Big Data 大數據分析使用 Power BI 視覺化應用與 Azure 雲端平台
許家祥 劉文琇 嚴紹綺 施毓雯
- 出版商: 台科大圖書出版社
- 出版日期: 2021-09-01
- 定價: $520
- 售價: 9.0 折 $468
- 語言: 繁體中文
- 頁數: 320
- ISBN: 9865232855
- ISBN-13: 9789865232856
-
相關分類:
Power BI、Microsoft Azure
立即出貨 (庫存 < 3)
買這商品的人也買了...
-
MIS 一定要懂的 82個伺服器建置與管理知識$420$332 -
深度學習 (Deep Learning)(繁體中文版)$1,200$1,020 -
機器學習的數學基礎 : AI、深度學習打底必讀$580$458 -
Power BI 金融大數據分析應用 -- 貼近產業實務,掌握決策效率$620$490 -
重新認識 Vue.js:008天絕對看不完的 Vue.js 3 指南$600$468 -
Kaggle 競賽攻頂秘笈 -- 揭開 Grandmaster 的特徵工程心法,掌握制勝的關鍵技術$1,000$850 -
聯邦學習實戰$714$678 -
大數據時代超吸睛視覺化工具與技術:Excel + Tableau 成功晉升資料分析師, 2/e$600$468 -
資料科學的建模基礎 : 別急著 coding!你知道模型的陷阱嗎?$599$473 -
核心開發者親授!PyTorch 深度學習攻略 (Deep Learning with Pytorch)$1,000$790 -
大話 AWS 雲端架構:雲端應用架構圖解輕鬆學, 2/e$620$484 -
自學機器學習 - 上 Kaggle 接軌世界,成為資料科學家$680$537 -
Power BI 入門 大數據視覺化 + 智慧決策 + 雲端分享 王者歸來 (全彩印刷)$620$490 -
資料視覺化設計:設計人最想學的視覺化魔法 ,將枯燥數據變成好看 好懂的圖表$480$379 -
深度學習的 16 堂課:CNN + RNN + GAN + DQN + DRL, 看得懂、學得會、做得出! (Deep Learning Illustrated: A Visual, Interactive Guide to Artificial Intelligence)$620$490 -
跟著 Docker 隊長,修練 22天就精通 - 搭配 20小時作者線上教學,無縫接軌 Microservices、Cloud-native、Serverless、DevOps 開發架構$880$695 -
最成熟文件資料庫:MongoDB 實作整合最佳化微服務架構$880$695 -
資料科學的統計實務 : 探索資料本質、扎實解讀數據,才是機器學習成功建模的第一步$599$473 -
TypeScript 邁向專家之路:零基礎 JavaScript 打通 Angular、React 與 Vue.js 前端框架實戰 (Essential TypeScript: From Beginner to Pro)$880$695 -
機器學習的統計基礎 : 深度學習背後的核心技術$680$537 -
全中文自然語言處理:Pre-Trained Model 方法最新實戰$880$695 -
玩真的!Git ✕ GitHub 實戰手冊 - coding 實境、協同開發、雲端同步, 用最具臨場感的開發實例紮實學會! (Git for Programmers)$580$458 -
人手一本的資安健診實作課:不是專家也能自己動手做!(Win10 / Win11適用)$560$560 -
Kali Linux 高級滲透測試 (原書第4版)$654$621 -
商務大數據分析:案例分析與 AI 應用趨勢$420$378
相關主題
商品描述
1.採用Microsoft 微軟所推出Power BI 軟體結合Excel 應用工具,透過步驟化的教學與說明,讓跨領域者與商業數據分析應用技能相互整合。
2.本書囊括資料清理到應用與視覺化分析等專業知識建構,一應俱全。
3.本書適合對商業智慧跨領域學習感興趣的學習者、學術機構與訓練中心採用,讓學生體驗跨領域職能的整合應用、商業智慧基礎應用、視覺化圖表製作等技術與核心知識建置技能實務操作運用。
目錄大綱
第一章 大數據擷取常見問題:介紹
第二章 Power Query概觀
2.1 尋找及連接各式各樣來源的資料及實務
2.2 資料載入後,合併及重塑資料來源,以符合資料分析需求
第三章 Power Query實務範例
3.1 任務1:將產品匯入至Excel活頁簿
3.2 任務2:匯入OData摘要訂單資料
3.3 任務3:合併「產品」和「總銷售額」的查詢
3.4 補充說明
第四章 Power View
4.1 Power View的資料來源
4.2 使用Excel、Power Pivot和DAX擴充資料模型關聯
4.3 建置Power View資料表
4.4 建立圖表及其他視覺效果
4.5 Power View中的視覺效果實務範例
第五章 Power Map概觀及實務
5.1 在Power Map導覽中探索資料
5.2 在Power Map導覽中新增或移動場景
5.3 將Power Map中的資料視覺化
5.4 在Power Map導覽中篩選資料
5.5 變更Power Map的時間選項
5.6 在Power Map中建立自訂地圖
5.7 Power Map實務範例(使用「不動產買賣實價登錄批次資料」說房價變化情況)
第六章 Power BI實務範例
•從Microsoft Azure Marketplace下載資料
附 錄
