具体描述
Microsoft Office系列软件一向以其操作简便、功能齐全、实用方便等优点在办公领域中独领风骚。微软公司于2001年推出了办公软件Office XP，它在以前版本的基础上增添了许多实用功能和最新技术，各方面性能都更为突出。
本书作为一本基础教程，力图通过详细的论述和丰富的实例，带您迅速了解Office XP中各个组件的使用方法和操作技巧。各个组件分别为：Word 2002,Exc
深入探索现代数据分析与可视化：《Power BI 数据建模与商业智能实战》 本书面向所有希望将原始数据转化为洞察力，并应用于商业决策的专业人士。无论您是数据分析师、业务经理、财务规划师，还是希望提升报告制作效率的IT专业人员，本书都将为您提供一套全面、实战驱动的知识体系，助您驾驭业界领先的数据可视化和商业智能平台——Microsoft Power BI。 第一部分：奠定基石——Power BI 架构与数据准备的艺术 本书伊始，我们首先会带您系统地认识 Power BI 的核心组件及其在现代商业智能生态系统中的定位。我们不会止步于软件的简单介绍，而是深入剖析 Power BI Desktop、Service (云端服务) 和 Gateway（数据网关）三者如何协同工作，构建一个高效、安全的数据分析闭环。 第一章：商业智能的思维重塑 传统报表到交互式 BI 的演进： 探讨传统静态报告的局限性，并阐述 Power BI 如何通过自助服务 (Self-Service BI) 理念赋能业务用户。 数据驱动决策的流程模型： 介绍从数据源连接、清洗、建模、可视化到最终部署和共享的完整 BI 生命周期管理。 Power BI 许可与生态系统概览： 明确不同版本的适用场景（Pro, Premium, Embedded），以及与其他 Microsoft 365 和 Azure 服务的集成点。 第二章：数据获取与清洗的精工细作 这是构建可靠分析模型的第一步，也是最耗费精力的环节。本书将重点讲解如何使用 Power Query (M 语言) 进行高效的数据准备。 连接异构数据源的挑战与策略： 详尽介绍连接数据库（SQL Server, Oracle）、文件系统（Excel, CSV, JSON, XML）以及在线服务（SharePoint, Salesforce）的最佳实践。 Power Query 编辑器深度解析： 系统学习 M 语言的基础语法结构，重点掌握 “导航 (Navigation)”、“转换 (Transform)” 和 “应用步骤 (Applied Steps)” 的管理。 数据塑形实战技巧： 专注于解决实际工作中的“脏数据”问题，包括但不限于：合并查询（Append vs. Merge）、数据的逆“透视”操作 (Unpivot)、处理缺失值与异常值、日期表的自动化生成，以及使用自定义函数提高重复性任务的效率。 数据隐私级别的管理： 探讨在混合数据源环境下，如何设置正确的数据隐私级别以避免性能下降或数据泄露的风险。 第二部分：核心构建——数据建模的深度实践 一个健壮、高效的数据模型是 Power BI 性能和准确性的保证。本部分聚焦于 数据建模（Data Modeling），这是区分业余报告制作人和专业 BI 专家的关键所在。 第三章：关系数据库理论在 Power BI 中的应用 星型模式与雪花模式的构建： 深入理解维度表 (Dimension Tables) 和事实表 (Fact Tables) 的设计原则，并讲解如何应用这两种模式来优化查询性能。 关系的建立与管理： 详细讲解单向与双向关系 (Single vs. Bi-Directional Relationship) 的区别、适用场景及潜在的性能陷阱。强调“少即是多”的建模原则。 处理多对多关系（Many-to-Many）： 提供解决方案，例如使用桥接表 (Bridge Tables) 来有效地管理复杂的业务关联。 第四章：DAX 语言精通：从基础计算到高级时间智能 数据分析表达式（DAX）是 Power BI 的灵魂。本书将 DAX 的学习过程划分为易于理解的模块。 度量值 (Measures) 与计算列 (Calculated Columns) 的抉择： 明确两者的计算上下文（Row Context vs. Filter Context）差异，并指导读者在何时使用哪一个。 基础聚合函数与迭代器函数： 掌握 `SUMX`, `AVERAGEX` 等迭代函数，理解其在复杂计算中的威力。 