第1章　轉(zhuǎn)行經(jīng)歷及心路歷程 1
1.1　轉(zhuǎn)行經(jīng)歷 2
1.2　學(xué)習(xí)Power BI的心路歷程 4
1.3　數(shù)據(jù)時(shí)代的背景 5
1.4　總結(jié) 7
1.5　作業(yè) 7
第2章　數(shù)據(jù)理論基礎(chǔ) 8
2.1　關(guān)系映射反演原則及應(yīng)用 9
2.2　DIKW模型 11
2.3　數(shù)據(jù)遺傳學(xué)定律 12
2.4　總結(jié) 14
2.5　作業(yè) 14
第3章　對(duì)數(shù)據(jù)的思考 15
3.1　什么數(shù)據(jù)能分析 16
3.2　什么是“表” 16
3.3　什么是標(biāo)準(zhǔn)表 19
3.4　數(shù)據(jù)是“變”出來的 23
3.5　業(yè)務(wù)用戶心目中的IT人員 24
3.6　數(shù)據(jù)訪問權(quán)限 26
3.7　數(shù)據(jù)的成本 29
3.8　數(shù)據(jù)是一個(gè)任人打扮的小姑娘 30
3.9　“養(yǎng)”數(shù)據(jù) 31
3.10　數(shù)據(jù)管理 32
3.11　總結(jié) 33
3.12　作業(yè) 33
第4章　商業(yè)智能及其背后的設(shè)計(jì) 34
4.1　什么是商業(yè)智能 35
4.2　商業(yè)智能工具應(yīng)具備的能力 35
4.3　如何在企業(yè)內(nèi)部推廣Power BI 38
4.4　數(shù)據(jù)分析師的新定位 39
4.5　關(guān)于商業(yè)智能架構(gòu)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(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 53
4.7　以IT為主導(dǎo)的商業(yè)智能項(xiàng)目必將失敗 56
4.8　商業(yè)智能的價(jià)值導(dǎo)向 57
4.9　不要“神話”Power BI 62
4.10　不在于技術(shù)，而在于管理和認(rèn)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(huì)議 67
4.13　如何匯報(bào)工作 71
4.14　從會(huì)吵架開始 71
4.15　總結(jié) 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(jié)構(gòu) 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(gè)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(gè)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(xùn) 84
5.6.5　使用Power BI官方論壇 84
5.6.6　加入學(xué)習(xí)小組或群 84
5.6.7　付費(fèi)咨詢 85
5.6.8　閱讀專業(yè)書籍 85
5.6.9　掌握學(xué)習(xí)方法 86
5.6.10　不斷地思考、實(shí)踐和總結(jié) 88
5.7　Power BI的學(xué)習(xí)路線 88
5.7.1　是學(xué)習(xí)一點(diǎn)點(diǎn)，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(xué)習(xí)SQL或Python 90
5.9　Power BI的通用化設(shè)計(jì)理念 92
5.10　總結(jié) 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(shù)據(jù)的不同 98
6.3　使用Power Query獲取數(shù)據(jù) 100
6.3.1　從Excel文件中獲取數(shù)據(jù) 100
6.3.2　從CSV/TXT文件中獲取數(shù)據(jù) 110
6.3.3　從PDF文件中獲取數(shù)據(jù) 112
6.3.4　從文件夾中獲取數(shù)據(jù) 114
6.3.5　從SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取數(shù)據(jù) 125
6.3.6　從MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取數(shù)據(jù) 130
6.3.7　輸入數(shù)據(jù) 133
6.4　Power Query常用基礎(chǔ)操作 134
6.4.1　數(shù)據(jù)類型 134
6.4.2　將第一行用作標(biāo)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(fù)項(xiàng) 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(jù) 160
6.4.14　轉(zhuǎn)置 162
6.4.15　其他功能 162
6.5　Power Query實(shí)戰(zhàn) 162
6.6　Power Query的其他功能 168
6.6.1　查詢依賴項(xiàng) 168
6.6.2　管理參數(shù) 169
6.6.3　查詢管理 169
6.6.4　數(shù)據(jù)源設(shè)置 170
6.7　Power Query中的M函數(shù) 170
6.7.1　什么是M函數(shù) 170
6.7.2　高級(jí)編輯器 173
6.8　總結(jié) 173
6.9　作業(yè) 174
第7章　數(shù)據(jù)模型 175
