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地圖+地圖創意遊戲 (附行旅世界地圖包)
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翻倍效率工作術 - 不會就太可惜的Power BI大數據視覺圖表設計與分析(第三版) (附範例/影音)
沒有庫存
訂購需時10-14天
9786263243989
鄧文淵,文淵閣工作室
碁峰
2023年1月18日
130.00 元
HK$ 117
詳
細
資
料
ISBN:9786263243989
規格:平裝 / 304頁 / 17 x 23 x 1.79 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 初版
出版地:台灣
分
類
電腦資訊
>
辦公軟體應用
>
Excel
同
類
書
推
薦
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內
容
簡
介
【博客來連續5年年度百大暢銷書,同主題累積銷售Top 1】
用1張圖,說1000字! 大數據商業數字解讀更簡單!
•行銷企劃、業務開發、統計預測、剖析財務、銷售分析、市場需求、解析銷售、洞察機會、解讀趨勢、佈局未來
•不懂函數、巨集、程式怎麼辦?用 Power BI 建立動態報表,讓老闆與客戶眼睛一亮
•高效率多元化的互動式視覺圖表竟然這麼容易,套用現成的視覺效果就很專業
•正確決策才能開闢新商機,搭配 Power Query 編輯器就能快速整理並剔除錯誤資料
•跨多種來源型態取得資料,並結合 Google試算表分析線上表單問卷,呈現即時數據
•別忘了!還有最熟悉的 Excel 工具,幫忙提升來源資料正確性
■ 數據分析力決定職場競爭力
掌握財務、行銷、人力資源、銷售、IT、生產…等環節所需的大數據資訊,隨時解讀趨勢,輕鬆駕馭互動式資料視覺效果工具,讓商務分析變得很簡單。
■ 零失誤的資料整理術
有正確的資料才能產生正確的結論,
用 Power Query + Excel 提升數據正確性。
•資料一團亂?移除資料前後空白,統一字母大、小寫
•整理缺失資料、空值 (null) 、錯誤 (error) 與重複輸入項目得心應手
•腦袋不打結,依字元數、依符號拆分大量資料與數據
•善用技巧,新增條件式資料行,智慧型拆分資料
•秒完成,日期資料轉換為年份、季別、月份、星期幾
•這樣才專業,想整併分散的檔案與文件就要懂得運用縱向合併&橫向合併
•終結沒效率,快速完成令人傷腦筋的資料表結構轉換
■ 高效率的圖像化互動式報表
主題式多資料表關聯分析,輕鬆解讀大數據。
•老是用長條圖?應該要為不同的資料挑選最適合的圖表呈現
•預設效果都一樣?調整標題和屬性,才能突顯資料的重要性
•不懂配色!各種主題的專業佈景主題色彩馬上套用
•讓數字好辨識,為資料標籤數值加上 $ % , (千分位) 符號
•動手指定文字資料的排序,不再只能呆呆依筆劃排序
•除了預設視覺效果,還能取得更多線上視覺效果
•資料太多?加個交叉分析篩選器就能讓關鍵資料快速呈現
•深入解析,探索與鑽研報表中的數據資訊、多資料表關聯與DAX 函數進階應用
•以"顧客消費統計分析"、"零售業銷售與業績統計分析" 兩大主題應用讓你輕鬆入門
•搭配 Google 雲端平台試算表線上表單回覆資料,連結即時數據更新
•聰明使用書籤,設計含跳頁按鈕的主選單!簡報中嵌入Power BI動態報表
■ 雲端、手機跨平台即時掌握關鍵數據
將製作好的視覺化報表發行到 Power BI 雲端平台分享與應用、群組人員協同作業、
將報表列印或轉換成 PowerPoint、PDF 檔,隨時隨地於任何裝置上分析見解。
更可為手機設計直向檢視最佳化儀表板配置,讓橫向、直向檢視擁有各自專屬的畫面。
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全書範例檔/客製化儀表板視覺設計影音教學/“Power BI雲端應用與Excel資料處理”附錄PDF
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謝邦昌 / 輔仁大學副校長、台灣人工智慧發展學會理事長
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目
錄
Part 01 掌握訣竅洞察資料數據關鍵價值
1 藉由數據了解趨勢並獲得見解
2 有效利用資料視覺化優勢
3 實現資料視覺化四大階段
4 結合產業數據,提升職場分析力
5 Power BI 開啟數據分析視覺化
6 無處不在的 Power BI 商業數據平台
7 首次學習最合適的平台
8 Power BI 雲端平台與 Power BI Desktop 的比較
9 Power BI 線上學習資源
Part 02 轉換資料為視覺資訊圖表
1 進入 Power BI Desktop
2 下載安裝 Power BI Desktop
3 Power BI Desktop 介面環境
4 可取得的資料類型與來源
5 取得資料
6 取得網路上的開放資料
7 建立視覺效果
8 新增、刪除、複製頁面
9 變更視覺效果類型
10 根據問題選擇視覺類型
11 儲存報告
12 Power BI Desktop 的更新
Part 03 更豐富的視覺化元素
1 認識視覺效果的組成元素
2 配色與表達
3 調整位置與寬高
4 標題文字設計
5 X (水平) 軸設計
6 Y (垂直) 軸設計
7 隱藏/顯示座標軸標籤與標題
8 調整Y軸刻度單位
9 調整Y軸刻度範圍
10 顯示圖例並指定位置與格式
11 調整資料色彩
12 用色彩區隔達標或未達標的項目
13 負值資料以紅色呈現
14 套用合適的佈景主題色彩
15 添加與設計資料標籤
16 為資料標籤數值資料加上 $ % ,
17 動態分析參考線
18 背景插入影像
19 背景、邊框與陰影設計
20 加上圖案形狀、文字方塊和影像的設計
21 調整物件的上、下排列順序
22 調整頁面大小、格式和檢視模式
23 放大檢視個別視覺效果
24 編輯視覺效果的互動方式
25 整齊地排列報表上的物件
26 交叉分析篩選器的應用
27 下載更多視覺效果
Part 04 資料整理與清理術 Power Query
1 有正確的資料才能產生正確的結論
2 認識 Power Query 編輯器
3 用 Power Query 編輯器或 Excel?
