Power BI大數據實戰應用-零售x金融 (1版)
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【簡介】
--專業推薦--
張詠淳 臺北醫學大學大數據與科技管理研究所教授
許毓容 前東森購物大數據協理
陳祥輝 臺北大學統計系業界專業教師兼任助理教授
【主題式分析 + 實戰演練，強化學習效率，全面提升大數據分析能力!】
在當今快速變動且複雜的商業環境中，運用數據提升決策效率至關重要，本書不僅提供了從基礎到進階的Power BI知識，更結合零售/金融產業實戰應用，透過豐富的跨領域實例，讓讀者能夠真正運用數據結合實務情境，達到做中學及接地氣的加成綜效。
精彩重點：
．零售x金融產業實戰案例介紹Power BI運用，涵蓋Power BI 三大模組（Power Query、Power Pivot、Power View）
．數據工程Power Query – 線上資料蒐集、資料清理、資料合併，建立半自動化數據工程作業。
．資料建模Power Pivot – 使用DAX函數新增資料行、管理量值、瀏覽資料關聯模型。
．資料視覺化Power View – 建置數據儀表板的數據指標架構設計、分析問題的圖表繪製設計建議、產業數據分析經驗。
．豐富的實戰演練，從零售業與金融業數據案例的資料清理，再到運用DAX函數創建數據分析指標，設計各項主題實戰分析儀表板，逐步引導讀者實際操作、獲取實務經驗，確保學習效果。
內容與範例均貼近實務情境，讓讀者更容易理解並結合所學知識。本書不僅適合Power BI使用者，更是從事大數據分析、商業分析或營運分析人員的學習寶藏。
【目錄】
chapter 01 人人都該會的大數據利器 - Power BI
1.1 安裝與啟用 Power BI Desktop
1.2 Power BI Desktop 三大模組
1.3 Power BI 對使用者的價值
chapter 02 不用寫程式也能處理不規則數據 - Power Query
2.1 案例一：獲取 Excel、CSV、JSON、XML 等異質格式來源數據
2.2 案例二：獲取 Web 等線上、Google 表單數據
2.3 案例三：處理公開資料 - 以實價登錄數據為例
2.4 案例四：處理公開資料 - 以信用卡公開消費數據為例
2.5 案例五：建構半自動化數據更新作業流程說明
chapter 03 找出數據關聯分析的計算好手 - Power Pivot
3.1 案例一：動態行事曆
3.2 案例二：RFM 模型應用
3.3 案例三：創建對比分析指標
3.4 案例四：創建品類（品牌）熱度分析指標
chapter 04 活用數據視覺化儀表板 - Power View
4.1 案例一：客戶 Insight 應用
4.2 案例二：信用卡消費數據分析
4.3 案例三：電銷業務營運成效分析
4.4 案例四：金融帳戶交易行為分析及應用
4.5 案例五：客群經營貢獻分析
4.6 案例六：催收業務案件召回分析及應用
4.7 案例七：決策節點分析應用
4.8 案例八：從實價登錄數據看行情運用
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商業大數據的視覺化設計與Power BI實作應用
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【簡介】
現在是一個大數據無處不在的年代，無論是企業或個人，建立一個快速解讀資料的能力，顯得相當實用且重要。其中，資料視覺化就是一個備受關注且重視的面向。用視覺化的方式來呈現資料的內容，能夠讓決策者更容易理解，執行者能更輕易的利用圖表與他人進行溝通。因此，資料視覺化的應用已經是許多企業相當看重的大數據分析技術之一。
然而，圖表的類別龐雜，如何選擇適切的圖表來忠實呈現資料，卻是操作者的困擾。因此，本書將資料視覺化的圖形予以整理及分類，藉由各章的說明、介紹、優劣比較與繪製建議，搭配企業個案資料來實際操作，減少讀者天馬行空的想像。
目前坊間資料視覺化的書籍多以軟體功能的介紹與操作為主，本書則是以不同應用類型的視覺化圖表為重點，搭配Power BI進行教學與解說，期待讓讀者在未來的應用上能夠更為得心應手。
最後，本書設計了一個整合的應用，利用企業的資料來進行實戰。透過資料視覺化的相關整合應用，去解讀企業營運時的狀態與樣貌，進而部署儀表板，提供即時決策參考。
【目錄】
【Part 1 基礎建立篇】
CH1 緒論
1.1 緒論
1.2 資料視覺化的演進
1.3 資料視覺化與大資料
1.4 資料視覺化的應用實例
模擬試題
CH2 資料視覺化的科學基礎與設計原則
2.1 色彩與心理之關係
2.2 圖表色彩的設計原則
2.3 圖形與心理之關係
2.4 前注意處理程序
2.5 資料視覺化中色彩與圖形的運用原則
模擬試題
CH3 容易取得的資料視覺化工具介紹
3.1 Microsoft Excel
3.2 Microsoft Power BI
3.3 Tableau
3.4 Matplotlib
模擬試題
CH4 Microsoft Power BI 功能
4.1 基本介紹
4.2 Power Query
4.3 資料分析運算式 DAX
模擬試題
【Part 2 進階練功篇】
CH5 離散差異之視覺化（Deviation）
5.1 離散差異視覺化圖表特色及使用之資料格式
5.2 圖形介紹
5.3 離散差異圖形之優缺點比較
5.4 範例資料介紹
5.5 實作與解釋
模擬試題
CH6 關聯性之視覺化（Relationship）
6.1 關聯性視覺化圖表特色及使用之資料格式
6.2 圖形介紹
6.3 關聯性視覺化圖表之優缺點比較
6.4 實作與解釋
模擬試題
CH7 排序之視覺化（Ranking）
7.1 排序視覺化圖表特色及使用之資料格式
7.2 圖形介紹
7.3 排序視覺化圖表之優缺點比較
7.4 實作與解釋
模擬試題
CH8 分佈之視覺化（Distribution）
