Power BI數據分析與可視化實踐

"宋立桓，中國計算機協會人工智能專委會委員，微軟最有價值專家MVP，騰訊雲架構師技術同盟名人堂專家，互聯網某頭部企業資深架構師，多項人工智能專利的發明人。曾服務於微軟和騰訊。著作包括《玩轉FastGPT:像搭積木一樣構建智能體》《扣子開發AIAgent智能體應用》《R語言醫學數據分析實踐》《PyTorch深度學習與企業級項目實戰》《Python深度學習從零開始學》。張晟，國內頭部互聯網企業健康事業部生態合作負責人，醫療行業數字化轉型咨詢顧問，資深數據分析師，在醫藥、醫療機構和醫療信息化等領域具備寶貴的管理和實操經驗，先後為上市公司、**學府和大型國企提供了顧問咨詢服務。蔡江雲，廈門城市職業學院副教授，數據可視化和數據分析專家學者，曾獲福建省教學成果一等獎，指導學生多次獲得福建省職業技能競賽一等獎，獲盧森堡國際發明專利。"

目    錄

 

第1章  微軟Power BI概覽 1

1.1  數據可視化和自主式BI 2

1.1.1  數據可視化之美 2

1.1.2  傳統BI與自主式BI 5

1.2  為什麼是Power BI 6

1.3  Power BI主要架構 8

1.3.1  Power BI Service在線服務SAAS模式 10

1.3.2  Power BI Report Server本地部署模式 11

1.4  如何成為優秀的數據分析師 12

第2章  Power BI Desktop使用入門 14

2.1  下載並安裝Power BI Desktop 14

2.2  Power BI Desktop界面介紹 16

2.3  理解並實現Power BI分析流程案例一 19

2.3.1  導入數據並整理規範 19

2.3.2  建立數據模型 24

2.3.3  創建可視化報表 27

2.4  理解並實現Power BI分析流程案例二 31

2.4.1  導入數據並整理規範 31

2.4.2  建立數據模型 31

2.4.3  創建可視化報表 33

第3章  數據整理 35

3.1  連接數據源 35

3.1.1  連接到文件 37

3.1.2  從Web網頁獲取數據 38

3.1.3  連接到數據庫 40

3.2  Power Query編輯器 42

3.3  數據清洗實戰 49

第4章  數據建模 58

4.1  建模概述 58

4.2  管理數據關系 59

4.2.1  了解關系 59

4.2.2  管理關系 60

4.3  DAX的使用 64

4.3.1  DAX簡介 64

4.3.2  DAX的語法 65

4.3.3  DAX函數 66

4.3.4  DAX舉例 67

4.4  創建度量值 68

4.5  創建計算列 70

4.6  創建計算表 71

4.7  創建層次結構 71

4.8  關於日期和時間處理 73

4.9  時間智能函數 74

4.9.1  創建日期表 74

4.9.2  時間智能函數用法 75

4.9.3  時間智能函數實戰應用 77

4.10  數據建模實戰案例 78

第5章  Power BI交互式報表 83

5.1  報表的布局美化 83

5.1.1  添加背景圖像 83

5.1.2  添加企業徽標（Logo） 84

5.1.3  添加標題文字 85

5.1.4  應用報表主題 85

5.2  報表的篩選 86

5.2.1  切片器 87

5.2.2  篩選器概述 89

5.2.3  篩選器的字段類型 90

5.3  編輯交互 91

5.4  鉆取 92

5.5  自定義工具提示 95

5.6  書簽 98

5.6.1  為報表頁面添加書簽 98

5.6.2  給按鈕設置書簽功能 99

5.6.3  書簽的屬性 100

5.7  使用自定義可視化視覺對象 100

第6章  Power BI在線服務 103

6.1  Power BI在線服務簡介 103

6.2  儀表板 104

6.2.1  儀表板介紹 104

6.2.2  儀表板創建 105

6.2.3  儀表板設計最佳實踐 107

6.2.4  儀表板與報表的區別 108

6.3  分享與協作 109

6.3.1  使用工作區 109

6.3.2  報表共享 111

