大数据时代，掌握必要的数据分析能力，将大大提升你的工作效率和自身竞争力。Power BI是一种常用的数据分析工具，本书将详细讲解利用Power BI进行数据分析及可视化的相关知识。
书中主要内容包括：Power BI入门、数据集成、数据处理、基础操作、基础视觉对象、自定义视觉对象、数据分析表达式、创建数据报表、视觉对象开发、开发基于R的视觉对象等。
本书内容丰富，采用双色印刷，配套视频讲解，结合随书附赠的素材边看边学边练，能够大大提高学习效率，迅速掌握Power BI数据分析技能，并用于实践。
本书适合数据分析初学者、初级数据分析师、数据库技术人员、市场营销人员、产品经理等自学使用。同时，本书也可用作职业院校、培训机构相关专业的教材及参考书。
1 Power BI入门
2 Power BI数据集成
2.1 连接到单个数据文件 3
2.1.1 连接Excel工作簿 3
2.1.2 连接文本/CSV文件 4
2.1.3 连接JSON文件 6
2.1.4 连接PDF文件 7
2.1.5 连接数据文件夹 8
2.2 连接到关系型数据库 10
2.2.1 连接Access数据库 10
2.2.2 连接SQL Server数据库 12
2.2.3 连接MySQL数据库 13
2.2.4 连接PostgreSQL数据库 15
2.3 连接到其他数据源 17
2.3.1 连接Web在线数据 17
2.3.2 连接Vertical列式数据库 19
2.3.3 连接Dremio数据湖引擎 20
3 Power BI数据处理
3.1 M语言基础 24
3.1.1 M语言概述 24
3.1.2 M语言函数 28
3.2 查询编辑器简介 38
3.2.1 查询编辑器界面 38
3.2.2 “菜单栏”选项 38
3.2.3 “查询”窗格 39
3.2.4 “查询设置”窗格 39
3.3 数据处理和转换 40
3.3.1 主要操作概述 40
3.3.2 复制数据表 41
3.3.3 删除不需要的列 43
3.3.4 调整列的名称 43
3.3.5 删除不需要的行 44
3.3.6 调整数据类型 45
3.3.7 合并数据表 47
3.3.8 替换清理文本 48
3.4 追加与合并数据 49
3.4.1 追加数据 49
3.4.2 合并数据 51
3.5 数据分类汇总 55
4 Power BI基础操作
4.1 表的创建及其管理 58
4.1.1 表与表之间的关系类型 58
4.1.2 创建表之间的数据关系 59
4.1.3 管理表之间的数据关系 61
4.2 筛选器及其操作 62
4.2.1 筛选器及其类型 62
4.2.2 视觉对象级筛选器 64
4.2.3 筛选器的格式设置 66
4.2.4 相对日期范围筛选器 68
4.3 切片器及其操作 70
4.3.1 切片器及其创建 70
4.3.2 数字范围切片器 73
4.3.3 相对日期切片器 74
4.3.4 响应式切片器 76
4.3.5 层次结构切片器 78
4.4 Power BI与R的协同 79
5 Power BI基础视觉对象
5.1 基础视觉对象简介 81
5.1.1 基础视觉对象分类 81
5.1.2 如何选择视觉对象 82
5.2 视觉对象基本设置 84
5.2.1 坐标轴 84
5.2.2 图例 85
5.2.3 数据标签 86
5.2.4 属性 88
5.2.5 标题 89
5.2.6 效果 90
5.3 基础视觉对象及其案例 91
5.3.1 堆积条形图 91
5.3.2 堆积柱形图 92
5.3.3 簇状条形图 93
5.3.4 簇状柱形图 94
5.3.5 百分比堆积条形图 95
5.3.6 百分比堆积柱形图 96
5.3.7 折线图 97
5.3.8 分区图 98
5.3.9 堆积面积图 99
5.3.10 100%堆积分区图 100
5.3.11 折线和堆积柱形图 101
5.3.12 折线和簇状柱形图 103
5.3.13 丝带图 103
5.3.14 瀑布图 104
5.3.15 漏斗图 105
5.3.16 散点图 106
5.3.17 饼图 108
5.3.18 环形图 109
5.3.19 树状图 109
5.3.20 卡片图 110
5.3.21 多行卡 111
5.3.22 表 112
5.3.23 矩阵 113
5.3.24 分解树 115
5.3.25 其他视图 116
6 Power BI自定义视觉对象
6.1 自定义视觉对象概述 121
6.2 导入自定义视觉对象 122
6.2.1 从应用商店导入 122
6.2.2 从离线文件导入 124
6.2.3 其他方式导入 127
6.3 重要自定义视觉对象 128
6.3.1 点线图 128
6.3.2 日历图 130
6.3.3 子弹图 132
6.3.4 桑基图 133
6.3.5 雷达图 136
6.3.6 阳光图 138
6.3.7 和弦图 139
6.3.8 阿斯特图 141
6.3.9 小提琴图 143
6.3.10 词云 145
7 Power BI数据分析表达式
7.1 DAX表达式基础 149
7.1.1 DAX重要术语 149
7.1.2 DAX数据类型 152
7.1.3 DAX运算符 153
7.1.4 DAX常见错误 156
7.2 常用的DAX函数 158
7.2.1 聚合函数 159
7.2.2 逻辑函数 159
7.2.3 信息函数 161
7.2.4 三角函数 162
7.2.5 文本函数 163
7.2.6 日期和时间函数 164
7.3 表工具及应用案例 165
7.3.1 新建度量值及案例 165
7.3.2 快度量值及案例 168
7.3.3 新建列及案例 170
7.3.4 新建表及案例 171
7.4 创建日期表 177
7.4.1 通过CALENDAR函数 177
7.4.2 通过ADDCOLUMNS函数 179
7.4.3 构建动态日期表 181
7.4.4 创建空表 183
8 Power BI创建数据报表
8.1 报表概述 186
8.1.1 报表种类和特点分析 186
8.1.2 如何有效展示数据 187
8.1.3 报表色彩搭配的重要性 188
8.1.4 报表自动生成与导出 189
8.2 创建商品销售数据看板 189
8.2.1 规划看板 189
8.2.2 案例数据说明 190
8.2.3 导入案例数据 191
8.2.4 绘制视觉对象 194
8.2.5 案例小结 206
8.3 发布Power BI报表 207
9 Power BI视觉对象开发
9.1 搭建开发环境 211
9.1.1 安装Visual Studio Code 211
9.1.2 安装与配置Node.js 221
9.1.3 安装pbiviz程序包 225
9.2 开发自定义视觉对象 226
9.2.1 Power BI视觉对象简介 226
9.2.2 Power BI视觉对象属性 229
9.2.3 Power BI数据视图映射 235
9.3 发布Power BI自定义视觉对象 249
9.3.1 打包 Power BI 视觉对象 249
9.3.2 发布到Microsoft商业市场 251
10 开发基于R的视觉对象
10.1 创建R驱动的视觉对象 254
10.1.1 数据准备 254
10.1.2 编辑R脚本 255
10.1.3 向视觉对象包添加库 258
10.1.4 打包并导入视觉对象 260
10.2 对R视觉对象创建漏斗图 260
10.2.1 数据准备 260
10.2.2 创建R驱动视觉对象 261
10.2.3 基于R视觉对象改进 263
10.2.4 添加用户参数 264
10.2.5 可视化分析 266
10.2.6 注意事项 266
附录：面试40问 267
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