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人人都是數據分析師：微軟Power BI實踐指南

為了解決bi是什麼的問題，作者宋立桓 這樣論述：

本書詳細介紹了微軟zui新發佈的自助式商業智慧分析軟體PowerBI在資料整理、資料建模、資料視覺化、報表分享和協作、本地部署等多個方面的內容。在講解技術的同時，書中添加了豐富的實戰演示操作和地產、零售、生產製造、互聯網等行業的真實案例，幫助讀者快速上手，迅速成長為資料分析師。 本書內容全面，講解詳細；深入淺出，圖文並茂；面向行業，案例豐富；既可供從事資料分析的研究人員參考使用，也可作為微軟PowerBI軟體培訓和自學的教程。 宋立桓，微軟最有價值專家（MVP），雲計算和商業智慧（BI）資深顧問，目前主要負責為企業客戶提供顧問諮詢和技術培訓服務。其研究方向為雲計算、大資料

、資料視覺化等方面，精通大資料基礎架構和資料分析工具，擅長架構設計和優化。 沈雲，微軟資深工程師，近20年IT工作經歷，有多年微軟資料庫和微軟解決方案系統運維、調優經驗。他熟悉微軟資料庫、虛擬化、私有雲和企業生產力解決方案，在資料分析和大資料實踐方面有大量的實戰經驗，擅長系統構架、資料分析、調優。 第 1章　微軟Power BI概覽 ………………1 1.1　數據視覺化和自助式BI …………2 1.1.1　數據視覺化之美 ……………2 1.1.2　傳統BI與自助式BI ………5 1.2　微軟Power BI是什麼 ……………5 1.3　Power BI組成部分 ………………

6 1.4　Power BI部署方式介紹和比較 ……7 1.4.1　Power BI部署方式簡介 ……7 1.4.2　Power BI服務和Power BI報表伺服器對比 ……………9 1.5　Power BI Pro版帳號註冊試用 …12 第 2章　Power BI Desktop使用入門 …15 2.1　下載安裝Power BI Desktop ……15 2.2　Power BI Desktop介面介紹 ……17 2.3　將現有Excel工作簿導入Power BI Desktop ………………19 2.4　使用Power BI Desktop創建第 一個視覺化報表 ……………21 第3章　

資料整理 ………………………29 3.1　連接資料來源 ……………………29 3.1.1　連接到檔 ………………30 3.1.2　從Web網頁獲取資料 ……32 3.1.3　連接到資料庫 ……………33 3.2　查詢編輯器 ……………………36 3.3　數據清洗實戰 …………………43 第4章　數據建模 ………………………52 4.1　建模概述 ………………………52 4.2　管理資料關係 …………………54 4.2.1　瞭解關係 …………………54 4.2.2　自動創建關係 ……………55 4.2.3　關係視圖 …………………56 4.2.4　管理關係詳細視圖 ………57 4.3　DAX使用

………………………60 4.3.1　DAX簡介 …………………60 4.3.2　DAX語法 …………………61 4.3.3　DAX函數 …………………62 4.3.4　DAX舉例 …………………63 4.4　資料的分類和格式設置 ………63 4.5　創建度量值 ……………………66 4.6　創建計算列 ……………………67 4.7　創建計算表 ……………………69 4.8　創建層次結構 …………………70 4.9　關於日期和時間處理 …………72 第5章　Power BI報表 …………………75 5.1　Power BI報表概述 ……………75 5.2　Power BI創建報表 ……………7

5 5.3　報表的篩選 ……………………78 5.3.1　報表中即席篩選的使用……79 5.3.2　切片器 ……………………79 5.3.3　篩選器概述 ………………81 5.3.4　篩選器的欄位類型 ………83 5.4　編輯交互 ………………………84 5.5　使用自訂視覺化視覺物件 ……84 5.6　書簽 ……………………………86 5.6.1　書簽介紹 …………………86 5.6.2　書簽常用操作 ……………87 5.6.3　書簽放映 …………………88 5.6.4　形狀和圖像的書簽關聯 …89 5.6.5　使用聚焦和焦點模式 ……89 5.6.6　使用視覺物件可見性 ……90 5.6.