6.3.3  儀表板共享 112

6.4  在儀表板上使用問答Q&A 113

第7章  Power BI可視化圖表設計 115

7.1  圖表選擇的原則 115

7.2  常用的可視化圖表 116

7.2.1  條形圖和柱形圖 117

7.2.2  餅圖和圓環圖 118

7.2.3  瀑布圖 119

7.2.4  漏鬥圖 120

7.2.5  散點圖 121

7.2.6  儀表圖 122

7.2.7  樹狀圖 122

7.2.8  組合圖 123

7.2.9  折線圖 124

7.2.10  帕累托圖 125

7.2.11  分解樹 128

7.2.12  文字雲 128

7.2.13  子彈圖 130

7.2.14  雷達圖 130

第8章  醫療行業數據分析案例分享 132

8.1  三甲醫院BI工具選型 132

8.1.1  BI工具能夠為醫院帶來哪些便利 132

8.1.2  BI工具的選型思路 133

8.1.3  根據需求選擇合適的BI工具 134

8.2  某民營婦幼醫院經營報表案例分享 135

8.2.1  數據整理 135

8.2.2  數據建模 135

8.2.3  報表展示 137

8.3  醫院績效數據分析與可視化展示 143

8.3.1  項目背景 143

8.3.2  實施方法 143

8.3.3  可視化效果呈現 144

8.4  醫療行業Power BI報表實戰演練 146

8.4.1  數據整理 146

8.4.2  數據建模 149

8.4.3  報表展示 151

第9章  零售行業數據分析案例分享 155

9.1  零售行業數據分析痛點 155

9.2  零售行業商業智能平臺方案介紹 156

9.2.1  方案整體架構概覽 156

9.2.2  方案實施內容 156

9.2.3  分析可視化效果呈現 157

9.3  某蛋糕店數據可視化報表實戰分享 160

9.3.1  數據導入整理 161

9.3.2  數據建模 163

9.3.3  制作可視化報表 166

9.4  某咖啡店數據可視化報表實戰分享 170

9.4.1  數據導入整理 170

9.4.2  數據建模 170

9.4.3  制作可視化報表 172

9.5  某女裝零售數據可視化報表實戰分享 177

9.5.1  數據導入整理 177

9.5.2  數據建模 179

9.5.3  制作可視化報表 181

9.6  客戶價值模型RFM分析實戰分享 183

9.6.1  RFM概述 183

9.6.2  RFM分類 183

9.6.3  確定RFM值 184

9.6.4  確定客戶類型 185

9.6.5  制作可視化報表 187

9.7  波士頓矩陣四象限分析法實戰分享 189

9.7.1  什麼是波士頓矩陣 189

9.7.2  制作可視化報表 190

第10章  人力資源數據分析案例分享 192

10.1  人力資源數字化背景 192

10.2  人力資源數據可視化案例分享 192

10.3  人力資源數據分析報表實戰 195

10.3.1  數據導入整理 195

10.3.2  數據建模 196

10.3.3  在職人員結構分析報表制作 199

10.3.4  離職率可視化報表制作 202

第11章  財務報表數據分析案例分享 205

11.1  Power BI財務分析背景 205

11.2  Power BI財務分析整體流程 205

11.3  上市公司財務報表可視化分析實戰 206

11.3.1  資產負債表可視化分析 207

11.3.2  利潤表可視化分析 212

11.3.3  現金流量表分析實戰 216

11.3.4  營運能力分析實戰 219

11.3.5  盈利能力分析實戰 222

11.3.6  償債能力分析實戰 226

11.3.7  杜邦分析法實戰 229

第12章  DeepSeek引領Power BI數據分析革命 232

12.1  DeepSeek是什麼 232

12.2  DeepSeek給數據分析師帶來的好處 233

12.3  DeepSeek+Power BI雙劍合璧 234

12.3.1  DeepSeek智能建模 234

12.3.2  DeepSeek智能化視覺分析 239