7.1　什么是數(shù)據(jù)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(shí)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(shù)據(jù)模型的關(guān)系 190
7.7.1　表關(guān)系 192
7.7.2　交叉篩選器方向 196
7.7.3　管理關(guān)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(jì)算表 208
7.8.4　如何選擇新建列、度量值、計(jì)算表 210
7.8.5　如何學(xué)習(xí)DAX 212
7.8.6　DAX常用函數(shù) 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(shù)據(jù)模型管理規(guī)范 225
7.10.1　調(diào)整字段匯總方式 225
7.10.2　隱藏非必要字段 227
7.10.3　關(guān)閉“自動(dòng)日期/時(shí)間”功能 228
7.11　在DAX表達(dá)式中使用變量 228
7.11.1　變量的語(yǔ)法 229
7.11.2　變量的特性 230
7.12　DAX表達(dá)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(gòu)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(shù) 245
7.17　總結(jié) 251
7.18　作業(yè) 251
第8章　數(shù)據(jù)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(duì)象 254
8.1.2　主題 258
8.1.3　頁(yè)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(yè)面導(dǎo)航器 264
8.2　報(bào)告、儀表板和數(shù)據(jù)大屏的區(qū)別 265
8.3　Power BI Service管理 266
8.4　總結(jié) 268
8.5　作業(yè) 268
第9章　Power BI優(yōu)化最佳實(shí)踐 269
9.1　Power Query優(yōu)化 270
9.1.1　使用合適的數(shù)據(jù)源 270
9.1.2　只加載所需的數(shù)據(jù) 271
9.1.3　優(yōu)先使用SQL查詢語(yǔ)句加載數(shù)據(jù) 271
9.1.4　使用參數(shù) 272
9.1.5　使用部分?jǐn)?shù)據(jù)做預(yù)轉(zhuǎn)換 272
9.1.6　盡量不在Power Query中進(jìn)行復(fù)雜處理 272
9.1.7　嘗試將數(shù)據(jù)源規(guī)范為標(biāo)準(zhǔn)表 273
9.1.8　使用Table.Buffer函數(shù)提高計(jì)算效率 273
9.1.9　使用合適的數(shù)據(jù)類型 273
9.1.10　設(shè)置并行加載表 273
9.2　數(shù)據(jù)模型優(yōu)化 273
9.2.1　使用一對(duì)多關(guān)系 274
9.2.2　反結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì) 274
9.2.3　減少維度表的行數(shù) 274
9.2.4　關(guān)閉部分設(shè)置選項(xiàng) 275
9.2.5　減少列基數(shù) 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(shè)計(jì) 280
9.2.11　使用合適的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(duì)象的數(shù)量 282
9.3.2　使用背景來管理布局 283
9.3.3　盡量使用默認(rèn)的視覺對(duì)象 283
9.3.4　特殊的可視化呈現(xiàn) 283
9.3.5　使用SVG輔助畫圖 283
9.3.6　打開所有的預(yù)覽功能 284
9.3.7　報(bào)告細(xì)節(jié)優(yōu)化 284
9.4　硬件優(yōu)化 287
9.4.1　CPU 287
9.4.2　內(nèi)存 290
9.4.3　硬盤 291
9.4.4　顯卡 291
9.4.5　網(wǎng)卡/帶寬 291
9.4.6　屏幕 292
9.4.7　小結(jié) 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(nèi)存不足 293
9.5.3　異常排查及排錯(cuò)技巧 294
9.5.4　使用性能分析器巧妙排查異常 295
9.6　總結(jié) 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(shù)據(jù)透視表 311
10.5　Cube函數(shù) 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(shù)與切片器搭配使用 327
10.6　表查詢 329
10.7　Cube函數(shù)優(yōu)化 337
10.7.1　縮短公式的長(zhǎng)度 337
10.7.2　提高函數(shù)計(jì)算效率 341
10.7.3　獲取所有成員作為維度 342
10.7.4　實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用建議 347
10.8　個(gè)人商業(yè)智能 348
10.9　總結(jié) 349
10.10　作業(yè) 349