新書推薦：
《
封建社会农民战争问题导论（光启文库）
》
售價：NT$
296.0
《
虚弱的反攻：开禧北伐
》
售價：NT$
429.0
《
泰山：一种中国信仰专论（法国汉学经典译丛）
》
售價：NT$
380.0
《
花外集斠箋
》
售價：NT$
704.0
《
有兽焉.8
》
售價：NT$
305.0
《
大学问·明清经济史讲稿
》
售價：NT$
330.0
《
中国国际法年刊（2023）
》
售價：NT$
539.0
《
早点知道会幸福的那些事
》
售價：NT$
295.0
|
| 編輯推薦： |
|
分析工具先进、案例经典实用、体系结构完整、财会转型容易、配套资源丰富、方法思路独特
|
| 內容簡介： |
随着“大智移云物”技术的发展，很多财会人员正积极向智能可视化的财务分析方向转型。2019年2月，国际著名咨询机构Gartner公司发布的《商业智能和分析平台魔力象限》年度报告显示，微软超越一切对手，再次成为*领导力和超前愿景的BI公司。《财会与商业大数据可视化智能分析——基于微软Power BI》以微软Power BI为工具，以案例驱动方式讲解数据分析数据获取与整理、数据建模、数据可视化的一般思路及方法。
《财会与商业大数据可视化智能分析——基于微软Power BI》共分9章。第1章介绍了大数据、云计算、商业智能及数据分析思路等内容；第2章介绍了Power BI的特点、系列组件、安装及账号注册等内容；第3章以一家连锁烘焙店的刷卡记录为案例数据帮助读者快速体会Power BI可视化智能分析的基本应用流程；第4～6章系统地介绍了数据整理、数据建模、数据可视化的数据分析及展现过程；第7章讲解了Power BI在线应用等内容；第8章和第9章以两个完整案例讲解了财会与商业大数据可视化智能分析的思路和方法。
全书共设计了113个可操作的案例，涉及53个原始数据文件和结果数据文件等。
《财会与商业大数据可视化智能分析——基于微软Power BI》适用于企事业单位从事数据分析工作的人员，也可以作为高校经管类相关专业老师和学生进行大数据可视化分析的参考书籍。
|
| 目錄：
|
目 录
第1章 商业智能与数据分析概述 1
1.1 大数据与云计算2
1.1.1 大数据2
1.1.2 云计算 13
1.2 商业智能概述16
1.2.1 商业智能是商业决策的基础16
1.2.2 商业智能的定义18
1.2.3 商业智能的价值19
1.2.4 商业智能系统功能 21
1.2.5 商业智能的应用22
1.3 商业大数据分析思路25
1.3.1 商业大数据分析基本条件25
1.3.2 分析思路培养 27
1.3.3 常用分析方法 27
第2章 微软Power BI概况 31
2.1 Power BI概述32
2.1.1 传统BI与自助式BI 32
2.1.2 Power BI简介33
2.1.3 Power BI的特点33
2.1.4 Power BI的地位35
2.2 Power BI应用模式及系列组件 36
2.2.1 Power BI应用模式36
2.2.2 Power BI系列组件37
2.3 Power BI Desktop安装及账号注册 38
2.3.1 Power BI Desktop 的安装 38
2.3.2 Power BI账号注册40
2.4 Power BI Desktop界面 41
2.4.1 菜单栏 41
2.4.2 视图41
2.4.3 报表编辑器43
第3章 快速实践Power BI 47
3.1 案例背景48
3.1.1 案例简介48
3.1.2 案例数据源49
3.2 数据整理50
3.2.1 获取数据50
3.2.2 整理数据53
3.3 数据建模56
3.3.1 建立数据模型 56
3.3.2 新建列 58
3.3.3 新建度量值59
3.4 数据可视化60
3.4.1 插入图片、文本框、形状 60
3.4.2 插入卡片图62
3.4.3 插入环形图62
3.4.4 插入条形图63
3.4.5 插入折线和簇状柱形图64
3.4.6 插入气泡图66
3.4.7 插入切片器67
