具体描述
本书全面系统地介绍了Microsoft公司新近推出的绘图软件Visio 2000专业版方方面面的内容。全书共分十章和两个附录，分别介绍了Visio 2000基础、Visio 2000工作环境、Visio 2000使用初步、Visio 2000图形处理、Visio 2000绘图页及文本编辑、Visio 2000典型样板的使用、Visio 2000与其他软件共享图形、使用Visio 2000
精通数据可视化与流程建模：Power BI 权威实战指南 本书特色与定位 本书并非针对特定旧版软件如 Visio 2000 的操作手册，而是一本全面覆盖现代数据分析与商业智能核心工具——Microsoft Power BI 的深度实战教程。我们聚焦于如何利用当前最前沿的技术和工具，将复杂、海量的数据转化为清晰、可操作的洞察力。无论您是数据分析师、业务决策者、IT 专业人员，还是希望提升报告制作效率的职场人士，本书都将是您构建动态、交互式仪表板的必备指南。 本书的结构设计旨在实现从基础概念到高级功能的全方位覆盖，确保读者不仅学会“如何点击”，更能理解“为何如此设计”，从而真正掌握数据叙事的艺术。 --- 第一部分：Power BI 基础与数据准备的艺术 (Data Foundation & Preparation) 本部分旨在为读者打下坚实的 Power BI 基础，重点解决数据获取、清洗和建模的难题，这是任何成功分析项目的基础。 第一章：数据时代的基石——Power BI 生态系统概览 Power BI Desktop、Service 和 Mobile 之间的关系与协同工作模式。 理解许可模式（Pro, Premium, Embedded）及其在企业环境中的应用场景。 安装配置与界面导航：熟悉“透视图”、“报表视图”和“数据视图”的布局与核心功能。 第二章：数据源的连接与导入：无缝对接您的数据世界 连接主流数据源：Excel、CSV、SQL Server、Azure Synapse 等关系型数据库。 非结构化数据处理初探：如何有效导入 Web 数据和 OData 源。 处理实时数据流（Streaming Datasets）的概念介绍与初步连接设置。 实战演练： 建立一个多源混合数据集连接，演示连接失败的常见排查方法。 第三章：Power Query 革命——数据清洗与转换的强大引擎 Power Query Editor（M 语言环境）的深度解析。 数据清洗的黄金法则： 处理缺失值（Nulls）、重复项和异常数据。 数据塑形技术：透视（Unpivot）、合并查询（Merge）与追加查询（Append）的精确操作指南。 自定义列的创建与函数应用：使用简单的 M 语言语法进行数据转换逻辑的固化。 参数化查询设计：创建可重用、易维护的数据加载模板。 第四章：数据模型构建：关系、基数与方向的哲学 理解数据建模的核心：为什么需要模型？（性能与准确性） 创建和管理表间关系：一对多、多对多关系的正确建立。 关键概念辨析： 关系基数（Cardinality）与交叉筛选方向（Cross Filter Direction）对计算结果的决定性影响。 星型模型与雪花模型的实践应用：何时选择何种结构以优化查询性能。 性能优化初探：识别和处理冗余列与不必要的行。 --- 第二部分：DAX 语言的精髓与计算逻辑 (DAX Mastery) DAX（Data Analysis Expressions）是 Power BI 的灵魂所在。本部分将带领读者从基础度量值（Measures）构建，逐步深入到复杂时间智能和上下文转换的殿堂。 第五章：DAX 基础入门：度量值与计算列的构建 度量值（Measures）与计算列（Calculated Columns）的区别与适用场景分析。 基础聚合函数应用：SUM, AVERAGE, COUNTROWS 等。 上下文（Context）的革命： 理解行上下文（Row Context）与筛选上下文（Filter Context）的差异。 使用 CALCULATE 函数：DAX 中的“瑞士军刀”，学习如何操纵筛选器。 第六章：高级 DAX 技巧：迭代器与逻辑思维 迭代器函数详解：SUMX, AVERAGEX 等 X 族函数的实战应用。 