8.1 分佈視覺化圖表特色及資料格式
8.2 圖形介紹
8.3 分佈視覺化圖表之優缺點比較
8.4 實作與解釋
模擬試題
CH9 隨時間變化之視覺化（Change over Time）
9.1 隨時間變化圖表特色及使用之資料格式
9.2 圖形介紹
9.3 隨時間變化圖表之優缺點比較
9.4 實作與解釋
模擬試題
CH10 量的比較之視覺化（Magnitude）
10.1 量的比較視覺化之圖表特色及使用之資料格式
10.2 圖形介紹
10.3 不同量的比較圖形之優缺點比較
10.4 實作與解釋
模擬試題
CH11 部分和整體關係之視覺化（Part-to-Whole）
11.1 部分和整體關係視覺化之圖表特色及使用之資料格式
11.2 圖形介紹
11.3 不同部分和整體關係圖形之優缺點比較
11.4 實作與解釋
模擬試題
CH12 空間視覺化（Spatial）
12.1 空間視覺化之圖表特色及使用之資料格式
12.2 圖形介紹
12.3 不同地理空間圖形之優缺點比較
12.4 實作與解釋
模擬試題
CH13 流向視覺化（Flow）
13.1 流向視覺化之圖表特色及使用之資料格式
13.2 圖形介紹
13.3 不同流向圖形之優缺點比較
13.4 實作與解釋
模擬試題
【Part 3 企業實戰篇】
CH14 資料視覺化實作，說一個好故事
14.1 取得資料視覺化資料
14.2 下載公開資料下載：交通部觀光署開放資料
14.3 實作練習：歷年來台旅客統計
14.4 實作練習：歷年來台旅客性別統計
14.5 實作練習：歷年來台旅客來台目的統計
14.6 實作練習：製作疫情前後來台旅客居住地儀表板
模擬試題
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Power BI商業智慧分析 (2版)
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【簡介】
業界頂尖顧問教您如何用Power BI分析資料!
商業智慧（Business Intelligence BI）一直都是顯學，因為企業希望全體做任何決策時，能即時取得有效的輔助資訊，以因應快速地變遷與複雜的商業形勢。而精準的分析能夠改善團隊乃至於企業的決策品質與效率，或更了解客戶的特性，提供更貼心的服務。
本書匯集了業界的實戰經驗與技巧，讓讀者了解如何透過Power BI釋放數據的力量。
．適合使用者從入門到精通Power BI
．協助企業IT建構以Power BI為基礎的資料分析平台
．從整理資料開始，一步步教您如何建立豐富的分析報告
．深入說明整理異質型資料來源的Mashup引擎與M語言
．廣泛說明表格式模型的運作原理與效能調校
．以實例說明如何利用DAX語言完成日常所需的分析
．安裝、管理與監控企業內Power BI報表伺服器
．善用雲端Power BI服務協同分析
．了解與使用微軟全新的Fabric平台，統整資料智慧
．透過Azure DevOps和Power BI服務工作區控管與發布報表版本
【目錄】
Ch1｜Power BI 簡介
1.1 商業智慧系統
1.2 Power BI
1.3 Power BI 報表伺服器
1.4 Power BI 服務
1.5 本書章節簡介
Ch2｜Power Query 編輯器
2.1 連接資料
2.2 組織資料
Ch3｜M 語言
3.1 M 語言概論
3.2 基本資料型態
3.3 特殊資料型態
3.4 函數
3.5 控制流程
3.6 效能
Ch4｜基本報表設計
4.1 Power BI Desktop 環境介紹
4.2 報表設計原則
4.3 視覺效果設計原則
Ch5｜互動式設計
5.1 製作互動報表
5.2 深入資料細節
5.3 套用篩選條件
5.4 建構報表故事
Ch6｜表格式模型
6.1 維護資料表
6.2 格式化與屬性
6.3 依其他資料行排序
6.4 關聯性（Relationships）
6.5 計算
6.6 安全性
6.7 檢視方塊（Perspectives）
6.8 參數
6.9 群組
6.10 階層（Hierarchies）
6.11 複合式模型（Composite model）
6.12 彙總資料表（Aggregation table）
Ch7｜初探 DAX 語言
7.1 基本觀念
7.2 純量函數（Scalar Functions）
7.3 資料表函數（Table Functions ）
7.4 理解 DAX 語境（Context）
7.5 關聯性（Relationships）
7.6 CALCULATE 函數
Ch8｜深入 DAX 應用
8.1 資料歷程（Data Lineage）
8.2 時間智慧（Time Intelligence）
8.3 排名與前幾名（Ranking）
8.4 資料分類（Classification）
8.5 其他常見分析
Ch9｜Power BI 效能相關議題
9.1 認識 DAX 引擎
9.2 模型分析工具
9.3 最佳化 VertiPaq
9.4 常見的效能瓶頸
Ch10｜安裝與管理 PBIRS 伺服器
10.1 安裝 PBIRS
10.2 報表伺服器組態管理員
10.3 管理工具
10.4 PBIRS 安全設定
10.5 資料列層級安全性
10.6 共用排程與報表特定排程
10.7 管理與監控PBIRS
10.8 透過 PBIRS 整合與呈現報表
Ch11｜Power BI 服務
11.1 授權
11.2 工作區
11.3 儀表板
11.4 Power BI 閘道
11.5 累加式更新
11.6 個人化
11.7 建立應用程式
11.8 行動 App
Ch12 Microsoft Fabric 簡介 【電子書,線上下載】
12.1 OneLake
12.2 資料流程（Gen2）與資料管線
12.3 即時分析
12.4 資料倉儲
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