3.4.8 报表美化69
3.4.9 设计报表手机显示布局69
3.5 可视化报表发布 70
3.5.1 在线发布70
3.5.2 Web应用71
3.5.3 移动应用72
第4章 数据整理 75
4.1 表格的标准化与规范化76
4.1.1 表格的标准化 77
4.1.2 数据的规范化 78
4.2 数据获取78
4.2.1 从文件导入79
4.2.2 从文件夹导入 82
4.2.3 从数据库导入 83
4.2.4 从网站查询导入86
4.2.5 从其他数据源导入 87
4.2.6 重新设定数据源88
4.3 数据处理89
4.3.1 查询编辑器和M语言 89
4.3.2 数据的行、列操作和筛选90
4.3.3 数据类型的转换95
4.3.4 数据格式的转换96
4.3.5 数据的拆分、提取和合并98
4.3.6 数据的转置和反转102
4.3.7 数据的透视和逆透视104
4.3.8 分组依据105
4.3.9 添加列106
4.3.10 日期和时间的整理107
4.3.11 数据的基本数学运算110
4.3.12 数据的组合111
第5章 数据建模 117
5.1 管理关系 118
5.1.1 认识表和关系 118
5.1.2 关系模型的布局 121
5.1.3 创建关系123
5.2 新建列与新建度量值127
5.2.1 新建列127
5.2.2 新建度量值128
5.3 DAX数据分析表达式 130
5.3.1 DAX语法130
5.3.2 DAX运算符 131
5.3.3 DAX函数132
第6章 数据可视化 143
6.1 数据可视化原则144
6.1.1 常用图表的选择 144
6.1.2 本章基础案例 145
6.2 常用可视化图表146
6.2.1 条形图147
6.2.2 柱形图150
6.2.3 折线图152
6.2.4 面积图153
6.2.5 组合图155
6.2.6 功能区图表156
6.2.7 瀑布图157
6.2.8 散点图158
6.2.9 饼图和环形图 159
6.2.10 树状图161
6.2.11 地图 162
6.2.12 漏斗图163
6.2.13 仪表图164
6.2.14 卡片图和多行卡166
6.2.15 KPI168
6.2.16 表和矩阵169
6.2.17 切片器171
6.3 自定义可视化图表172
6.3.1 添加自定义可视化对象 172
6.3.2 马表图173
6.3.3 子弹图175
6.3.4 文字云176
6.3.5 桑基图177
6.4 图表美化 177
6.4.1 切换主题178
6.4.2 设置图表格式 178
6.5 图表的筛选、钻取和编辑交互179
6.5.1 图表的筛选179
6.5.2 图表的钻取183
6.5.3 图表的编辑交互 185
第7章 Power BI在线服务 187
7.1 在线发布 188
7.1.1 Power BI在线服务简介188
7.1.2 报表在线发布 189
7.2 创建仪表板191
7.2.1 仪表板和报表 191
7.2.2 仪表板的设计 192
7.2.3 仪表板的创建 193
7.3 分享与协作194
7.3.1 使用工作区194
7.3.2 报表的分享195
7.3.3 仪表板的分享 197
7.4 移动应用 198
7.4.1 设计报表手机布局198
7.4.2 报表移动应用 199
第8章 案例1海信电器财务数据可视化智能分析201
8.1 海信电器案例数据202
8.1.1 公司简介202
8.1.2 获取并整理海信电器财务报表203
8.1.3 海信电器案例模型205
8.2 资产负债表可视化207
8.2.1 可视化总览207
8.2.2 插入公司Logo 207
8.2.3 插入切片器208
8.2.4 插入卡片图208
8.2.5 插入圆环图209
8.2.6 插入饼图210
8.2.7 插入折线图211
8.2.8 插入树状图211
8.3 利润表可视化212
8.3.1 可视化总览212
8.3.2 插入卡片图213
8.3.3 插入圆环图213