4 進入 Power Query 編輯器
5 Power Query 編輯器介面環境
6 資料的基本處理技巧
7 資料內容轉換與修正
8 資料行進階應用
9 日期資料格式轉換
10 依指定欄位項目分組並計算
11 操作步驟的調整、刪除與還原
12 找不到檔案!變更資料來源
13 整併分散的檔案與文件 (縱向合併)
14 整併分散的檔案與文件 (橫向合併
15 一次取得並整併資料夾中多個檔案資料
16 轉換為合適的資料結構
Part 05 主題式視覺化報表與儀表板
1 顧客消費統計分析
關聯式資料庫的使用
多資料表視覺化呈現的關鍵:資料表關聯
多資料表關聯建立與確認
以 "環圈圖" 分析男女顧客數佔比
以 "折線與群組直條圖" 分析各年齡層顧客的消費能力
以 "群組直條圖" 分析各層級消費金額的顧客數佔比
以 "樹狀圖" 分析各職業類別顧客數佔比並依性別區分
以 "矩陣" 列項顧客消費產品與明細
以 "卡片"、"多列卡片" 呈現重要數據
以 "交叉分析篩選器" 篩選資料與圖表項目
數據儀表板整合視覺效果並互動式分析
2 零售業銷售與業績統計分析
取得更多資料表
取得日期的月份、星期名稱
關聯資料表
以 "區域分佈圖" 呈現各地區顧客人數
以 "地圖" 呈現各地區消費金額佔比
以 "交叉分析篩選器" 建立日期相關篩選應用
以 "堆疊橫條圖" 鑽研分析多個因素的各年銷售金額
以 "矩陣" 鑽研比較各地區購物平台的銷售狀況
數據儀表板整合視覺效果並互動式分析
3 設計包含跳頁按鈕的儀表板主選單
Part 06 資料探索與 Dax 應用
1 遞增與遞減排序
2 自訂排序方式
3 視覺效果篩選
4 鑽研 (探索) 資料
5 鑽研 (探索) 自定階層關係的資料
6 查看詳細記錄與資料
7 自動分析與解讀
8 應用內建量值分析資料
9 應用 DAX 語言新增資料行與量值
Part 07 分析 Google 表單即時數據
1 Google 表單問卷與結構說明
2 為問卷回覆建立 Google 試算表
3 取得 Google 試算表即時數據資料
4 數據資料初步視覺化
5 整理與關聯資料表中的資料
6 "重新整理" 取得最即時回覆資料
Part 08 雲端.跨平台管理專案擬定決策
1 建立 Power BI Pro 雲端平台帳戶
2 認識 Power BI Pro 雲端平台
3 報表從 Power BI Desktop 報表發行至雲端
4 編輯修改報表樣式及視覺效果
5 將報表中的視覺效果釘選到儀表板
6 依提問,自動產生所需的視覺效果
7 在 Power BI Pro 雲端平台取得資料
8 列印或匯出 PowerPoint、PDF 檔
附錄A 將即時 Power BI 報表嵌入 PowerPoint
附錄B 雲端共用與協作工作區
附錄C 行動裝置應用
附錄D 為行動裝置設計最佳化版面配置
附錄E 用 Excle 整理與清理資料數據
附錄F 用 Excel 提升資料輸入的正確性
(附錄A~F是以PDF電子檔形式提供)
序
序
本書以 Power BI 理論與設計應用踏出第一步,
並結合 "顧客消費統計分析" 與 "零售業銷售與業績統計分析" 二大實務主題,
透過行為模式思考與視覺化圖像,輕鬆分析大數據。
多元化的示範,以 Power Query 編輯器快速整理並剔除錯誤資料、
結合 Google 表單即時數據視覺分析,還有最熟悉的 Excel 工具,
掌握訣竅,洞察資料數據關鍵價值。
本書原名為《翻倍效率工作術 - 不會就太可惜的 Excel+Power BI
大數據視覺圖表設計與分析》,前兩版均獲得眾多讀者與教師的支持與肯定,
特此致謝。
現在版本已來到第三版,因應 Power BI 愈來愈普及的情況與市場提供的寶貴建議,
新版除了更新介面,加入關鍵功能,並以專章說明 Power Query 編輯器,
將原 Excel 相關內容獨立出來統一放在附錄,以Power BI 為主的規劃,書名也正式調整為《翻倍效率工作術 - 不會就太可惜的 Power BI大數據視覺圖表設計與分析》。
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書
評
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