核心概念：筛选上下文 (Filter Context) 的控制： 深入解析 `CALCULATE` 函数的语法、工作原理及其在修改现有筛选条件中的核心地位。 时间智能 (Time Intelligence) 函数库： 实战演练如何使用 `TOTALYTD`, `SAMEPERIODLASTYEAR`, `DATEADD` 等函数，快速构建年度至今、同期对比等关键业务指标。 高级 DAX 模式： 介绍如何构建更复杂的计算，如百分比的计算（Year-over-Year Growth）和基于排名的分析。 第三部分：视觉化呈现与商业洞察 数据只有被有效传达，才能产生价值。本部分专注于如何利用 Power BI 的可视化工具，将复杂的分析结果转化为直观、易懂的商业叙事。 第五章：设计高效的报告与仪表板 用户体验 (UX) 驱动的报告设计： 讲解如何遵循 F 模式和 Z 模式的阅读习惯来布局关键指标，确保信息层级的清晰性。 视觉对象选择指南： 讨论在不同情境下（趋势分析、分布、比较、构成）最合适的图表类型，例如何时使用树状图而非堆积柱状图。 交互性设计： 熟练运用切片器 (Slicers)、书签 (Bookmarks) 和导航按钮，创建流畅的“钻取” (Drill-through) 体验。 条件格式化与数据叙事： 利用背景颜色、图标集和数据条，突出关键数据点，引导用户的注意力。 第六章：进阶可视化与定制化扩展 地图可视化： 运用 ArcGIS Maps 或 Shape Map 来展示地理空间数据，并进行区域绩效分析。 自定义视觉对象： 探索 Power BI 市场中可用的第三方视觉对象，以及如何导入和配置它们以满足特定行业需求。 报表性能优化： 分析报告加载缓慢的原因，学习使用 Performance Analyzer（性能分析器） 定位耗时的 DAX 查询或视觉对象，并采取相应的优化措施（例如，减少不必要的双向关系或优化 DAX 表达式）。 第四部分：部署、共享与管理 构建完模型和报告后，如何安全、高效地将它们分发给企业用户是 BI 项目成功的最后一步。 第七章：Power BI Service 的管理与协作 工作区 (Workspaces) 的管理与权限设置： 明确“开发”、“测试”和“生产”环境的隔离策略，以及如何分配查看者、贡献者和管理员角色。 数据集、报表与仪表板的关系： 理解 Service 中这三者的生命周期和依赖关系。 数据刷新策略： 设置和监控计划刷新，配置数据网关连接本地数据源，确保数据的实时性与准确性。 App 的发布与分发： 使用 Power BI App 功能向最终用户提供简洁、集成的视图，简化用户访问体验。 第八章：嵌入式分析与自动化（面向高级用户） Power Automate 的集成： 使用 Flow 自动化数据警报，例如当关键指标（KPI）低于预设阈值时自动发送邮件通知。 Power BI 与 Azure 的连接： 简要介绍如何利用 Azure Analysis Services 或 Azure Synapse Analytics 作为企业级数据集的后端存储。 本书的特色： 本书所有的案例均基于金融、供应链和市场营销的真实业务场景，每一章都附带了详细的操作步骤截图和思考题，确保读者不仅“知道”如何操作，更能“理解”为何要如此操作，真正掌握 Power BI 在商业环境中解决复杂问题的能力。本书致力于培养读者构建端到端、高性能、易于维护的商业智能解决方案的专业能力。
作者简介
目录信息
第1章 Office XP的基本操作
1.1 Office XP概述
1.2启动Office XP的各种方法
1.3使用Office XP的快捷工具栏
1.4 Office XP的程序窗口
1.5退出Office XP
1.6提示和助手
思考与练习题
第2章 Word 2002的基本功能
2.1文档的新建和打开
2.2基本编辑操作
2.3光标的定位
2.4文档的保存
2.
· · · · · · (收起)
1.1 Office XP概述
1.2启动Office XP的各种方法
1.3使用Office XP的快捷工具栏
1.4 Office XP的程序窗口
1.5退出Office XP
1.6提示和助手
思考与练习题
第2章 Word 2002的基本功能
2.1文档的新建和打开
2.2基本编辑操作
2.3光标的定位
2.4文档的保存
2.
· · · · · · (收起)
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