8.3.4 插入折线图213
8.3.5 插入簇状柱形图 213
8.3.6 插入矩阵214
8.4 现金流量表可视化215
8.4.1 可视化总览215
8.4.2 插入卡片图216
8.4.3 插入圆环图216
8.4.4 插入折线图216
8.4.5 插入簇状柱形图 216
8.4.6 插入桑基图216
8.5 偿债能力分析可视化217
8.5.1 可视化总览217
8.5.2 插入卡片图218
8.5.3 插入折线图218
8.6 营运能力分析可视化219
8.6.1 可视化总览219
8.6.2 插入卡片图219
8.6.3 插入折线图220
8.7 盈利能力分析可视化220
8.7.1 可视化总览220
8.7.2 插入卡片图221
8.7.3 插入折线图221
8.8 杜邦分析可视化221
8.8.1 可视化总览221
8.8.2 插入卡片图222
8.8.3 插入图形图像 222
第9章 案例2某连锁店大数据可视化智能分析223
9.1 某连锁店案例数据224
9.1.1 公司简介224
9.1.2 连锁店案例数据 225
9.1.3 连锁店案例模型 226
9.2 产品分析可视化227
9.2.1 可视化总览227
9.2.2 插入公司Logo 228
9.2.3 插入切片器228
9.2.4 插入卡片图229
9.2.5 插入条形图230
9.2.6 插入圆环图230
9.2.7 插入瀑布图231
9.2.8 插入柱形图232
9.2.9 插入桑基图232
9.2.10 插入树状图233
9.3 区域分析可视化233
9.3.1 可视化总览233
9.3.2 插入圆环图234
9.3.3 插入条形图234
9.3.4 插入柱形图234
9.3.5 插入水族馆图 234
9.4 趋势分析可视化235
9.4.1 可视化总览235
9.4.2 插入折线图236
9.4.3 插入折线和柱形图237
9.4.4 插入气泡图237
9.5 完成度分析可视化238
9.5.1 可视化总览238
9.5.2 插入子弹图239
9.5.3 插入仪表图240
9.5.4 插入百分比仪表图240
9.5.5 插入表241
9.5.6 插入水平条形图 242
9.6 排名分析可视化243
9.6.1 可视化总览243
9.6.2 插入条形图排名前N个244
9.6.3 插入表245
9.6.4 插入文字云245
参考文献 247
|
| 內容試閱：
|
财务的未来是信息化、自动化、数字化和智能化。大智移云物大数据、人工智能、移动互联网、云计算和物联网等技术的快速发展，正在促使未来成为一个万物互联、无处不在、虚实结合、智能计算、开放共享的智能时代，数据成为企业的核心资产，财务部门应积极尝试新兴技术，能够更广泛、更智能地收集数据、加工数据和分析数据，实现财务数字化转型，帮助企业提升经营能力、洞察商机并预测未来。
【财会人员面临转型】
随着大智移云物技术的发展、财务机器人Robotic Process Automation，RPA的出现，传统标准化的财务会计工作正在逐渐被RPA替代，如何转型是每一个财会人员需要思索的问题。
从算盘到计算器再到计算机，财务工具的不断变革大幅改进了财务工作的效率。德勤公司在2018年的《关键时刻数字化世界中的财务》报告中认为，云计算、流程机器人、可视化、高级分析、认知计算、内存计算和区块链七项技术对财务的影响愈发显著，它们共同构筑了新时代下的财务工具集。
可视化Visualization是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，再进行交互处理的理论、方法和技术。可视化的运用有如下意义：提供实时信息，大大加快数据处理速度，使庞大的数据得到有效利用；多维显示数据，展现全貌，更好地展现各个因素之间的关联；简化复杂性，更加直观地展示复杂信息；增强理解，便于对话、探索和交流。可视化具有广泛的应用领域，包括科学、教育、信息、数据、地理、医学影像、产品、软件、工程制图和立体渲染等。可视化在财务中主要应用于数据统计与分析，能更清楚、直观和多维度地传达信息及展示趋势，帮助企业看到涉及重大决策和发展的事项。