逻辑判断与条件聚合：IF, SWITCH, AND, OR 的组合运用。 动态排序与排名： 使用 RANKX 创建动态排名系统。 错误处理：使用 IFERROR 和 ISBLANK 确保报告的健壮性。 第七章：时间智能分析的艺术 (Time Intelligence) 设置日期表（Date Table）的必要性与最佳实践。 计算同比（YTD）、环比（MOM）和年度累计值（YTD）：精确的时间跨度计算公式。 自定义时间段对比：计算任意区间（如上季度、过去 30 天）的指标对比。 处理非标准日历（如财政年度）的 DAX 实现方案。 第八章：深入理解筛选上下文的转换 ALL, ALLEXCEPT, ALLSELECTED 函数的应用场景与区别。 筛选器传递（Filter Propagation）： 深入剖析 DAX 计算如何通过模型关系进行筛选。 使用 TREATAS 语句实现非标准关系的筛选操作。 计算流分析： 通过 DAX Studio 等工具追踪复杂计算的执行路径。 --- 第三部分：构建引人入胜的可视化与报告设计 (Visualization & Storytelling) 本部分侧重于如何将强大的数据模型转化为用户友好的、具有商业洞察力的交互式报表。 第九章：标准可视化图表的精细化控制 柱形图、折线图、饼图的最佳使用场景：避免“误导性”可视化。 散点图与气泡图：揭示变量间的相关性。 表格与矩阵：通过条件格式化突出关键绩效指标（KPIs）。 地图可视化：使用 ArcGIS Maps 或 Shape Maps 进行地理空间分析。 第十章：交互式报告设计与用户体验 书签（Bookmarks）和导航按钮的运用：创建多页导航和“What-If”分析场景。 同步切片器（Synced Slicers）：确保跨页面的筛选一致性。 工具提示（Tooltips）的高级定制：创建信息丰富的钻取卡片。 响应式设计基础：如何确保报表在不同屏幕尺寸上的显示效果。 第十一章：自定义可视化与报表美学 导入和配置自定义视觉对象（Custom Visuals）的风险与收益。 使用 R/Python 集成进行高级统计图表（如箱线图、热力图）的渲染。 主题（Themes）的应用与管理：实现企业品牌视觉识别的统一。 设计原则： 遵循 Tufte 原则，最小化数据墨水比（Data-Ink Ratio）。 --- 第四部分：性能优化与 Power BI Service 部署 (Deployment & Performance) 强大的报告必须快速响应。本部分讲解如何部署报告、管理权限并对性能瓶颈进行诊断与修复。 第十二章：数据刷新、安全与协作 配置网关（Gateway）以连接本地数据源。 理解数据集（Dataset）与报告（Report）的权限分离。 行级别安全性（Row-Level Security, RLS）：使用 DAX 定义动态安全规则。 App 工作区管理：内容发布、共享与审批流程。 第十三章：Power BI 性能诊断与优化 性能瓶颈定位： 使用 Performance Analyzer 分析报表加载时间。 DAX 查询性能优化：重写低效的 CALCULATE 语句。 数据模型优化：处理高基数（High Cardinality）列，以及最佳的数据类型选择。 理解和管理刷新失败的常见原因及自动化恢复策略。 附录 A：M 语言参考速查表 附录 B：常用 DAX 函数速查与示例 附录 C：Power BI 最佳实践清单
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目录信息
第一章 Visio 2000基础 1
1.1 Visio 2000简介 1
1.2 Visio 2000新增功能 5
1.3 Visio 2000系统配置 6
1.4 Visio 2000的安装 7
· · · · · · (收起)
1.1 Visio 2000简介 1
1.2 Visio 2000新增功能 5
1.3 Visio 2000系统配置 6
1.4 Visio 2000的安装 7
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