本書主要介紹數據理論基礎、對數據的思考、商業(yè)智能及其背后的設計、Power BI及其使用方法、Power Query的使用、數據模型、數據可視化及Power BI Service管理、Power BI優(yōu)化最佳實踐，以及如何在Excel中使用Cube等內容。本書在保證技術專業(yè)性的前提下，使用幽默詼諧的語言剖析問題，深入淺出，讓讀者感同身受。本書適合有一定的Excel基礎，并且對Power BI有一定了解的用戶閱讀。本書對初級用戶友好，需要進階的用戶也可以從書中獲得寶貴的知識。
段鵬舉，Power Platform中文社區(qū)講師、商業(yè)智能架構師、DAMA數據治理工程師、微軟辦公軟件國際認證大師級。擅長Power BI方向商業(yè)智能分析，定位于業(yè)務+技術綜合體，10年數據分析從業(yè)經歷。劉鈺，網名：天昕。ExcelHome 論壇Power BI 版塊版主；"中國電子表格應用大會”講師；"PowerPivot工坊”BI顧問；擁有超過10年的零售行業(yè)數據分析從業(yè)經歷。
第1章 轉行經歷及心路歷程 1
1.1 轉行經歷 2
1.2 學習Power BI的心路歷程 4
1.3 數據時代的背景 5
1.4 總結 7
1.5 作業(yè) 7
第2章 數據理論基礎 8
2.1 關系映射反演原則及應用 9
2.2 DIKW模型 11
2.3 數據遺傳學定律 12
2.4 總結 14
2.5 作業(yè) 14
第3章 對數據的思考 15
3.1 什么數據能分析 16
3.2 什么是“表” 16
3.3 什么是標準表 19
3.4 數據是“變”出來的 23
3.5 業(yè)務用戶心目中的IT人員 24
3.6 數據訪問權限 26
3.7 數據的成本 29
3.8 數據是一個任人打扮的小姑娘 30
3.9 “養(yǎng)”數據 31
3.10 數據管理 32
3.11 總結 33
3.12 作業(yè) 33
第4章 商業(yè)智能及其背后的設計 34
4.1 什么是商業(yè)智能 35
4.2 商業(yè)智能工具應具備的能力 35
4.3 如何在企業(yè)內部推廣Power BI 38
4.4 數據分析師的新定位 39
4.5 關于商業(yè)智能架構的思考 41
4.5.1 病因（問題） 41
4.5.2 藥方（方案） 44
4.5.3 藥性（執(zhí)行） 46
4.6 以商業(yè)智能為中心設計數據倉庫 53
4.7 以IT為主導的商業(yè)智能項目必將失敗 56
4.8 商業(yè)智能的價值導向 57
4.9 不要“神話”Power BI 62
4.10 不在于技術，而在于管理和認知 63
4.11 商業(yè)分析中的算法 64
4.12 如何處理需求 65
4.12.1 如何提需求 65
4.12.2 如何接需求 66
4.12.3 如何安排會議 67
4.13 如何匯報工作 71
4.14 從會吵架開始 71
4.15 總結 73
4.16 作業(yè) 73
第5章 了解Power BI并掌握使用方法 74
5.1 什么是Power BI 75
5.2 下載Power BI Desktop 78
5.3 了解Power BI的結構 80
5.4 Excel商業(yè)智能或Power BI Desktop 80
5.5 Power BI的常見部署方式 80
5.5.1 個人使用 80
5.5.2 Power BI Service部署 81
5.5.3 本地部署 82
5.6 解決Power BI問題的10個方法 82
5.6.1 使用搜索引擎或AI 83
5.6.2 查閱官方文檔 83
5.6.3 了解行業(yè)最新資訊 84
5.6.4 參加培訓 84
5.6.5 使用Power BI官方論壇 84
5.6.6 加入學習小組或群 84
5.6.7 付費咨詢 85
5.6.8 閱讀專業(yè)書籍 85
5.6.9 掌握學習方法 86
5.6.10 不斷地思考、實踐和總結 88
5.7 Power BI的學習路線 88
5.7.1 是學習一點點，而不是精通 88
5.7.2 第一階段 89
5.7.3 第二階段 89
5.7.4 第三階段 90
5.8 是否需要學習SQL或Python 90
5.9 Power BI的通用化設計理念 92
5.10 總結 92
5.11 作業(yè) 92
第6章 Power Query的使用 93
6.1 什么是Power Query 94
6.2 Power Query和Excel操作數據的不同 98
6.3 使用Power Query獲取數據 100
6.3.1 從Excel文件中獲取數據 100
6.3.2 從CSV/TXT文件中獲取數據 110
6.3.3 從PDF文件中獲取數據 112
6.3.4 從文件夾中獲取數據 114
6.3.5 從SQL Server數據庫中獲取數據 125
6.3.6 從MySQL數據庫中獲取數據 130
6.3.7 輸入數據 133
6.4 Power Query常用基礎操作 134
6.4.1 數據類型 134
6.4.2 將第一行用作標題 140
6.4.3 自定義列 141
6.4.4 追加查詢 142
6.4.5 合并查詢 145
6.4.6 逆透視列 153
6.4.7 刪除重復項 155
6.4.8 填充 156
6.4.9 合并列 157
6.4.10 格式 158
6.4.11 拆分列 159
6.4.12 提取 160
6.4.13 分組依據 160
6.4.14 轉置 162
6.4.15 其他功能 162
6.5 Power Query實戰(zhàn) 162
6.6 Power Query的其他功能 168
6.6.1 查詢依賴項 168
6.6.2 管理參數 169
6.6.3 查詢管理 169
6.6.4 數據源設置 170
6.7 Power Query中的M函數 170
6.7.1 什么是M函數 170
6.7.2 高級編輯器 173
