

（1） 在結構上按照先總體後具體、先基本技能後高級進階的順序安排章節，並結合實例進行詳細分析，除在每章後附有問答題、實驗題外，還安排多次的大作業設計。全書重點突出、結構嚴謹、通俗易懂，兼有普及與提高的雙重功能。

（2） 沒有涉及複雜的計算機程序設計，只在第8章和第9章介紹M語言和R指令碼語言，它們都是閱讀性語言，即使使用者沒有計算機知識，只要按照書本的講解，都可以達到教學大綱的要求。當然用戶也可以在使用本書時，結合學習相關的計算機知識。針對初學者的特點，本書力求通過大量的例子，以通俗易懂的語言講解複雜的概念和方法，以幫助使用者儘快邁入大資料智能分析的大門。

（3） 以現代教育理念為指導，在講授方式上注重實踐，並結合應用開發實例項目，注重培養使用者理解大資料分析的內涵和外延，面向企業實際項目應用，學會用資料去分析和描述問題，提高分析問題和解決實際問題的能力。

（4） 配套資源豐富，提供課件、教學大綱等，可從清華大學出版社官網下載。本書還配套教學視頻，讀者可掃描封底刮刮卡內二維碼觀看視頻。

教師可以根據教學課時數，選取相應的內容進行教學，也可以在課程開始，通過佈置實例進行學習。用戶在學習的過程中要多實踐、多進行項目訓練，更重要的是多進行全流程模擬，把結果共享給不同的團隊和組織，以便走出校門後可以直接參與項目。

編者在本書的編寫過程中參閱了許多網站和有關資料，並閱讀了一些外文教材，從中吸收了許多新的思想和方法，謹向這些作者表示衷心的感謝。在本書的編寫和出版過程中得到了清華大學出版社黃芝編輯的大力支持和幫助，在此表示誠摯的感謝！

本書由趙紅豔、王甲琛、苗和平、張清主編，李飛、葉鑫、董獻芬、常玉紅、胡定磊、龐甯、於敏、尹魯平等老師參與了編寫和審校工作，盧佳雯、馮美美等同學參與了圖表的編排等輔助工作，在此一併感謝！

