Power BI 零售大數據分析應用 -- 強化工作效率,掌握市場先機!(第二版)

謝邦昌、蘇志雄、宋龍華

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商品描述

前行政院長 張善政、台灣微軟首席技術與策略長 丁維揚 專文推薦!
.落實用戶型商業智慧,完整Power BI模組介紹,人人簡單實做大數據
.主題式實戰演練逐步操作、增進學習效率,提升決策能力,成為專業大數據顧問


*完整闡述零售大數據分析概論應用模式。
*以零售領域資料為主,介紹Power BI的實際運用,範疇涵蓋Power BI價值和Power BI 三大模組(Power Query、Power Pivot、Power View)
*資料視覺化 Power View:數據分析問題的圖表歸納、操作Power View技巧和設計視覺化互動分析儀表板。
*數據工程 Power Query:線上資料蒐集、資料清理招式、資料合併,建立半自動化數據工程作業流程。
*資料建模 Power Pivot:使用DAX函數新增資料行及管理量值、建置資料關聯模型。
*書籍內容以主題式實戰演練,包括:實作主題分析儀表板及客戶360度圖像標籤儀表板、實價登錄資料清理實戰、運用DAX函數創建分析模型。

作者簡介

謝邦昌 教授
國立台灣大學生物統計學博士
現任:臺北醫學大學管理學院院長 / 台灣人工智慧發展學會理事長
中華資料採礦協會榮譽理事長 / 中華市場研究協會理事長 / 世界中醫藥學會聯合會專業委員理事會副會長

蘇志雄 副教授
國立台灣大學生物統計學博士
現任:致理科技大學AI暨大數據研究中心召集人 / 中華資料採礦協會理事 / 中華市場研究協會理事 / 台灣人工智慧發展學會顧問

宋龍華
輔仁大學應用統計研究所碩士
現任:銀行資料分析經理 / 臺北醫學大學大數據研究中心課程顧問 / 中華市場研究協會理事

目錄大綱

第1章 零售大數據概論
 1-1 大數據與精準行銷
 1-2 大數據行銷實務
 1-3 智慧零售
 1-4 零售4.0時代
第2章 淺談資料視覺化分析觀念
 2-1 資料視覺化分析
 2-2 視覺化分析程序
 2-3 用戶型商業智慧
第3章 認識Power BI
 3-1 大數據分析的重要性
 3-2 Power BI對使用者的價值
 3-3 Power BI工作流程
 3-4 為何選擇Power BI
 3-5 安裝Power BI與註冊帳號
 3-6 Power BI 三大模組與服務
第4章 資料視覺化(Data Visualization)- Power View【本章彩色印刷】
 4-1 儀表板工作區介紹
 4-2 操作報表物件的技巧
 4-3 數據問題的圖表歸納
 4-4 視覺效果模板
第5章 數據工程(Data Engineer)- Power Query
 5-1 何謂Power Query編輯
 5-2 Power Query編輯器工作
 5-3 可以取得哪些資料來
  實戰演練(一)以處理實價登錄資料為例
  實戰演練(二)更多資料處理案例解說
 5-4 Power Query自動化作業及常見問題排除
第6章 資料建模(Data Modeling)- Power Pivot
 6-1 何謂資料建模Power Pivot
  實戰演練(一)設定關聯模型
 6-2 數據分析語言 - DAX
  實戰演練(二)關聯函數
  實戰演練(三)日曆維度動態表
  實戰演練(四)列計算函數
  實戰演練(五)安全除法
 6-3 DAX量值管理
  實戰演練(六)創建初階彙總量值
  實戰演練(七)進階彙總量值
  實戰演練(八)條件判斷
  實戰演練(九)排名函數應用
  實戰演練(十)聚合迭代函數
 6-4 常見的時間智慧函數
 6-5 介面式快速量值
  實戰演練(十一)常用快速量值
第7章 Power BI管理服務分析
 7-1 從Power BI Desktop發行儀表板
 7-2 Power BI雲端工作區介紹
 7-3 商業智慧系統儀表板權限管理情境設計
第8章 零售大數據實戰分析【本章彩色印刷】
 8-1 架構數據介紹
 8-2 建立分析指標
  實戰演練(一)創建對比指標
  實戰演練(二)創建品類(品牌)熱度指標
 8-3 建立分析模型
  實戰演練(三)地域分佈四象限應用
  實戰演練(四)RFM客戶價值分析模型
  實戰演練(五)分解樹AI模型
第9章 零售大數據應用儀表板【本章彩色印刷】
 9-1 營運分析類
 9-2 客戶360度圖像標籤
 9-3 客戶360度圖像標籤的使用情境
 9-4 客戶360度圖像標籤的常用儀表板
參考文獻