7　Power BI服務中的書簽 …91 5.7　報表發佈 ………………………92 第6章　Power BI 線上服務 ……………94 6.1　Power BI線上服務介紹和主介面 ………………………94 6.2　儀錶板 …………………………95 6.2.1　儀錶板介紹 ………………95 6.2.2　儀錶板創建 ………………96 6.2.3　儀錶板與報表的區別 ……97 6.3　報表 ……………………………99 6.4　分享與協作 ……………………102 6.4.1　使用工作區 ………………102 6.4.2　報表的分享 ………………103 6.4.3　儀錶板的分享 ……………105 6.5　

使用協力廠商應用 ………………107 第7章　Power BI本地部署解決方案 ……110 7.1　Power BI報表伺服器介紹 ……110 7.2　Power BI報表伺服器部署要求…………………………110 7.2.1　伺服器軟硬體要求 ………110 7.2.2　資料庫伺服器版本要求……111 7.2.3　Analysis Service要求 ……111 7.3　安裝Power BI報表伺服器 ……112 7.4　配置Power BI報表伺服器 ……114 7.4.1　報表伺服器配置介面 ……114 7.4.2　服務帳戶配置 ……………115 7.4.3　Web服務URL配置 ………11

6 7.4.4　資料庫配置 ………………116 7.4.5　Web門戶URL配置 ………120 7.4.6　電子郵件設定 ……………121 7.4.7　執行帳戶配置 ……………121 7.4.8　加密金鑰配置 ……………122 7.4.9　訂閱設置 …………………123 7.4.10　擴展部署 …………………123 7.4.11　Power BI服務（雲）配置 ………………124 7.5　Power BI報表伺服器的使用 ……124 7.5.1　創建Power BI報表發佈到Power BI報表伺服器 ……125 7.5.2　Power BI伺服器中Power BI報表資料來源 ………………1

27 7.5.3　Power BI報表伺服器中PowerBI報表配置計畫刷新 ……129 7.6　Power BI服務、SQL報表服務、Power BI報表服務對比 ………130 第8章　視覺化圖表的製作 ……………132 8.1　圖表選擇的原則 ………………132 8.1.1　什麼樣的資料，配什麼樣的圖表 ………………………132 8.1.2　保證圖表的客觀性是第 一位 ……………………132 8.2　Power BI常用的視覺化圖表 …133 8.2.1　橫條圖和直條圖 …………134 8.2.2　圓形圖和圓環圖 ……………134 8.2.3　瀑布圖 ……………………135 8.2.4　漏

斗圖 ……………………136 8.2.5　散點圖和氣泡圖 …………137 8.2.6　儀錶 ………………………137 8.2.7　樹狀圖 ……………………138 8.2.8　組合圖 ……………………139 8.2.9　折線圖 ……………………140 8.2.10　帕累托圖 …………………141 8.2.11　表格 ………………………143 8.2.12　文字雲 ……………………145 8.2.13　子彈圖 ……………………146 8.3　圖表美化 ………………………147 第9章　Power BI 進階技巧 ……………151 9.1　Power BI與Excel ………………151 9.1.1

　Microsoft Power BI Publisher for Excel …………………151 9.1.2　在Excel中分析 …………154 9.1.3　託管Excel工作簿 ………154 9.2　Power BI報表伺服器中的行級別許可權控制 ……………………155 9.3　Power BI與R語言集成 ………157 9.4　快速見解 ………………………162 9.4.1　資料集使用快速見解 ……162 9.4.2　在儀錶板中使用快速見解 …164 9.4.3　快速見解支援的見解類型 …164 9.5　使用自然語言問與答 …………168 9.6　本地數據閘道 …………………169 9