6.8 總結 173
6.9 作業(yè) 174
第7章 數據模型 175
7.1 什么是數據模型 176
7.2 單表模型 178
7.3 多表模型 180
7.4 維度表和事實表 181
7.5 維度建模的必要規(guī)則 184
7.6 維度建模的三種模型 186
7.7 數據模型的關系 190
7.7.1 表關系 192
7.7.2 交叉篩選器方向 196
7.7.3 管理關系 197
7.8 DAX是什么 200
7.8.1 新建列 200
7.8.2 度量值 205
7.8.3 計算表 208
7.8.4 如何選擇新建列、度量值、計算表 210
7.8.5 如何學習DAX 212
7.8.6 DAX常用函數 213
7.8.7 在DAX編輯器中使用快捷鍵 215
7.9 表和度量值的命名規(guī)則及度量值管理 217
7.9.1 表命名規(guī)則 217
7.9.2 度量值命名規(guī)則 218
7.9.3 度量值管理 220
7.10 數據模型管理規(guī)范 225
7.10.1 調整字段匯總方式 225
7.10.2 隱藏非必要字段 227
7.10.3 關閉“自動日期/時間”功能 228
7.11 在DAX表達式中使用變量 228
7.11.1 變量的語法 229
7.11.2 變量的特性 230
7.12 DAX表達式的格式化 232
7.13 日期表 236
7.13.1 如何正確使用日期表 236
7.13.2 如何構建日期表 239
7.14 按列排序 241
7.15 循環(huán)依賴 243
7.16 新建參數 245
7.17 總結 251
7.18 作業(yè) 251
第8章 數據可視化及Power BI Service管理 252
8.1 可視化基本功能 254
8.1.1 使用可視化視覺對象 254
8.1.2 主題 258
8.1.3 頁面視圖 259
8.1.4 篩選器 261
8.1.5 選擇 262
8.1.6 書簽 263
8.1.7 性能分析器 263
8.1.8 頁面導航器 264
8.2 報告、儀表板和數據大屏的區(qū)別 265
8.3 Power BI Service管理 266
8.4 總結 268
8.5 作業(yè) 268
第9章 Power BI優(yōu)化最佳實踐 269
9.1 Power Query優(yōu)化 270
9.1.1 使用合適的數據源 270
9.1.2 只加載所需的數據 271
9.1.3 優(yōu)先使用SQL查詢語句加載數據 271
9.1.4 使用參數 272
9.1.5 使用部分數據做預轉換 272
9.1.6 盡量不在Power Query中進行復雜處理 272
9.1.7 嘗試將數據源規(guī)范為標準表 273
9.1.8 使用Table.Buffer函數提高計算效率 273
9.1.9 使用合適的數據類型 273
9.1.10 設置并行加載表 273
9.2 數據模型優(yōu)化 273
9.2.1 使用一對多關系 274
9.2.2 反結構化設計 274
9.2.3 減少維度表的行數 274
9.2.4 關閉部分設置選項 275
9.2.5 減少列基數 276
9.2.6 使用增量刷新功能 277
9.2.7 引用已有的度量值 277
9.2.8 DAX優(yōu)化 278
9.2.9 表和度量值的命名規(guī)則 280
9.2.10 度量值分層設計 280
9.2.11 使用合適的數據粒度 280
9.2.12 減少使用或不使用“新建列”功能 280
9.2.13 盡量不使用大寬表 281
9.2.14 數據模型中字母的大寫和小寫 281
9.2.15 為字段添加特殊前綴 281
9.3 可視化優(yōu)化 281
9.3.1 減少視覺對象的數量 282
9.3.2 使用背景來管理布局 283
9.3.3 盡量使用默認的視覺對象 283
9.3.4 特殊的可視化呈現 283
9.3.5 使用SVG輔助畫圖 283
9.3.6 打開所有的預覽功能 284
9.3.7 報告細節(jié)優(yōu)化 284
9.4 硬件優(yōu)化 287
9.4.1 CPU 287
9.4.2 內存 290
9.4.3 硬盤 291
9.4.4 顯卡 291
9.4.5 網卡/帶寬 291
9.4.6 屏幕 292
9.4.7 小結 292
9.5 其他優(yōu)化 292
9.5.1 使用較新版本的Power BI Desktop 292
9.5.2 Power BI Desktop提示內存不足 293
9.5.3 異常排查及排錯技巧 294
9.5.4 使用性能分析器巧妙排查異常 295
9.6 總結 295
9.7 作業(yè) 295
第10章 在Excel中使用Cube 296
10.1 什么是Cube 297
10.2 為什么要使用Cube 300
10.3 如何在Excel中連接Cube 305
10.4 數據透視表 311
10.5 Cube函數 312
10.5.1 CUBEVALUE 312
10.5.2 CUBEMEMBER 317
10.5.3 CUBESET 317
10.5.4 CUBESETCOUNT 322
10.5.5 CUBERANKEDMEMBER 322
10.5.6 CUBEKPIMEMBER 324
10.5.7 CUBEMEMBERPROPERTY 325
10.5.8 Cube函數與切片器搭配使用 327
10.6 表查詢 329
10.7 Cube函數優(yōu)化 337
10.7.1 縮短公式的長度 337
10.7.2 提高函數計算效率 341
10.7.3 獲取所有成員作為維度 342
10.7.4 實戰(zhàn)應用建議 347
10.8 個人商業(yè)智能 348
10.9 總結 349
10.10 作業(yè) 349
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