本书是Power BI快速入门工具书，笔者将Power BI的知识点做了系统整理，并以案例的方式呈现出来，使读者学习起来更轻松。全书共7章，包括Power BI Desktop初体验、数据清洗的革命、数据统计和呈现、建立表关联、交互式分析、使用DAX函数、数据可视化等，其中重点介绍了Power BI在数据清洗和数据可视化方面的应用。

本书适合在工作中使用过Excel，但没有学过Power BI的读者，以及已经有Power BI使用经验，希望系统地学习Power BI知识的读者。

陈剑

长期专注于企业的大数据应用培训，重点研究数据分析思维、数据分析工具、数据挖掘、大数据运营和精准营销等领域。

培训过的客户有中国银联、携程、三大电信运营商、中国四大银行等金融企业、一汽系和东风系等汽车厂商、美的和正泰等大型制造企业、南航和东航等航空公司、蒙牛和红豆等零售企业，等等。服务过的公司多达数百家。

培训课程：

《深入浅出数据分析》

《Python数据挖掘全流程培训》

《质量管理和数据分析》

《数字科技打造敏捷银行》

《精准营销和大数据技术》

微信号 rapidminer

第1章    Power BI Desktop初体验
    1.1    下载Power BI Desktop
    1.2    安装Power BI
    1.3    运行第一个Power BI案例
        1.3.1    打开案例文件
        1.3.2    “图表”视图
        1.3.3    “数据”视图
        1.3.4    体验Power BI的交互式操作
        1.3.5    数据可视化初体验
    1.4    发布到服务器
        1.4.1    发布到云服务器
        1.4.2    共享给他人
        1.4.3    导出为PPT/PDF文档
    1.5    回顾与展望
第2章    数据清洗的革命
    2.1    常规数据导入过程
        2.1.1    获取数据
        2.1.2    Power Query简介
        2.1.3    数据导出
        2.1.4    保存文件
    2.2    数据清洗的定义
    2.3    用案例学习数据清洗
        2.3.1    复杂表头的处理
        2.3.2    多文件清洗
        2.3.3    多表合并
        2.3.4    缺失值处理
        2.3.5    合并查询：便捷的多表横向合并
第3章    数据统计和呈现
    3.1    BI简介
    3.2    汇总表
        3.2.1    统计指标
        3.2.2    汇总表
        3.2.3    交叉统计
    3.3    内置图表的使用
    3.4    外挂图表的使用
        3.4.1    下载组件
        3.4.2    从文件导入组件
        3.4.3    从市场加载视觉对象
        3.4.4    使用直方图分析年龄分布
        3.4.5    使用直方图分析收入分布
第4章    建立表关联
    4.1    表关系简介
    4.2    创建关系
    4.3    利用表关联的统计和分析
        4.3.1    关联图表
        4.3.2    关联筛选
第5章    交互式分析
    5.1    交互式分析功能简介
    5.2    筛选
        5.2.1    视觉级筛选器、页面级筛选器、报告级别筛选器
        5.2.2    切片器
        5.2.3    属性切片器
    5.3    图表交互
        5.3.1    突出模式
        5.3.2    筛选模式
    5.4    钻取
        5.4.1    为图表设置钻取
        5.4.2    钻取到页面（钻透）
        5.4.3    时间数据的钻取
    5.5    数据分布分析
第6章    进阶！使用DAX函数
    6.1    DAX函数简介
    6.2    DAX函数应用案例
        6.2.1    创建计算列
        6.2.2    度量值应用
        6.2.3    计算定基比
        6.2.4    计算累计求和
        6.2.5    计算同比
        6.2.6    计算环比
        6.2.7    计算月累计求和
    6.3    常用函数
        6.3.1    统计函数
        6.3.2    筛选函数
        6.3.3    时间函数
        6.3.4    对比函数
第7章    数据可视化
    7.1    信息图
        7.1.1    案例
        7.1.2    操作步骤
    7.2    气泡图
        7.2.1    案例
        7.2.2    操作步骤
    7.3    华夫图
        7.3.1    案例
        7.3.2    操作步骤
    7.4    旋风图
        7.4.1    案例
        7.4.2    操作步骤
    7.5    水平漏斗图
        7.5.1    案例
        7.5.2    操作步骤
    7.6    树状图
        7.6.1    案例
        7.6.2    操作步骤
    7.7    旭日图
        7.7.1    案例
        7.7.2    操作步骤
    7.8    着色地图
        7.8.1    案例
        7.8.2    操作步骤
    7.9    气泡地图
        7.9.1    案例
        7.9.2    操作步骤
    7.10    子弹图
        7.10.1    案例
        7.10.2    操作步骤
    7.11    网络图
        7.11.1    案例
        7.11.2    操作步骤
    7.12    散点图
        7.12.1    案例
        7.12.2    操作步骤
    7.13    瀑布图
        7.13.1    案例
        7.13.2    操作步骤
    7.14    KPI指示器
        7.14.1    案例
        7.14.2    操作步骤
    7.15    K-Means聚类
        7.15.1    安装R环境
        7.15.2    使用K-Means聚类组件
    7.16    小折线
        7.16.1    案例
        7.16.2    操作步骤
    7.17    河流图
        7.17.1    案例
        7.17.2    操作步骤
    7.18    水平条形图
        7.18.1    案例
        7.18.2    操作步骤
    7.19    人物动画
        7.19.1    案例
        7.19.2    操作步骤