.6.1　本地資料閘道介紹 ………169 9.6.2　本地資料閘道類型　 ……170 9.6.3　本地資料閘道（標準模型）安裝和使用 ………………170 9.6.4　本地資料閘道（個人模型）安裝和使用 ………………177 第 10章　地產集團Power BI案例分享 ……………………………179 10.1　案例背景 ………………………179 10.2　地產集團商業智慧平臺建設目標和專案範圍 ……………………179 10.3　地產集團商業智慧平臺方案介紹 ……………………………180 10.3.1　方案概覽 …………………180 10.3.2　專案階段實施步驟及目標 ………………………181 1

0.3.3　分析視覺化效果呈現 ……181 10.4　地產集團Power BI報表實戰演練 ……………………………184 第 11章　零售行業Power BI案例分享 ……………………………193 11.1　案例背景 ………………………193 11.2　零售行業資料分析痛點 ………193 11.3　零售行業商業智慧平臺方案介紹 ……………………………194 11.3.1　方案整體架構概覽 ………194 11.3.2　方案實施內容 ……………194 11.3.3　分析視覺化效果呈現 ……195 11.4　零售行業Power BI報表實戰演練 ……………………………196 第 12章　製造業Pow

er BI案例分享 …202 12.1　案例背景 ………………………202 12.2　生產製造行業資料分析痛點 …202 12.3　製造行業商業智慧平臺方案介紹 ……………………………203 12.3.1　方案整體架構概覽 ………203 12.3.2　方案實施內容 ……………203 12.3.3　分析視覺化效果呈現 ……204 12.4　製造行業Power BI報表實戰演練 ……………………………207 第 13章　Power BI 視覺化字典 …………215 13.1　視覺化過程中遇到的問題 ……215 13.2　Power BI視覺化字典介紹 ……216 13.2.1　內容儲備 ……………

……216 13.2.2　便捷的查詢 ………………218 13.2.3　圖表查詢與視頻教程深度綁定 ………………………218

bi是什麼進入發燒排行的影片

緬甸國際貿易情勢分析

為了解決bi是什麼的問題，作者李莉錦 這樣論述：

隨著經濟全球化與區域整合模式的不斷發展，各國政府紛紛採取政策措施，而緬甸不得不打開國際大門。改革開放後的緬甸，成為了新興市場的投資焦點，在外資瘋狂投資的狀況下，緬甸的經濟也得到了迅速的發展。事實上，外界對常年鎖國的緬甸市場，其實並不是很熟悉。因此本論文將站在投資者的立場，去瞭解市場之狀況。本研究採取 iTrade 全球貿易大數據平台上之資料數據，以近幾年在商業界號稱商業智慧之 BI 工具進行完成研究。而選擇使用 POWER BI 因該工具，具備大數據、資料刷新為主要選擇條件。 緬甸改革開放後，經濟逐年成長，隨著 2019 年 COVID-19 疫情的爆發，致使2020 年的緬甸經濟，首

次猛跌下滑。在此期間，緬甸主要出口的產業為消費財產業、新農業以及紡織產業。主要出口大國為中國、泰國、新加坡等鄰國。在進口產業上除了外資設廠所需之半成品產業排第一名之外，其次就是消費財還有資本財產業。主要進口國為中國、泰國、新加坡。緬甸雖天然資源豐富，卻因缺乏技術，因此出口之產品大多為次等品，而進口之產品大多為加工後之產品，且出口貨品遠遠少於進口貨品，可見緬甸國內需要依賴於進口。 本研究發現 2020 年緬甸國內出口佔比高，且市場還在成長的產業為新農品。至於緬甸賺錢之產業與銷往國外暢銷之產品為脫水食品。主要進口前 3 大產業因疫情因素大多皆為負成長，從進出口貿易量來看 3C 產品、醫療產品為緬

甸目前正需之產業。從 BCG 矩陣分析以及貿易量分析上來看市佔較為的產業為礦產品和紡織品，而醫療產品與防疫產品或許在疫情期間市場成長率將會持續成長。