可视化是数据分析的重要内容。目前进行数据分析的工具有很多，包括：偏重于数据采集的Kettle、Python；偏重于数据仓库的Hadoop、Teradata等；偏重于数据挖掘的SaS、SPSS、R、Python等；偏重于数据可视化的BIEE、Tableau、Power BI、帆软等。这些工具有的需要具备计算机编程知识，有的需要具备统计学知识，因此都不适合财经类人员快速掌握数据分析技能。对于熟悉业务、财务的财会人员来说，从数据可视化入手学习数据分析是最佳的选择。
【为什么选择微软Power BI】
目前，市场上用于数据可视化的工具较多，有BIEE、Tableau、Power BI、SAP BI、帆软等。《财会与商业大数据可视化智能分析基于微软Power BI》以微软Power BI为工具，讲解数据分析数据获取与整理、数据建模、数据可视化的一般应用。
Power BI是微软官方推出的一个让非数据分析人员也能做到有效地整合企业数据，并快速准确地提供商业智能分析的数据可视化神器和自助式BI分析工具。Power BI既是员工的个人报表和数据可视化工具，还可用作项目组、部门或整个企业背后的分析和决策引擎。2019年2月，国际著名咨询机构Gartner公司发布的《商业智能和分析平台魔力象限》年度报告显示，微软超越一切对手，再次成为最具领导力和超前愿景的BI公司。Gartner公司对微软的评价是：微软是领导者。他具有全面而富有远见的产品路线图，致力于打造覆盖所有分析场景的全局统一、人人可用的Power BI。
【《财会与商业大数据可视化智能分析基于微软Power BI》体系结构】
《财会与商业大数据可视化智能分析基于微软Power BI》共分9章，具体如下。
第1章商业智能与数据分析概述从理论上介绍了大数据、云计算、商业智能及数据分析思路等内容。
第2章微软Power BI概况介绍了Power BI的特点、地位、应用模式、系列组件、安装与账号注册、界面等内容。
第3章快速实践Power BI以一家连锁烘焙店为案例让学员快速体会Power BI可视化智能分析的基本应用。
第4章数据整理主要讲解如何进行数据获取与数据处理。
第5章数据建模主要讲解在Power BI中如何创建关系、度量值，如何使用DAX数据分析表达式。
第6章数据可视化讲解了数据可视化的原则、常用可视化图表、自定义可视化图表等内容。
第7章Power BI在线服务讲解了在线发布、创建仪表板、分享与协作、移动应用等内容。
第8章案例1海信电器财务数据可视化智能分析以海信电器公司5年的财务数据进行财务报表可视化和财务分析可视化。
第9章案例2某连锁店大数据可视化智能分析以某运动品牌连锁店业务数据模拟进行产品分析、区域分析等可视化分析。
【《财会与商业大数据可视化智能分析基于微软Power BI》案例资源】
? 《财会与商业大数据可视化智能分析基于微软Power BI》共设计了113个可操作的案例，涉及原始数据文件和结果数据文件53个。
? 《财会与商业大数据可视化智能分析基于微软Power BI》提供各案例操作视频。
上述案例资源可通过扫描下方二维码直接用手机下载，或将链接推送到邮箱，在PC端下载。
数据文件下载 案例视频下载
【致谢】
感谢第二届微软Power BI可视化大赛冠军刘成城与我分享大赛和财务数据分析可视化的经验，以及提供了相关案例数据供我学习。
网易云课堂的赵文超和BI佐罗老师在基于企业实践经验上带来了精彩纷呈的Power BI课程，并在我制作案例数据遇到困难时给予我耐心的解答，在此表示感谢。
限于作者水平，对于书中的疏忽及错漏之处，诚挚地希望广大读者给予批评指正。
服务邮箱：476371891@qq.com。
作 者
2019年6月
|
|
購物車/收銀台(0) | 在線留言板
| 付款方式
| 聯絡我們
| 運費計算
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