由於編者水準有限，書中難免有疏漏之處，懇請廣大專家和讀者批評指正。

編者2021年5月

目錄

第1章大資料智能分析簡介

1．1引言

1．2市場上商業智能系統簡介

1．2．1QlikView

1．2．2Klipfolio

1．2．3Tableau

1．2．4Google Data Studio

1．2．5Power BI系統

1．3Power BI桌面系統安裝

1．4Power BI桌面系統

1．4．1資料的獲取與關聯

1．4．2資料的更改與清洗

1．4．3創建視覺效果

1．4．4創建報表

1．4．5調整可視化物件元素

1．4．6可視化範本下載及導入

1．4．7生成報表

1．5Power BI桌面系統模組

1．5．1系統接口

1．5．2桌面視圖

1．5．3構造模組

1．5．4添加可視化組件

1．5．5模組集合

1．5．6系統元件

1．5．7系統服務

1．6自然語言“問答”功能

1．6．1語言架構的本質

1．6．2設置編輯器

1．6．3向語言架構添加短語

1．6．4修補語言架構的缺失

小結

問答題

實驗

第2章創建圖形

2．1圖形的應用場景

2．2可視化圖形

2．2．1堆積面積圖

2．2．2散點圖和氣泡圖

2．2．3功能區圖

2．2．4徑向儀錶圖

2．2．5組合圖

2．2．6樹狀圖

2．2．7漏斗圖

2．2．8圓環圖

2．2．9瀑布圖

2．3自訂視覺物件

2．3．1自訂視覺物件的部署

2．3．2從檔導入自訂視覺物件

2．3．3導入組織視覺物件

2．3．4下載和導入自訂視覺物件

2．4視圖篩選器

2．4．1添加篩選器

2．4．2篩選器的模式和作用域

2．4．3訪問篩選器

2．4．4篩選器查看和清除

小結

問答題

實驗

第3章構建報表

3．1報表的構建

3．2創建資料列

3．2．1自訂數據列

3．2．2計算列

3．2．3度量值

3．3報表可視化控制項的設計

3．3．1層次結構

3．3．2數字的格式控制

3．3．3欄位值的篩選

3．4創建列表

3．4．1添加新查詢

3．4．2列表轉換為表單

3．4．3修改資料

3．4．4查看匯出資料表的實現步驟

3．5系統報表服務器

3．6創建矩陣表格透視圖

3．7創建表和卡視圖

3．8報表設計技巧

3．8．1在報表畫布中添加表格

3．8．2在報表中添加可視化效果

3．8．3在報表中添加儀錶

3．8．4同步切片

3．8．5永久篩選器

3．8．6切片的類型及隱藏

3．8．7條件格式化

3．9矩陣視覺物件

3．9．1報表主題

3．9．2向下鑽取行

3．9．3向下鑽取列

3．9．4階梯佈局設計

3．9．5行、列小計的顯示與隱藏

3．9．6交叉突出顯示

3．9．7儲存格的複製

3．9．8條件格式設置

3．10報表的發佈

3．10．1報表發佈到系統服務

3．10．2訪問報表

3．10．3更新和重新發佈報表

3．10．4將報表固定到儀錶板

3．11儀錶板

3．11．1外部共享儀錶板

3．11．2在外部查看儀錶板

小結

問答題

實驗

第4章查詢編輯器與切片器

4．1查詢編輯器簡介

4．2Excel工作簿導入Power BI桌面

4．2．1Excel工作簿的導入

4．2．2工作簿導入的元素

4．2．3導入工作簿的限制

4．2．4修改查詢

4．2．5轉換操作

4．2．6查詢的其他操作

4．3連接和載入資料

4．3．1連接資料來源

4．3．2載入Excel數據

4．3．3編輯查詢

4．3．4增加資料列

4．4轉換和塑造資料

4．4．1轉換出錯

4．4．2刪除列

4．4．3添加計算列

4．4．4拆分列

4．5切片器

4．5．1創建整數切片器

4．5．2在視圖中使用切片器

4．5．3使用切片器的場景

4．5．4按日期擴展信息的切片器

4．6增量刷新

4．6．1啟用增量刷新

4．6．2設置範圍參數

4．6．3使用參數篩選查詢

4．6．4定義刷新策略

小結

問答題

實驗

第5章數據建模

5．1基數和交叉篩選

5．2交互關係

5．2．1單向交互關係

5．2．2雙向交互關係

5．2．3關係的傳遞

5．2．4間接關係

5．2．5創建間接關係

5．2．6關係的設計

5．2．7編輯交互行為

5．3數據建模

5．3．1數學建模

5．3．2創建計算列

5．3．3創建計算表

5．4分析窗格

5．5關係視圖

5．6鑽取表中數據

5．6．1層次結構

5．6．2圖表級別的鑽取

5.6.3鑽取

小結

問答題

實驗

第6章參數的使用

6．1連接參數的添加

6．2連接到資料來源

6．3查詢參數

6．3．1參數的屬性

6．3．2創建編輯查詢參數

6．3．3引用編輯查詢參數

6．4將邏輯參數添加到控制語句

6．5使用參數命名資料集物件

6．6在“資料”視圖中使用參數

小結

問答題

實驗

第7章資料分析運算式及其應用

7．1資料分析運算式

7．1．1DAX語法

7．1．2DAX功能

7．1．3DAX的作用域

7．1．4DAX的上下文

7．1．5DAX條件求和

7．2函數

7．2．1統計函數

7．2．2文本函數

7．2．3邏輯函數

7．2．4關聯函數

7．2．5計算函數

7．2．6全部函數

7．2．7去重函數

7．2．8與篩選器相關的函數

7．3關係

7．3．1關係連接

7．3．2自然連接

7．3．3時間關係

7．3．4篩選相關

7．3．5表之間的關係

小結

問答題

實驗

第8章M語言

8．1常用的M函數

8．2M函數的使用

8．3M函數導航

8．4從資料集中添加、刪除列

8．5將第一行升為標題

8．6重命名資料集列

8．7過濾資料集中的行

8．8替換資料集中的列值

8．9更改列值的大小寫

8．10將計算列添加到資料集

小結

問答題

實驗

第9章R指令碼語言

9．1安裝R引擎

9．2數據載入

9．3資料轉換

9．4資料顯示

9．5創建可視化

9．6導入基於R語言的自訂視覺效果

小結

問答題

實驗

第10章資料集和資料來源

10．1系統資料類別

10．1．1確定資料分類

10．1．2確定資料類別

10．1．3識別報告中的地理信息

10．2資料來源類型

10．2．1系統資料來源

10．2．2系統服務的資料來源類型

10．2．3系統服務的資料來源內容包

10．2．4連接資料來源

10．3資料的連接模式

10．3．1資料連接模式

10．3．2資料來源的實時連接

10．3．3資料刷新

10．3．4連接模式的性能

10．4調整合併資料集

10．4．1數據載入

10．4．2資料調整

10．4．3資料合併

10．5高密度資料行採樣

10．5．1高密度行採樣的工作方式

10．5．2高密度行採樣的算法

10．5．3高密度行視覺物件

10．5．4評估高密度行視覺物件

10．5．5工具提示和高密度行採樣

10．5．6啟用高密度行採樣

10．5．7使用限制

10．6檢索SQL服務器表

小結

問答題

實驗

第11章應用技能進階

11．1嵌入自訂視覺

11．1．1系統嵌入使用者

11．1．2創建自訂視覺效果

11．1．3系統超連結

11．1．4在Excel樞軸圖中創建表格或網格超連結

11．2系統書簽

11．2．1書簽的創建

11．2．2書簽的使用

11．2．3書簽的分組

11．2．4利用“選擇”窗格加強認知

11．2．5形狀和圖像與書簽關聯

11．2．6“聚集”模式

11．2．7雲端系統服務中的書簽

11．3創建度量值

11．3．1度量值

11．3．2創建度量

11．3．3在報告中使用度量

11．3．4切片器使用度量值

11．4系統聚合

11．4．1聚合功能的啟用

11．4．2資料類型

11．4．3更改數字欄位的聚集方式

11．4．4使用分類欄位進行總計

11．4．5疑難問題問答

11．5在系統中使用報表主題

小結

問答題

實驗

第12章系統管理

12．1系統管理員

12．2本地閘道

12．3閘道的安裝

12．4系統閘道的類型、工作及使用

12．4．1管理閘道

12．4．2系統閘道類型

12．4．3系統閘道的使用

12．5管理門戶

12．6租戶設置

12．7工作區和分享設置

12．8查看和使用設置

12．9系統REST API

12．10資料存儲安全性

12．11系統報告服務器

小結

問答題

實驗

附錄A專業術語

附錄B用DAX書寫的常用度量值

參考資料