商品描述
作者:戴士寶、Taiwan Power BI User Group 共同版主、I Master Power BI 社群創辦人 出版社:旗標 出版日:1130131 ISBN:9789863127789 語言:中文繁體 裝訂方式:平裝 內容簡介 在這個以數據為核心的時代,企業的數據轉型不再是選擇,而是必然。《PowerBI x Copilot x ChatGPT 商業報表設計入門:資料清理、資料模型、資料視覺化到共享報表建立全局觀念》是一本為這一轉型需求而生的專業書籍。作者戴士寶 Stark,憑藉在 Power BI 領域的豐富經驗,為讀者提供全面而深入的學習途徑。 本書從「資料流」的視角切入,全面介紹 Power BI 的各個方面,從資料清理、資料模型建構,到資料視覺化和雲端分享報表等。對於初學者而言,這本書從第一頁到最後一頁是一個完整的學習路徑,可以逐步掌握 Power BI 的各項工具和技能。對於已經有一定經驗的 Power BI 使用者,本書提供了新的視野和啟發,在現有基礎上進一步提升。 在書中亦引入了 Copilot 和 ChatGPT 等 AI 工具,使讀者在學習過程中能夠更高效地解決問題。此外,書中豐富的實戰案例和 Stark 的「無私分享」和「無私小撇步」,不僅豐富了讀者的操作技巧,更深化了對 Power BI 應用場景的理解。 尤其值得一提的是,書中對資料視覺化的深入探討和實作指導,透過詳細講解 Power BI Desktop 的強大功能,如欄位參數、深度鑽研分析和客製化工具提示等,使讀者更能夠充分發揮 Power BI 的潛力。 本書是一本既適合初學者又能滿足有經驗使用者需求的實用工具書。它不僅提供了全面的技術知識,更是一個實戰平台,讓讀者能夠將學到的知識直接應用於實際工作,有效推動個人和企業的數據轉型進程。 本書特色: 本書以其獨特的視角和實用性,為讀者提供了一個全面學習 Power BI 的絕佳機會。特色包括: ●資料流導向學習:這是業界唯一從「資料流」的角度出發,全面深入地介紹 Power BI 的書籍。內容覆蓋從資料清理、資料模型構建,到資料視覺化及雲端分享報表等各階段的重要工具和技巧。 ●結合 AI 工具:書中巧妙融合了 Copilot 與 ChatGPT 這兩項先進的 AI 工具,協助讀者有效解決問題,提升學習和應用的效率。 ●實戰案例分析:每章都配有大量貼近實際工作場景的案例,幫助讀者將所學知識迅速應用於工作之中,從理論到實踐一氣呵成。 ●Stark 的經驗分享:書中包含「Stark 無私分享」及「Stark 無私小撇步」單元,Stark 將自己多年來的經驗和心得毫無保留地傳授給讀者,讓操作細節更加精準有效。 ●資料視覺化專案實作:書中以實際專案為例,指導讀者掌握 Power BI 的強大功能,如欄位參數、鑽研分析和客製化工具提示等,讓讀者能夠充分發揮 Power BI 的潛力。 ●持續學習的支援:Stark 在他的 Instagram、部落格、電子報等媒體持續提供學習文章以及新功能分享。 ●全彩印刷:詳細的操作與視覺化過程,用彩色呈現更能所見即所得。 作者簡介 作者介紹戴士寶 戴士寶,或可稱 Stark,現職為外商軟體工程師。Stark 擁有四年豐富的資料視覺化實戰經驗,擅長使用 Power BI 為組織實現數據轉型,包含傳統產業、百貨零售業、學術界及半導體科技業。 除此之外,Stark 已累積超過百名學員的授課經驗,這些授課包括實體與線上課程。他也是 Taiwan Power BI User Group 的共同版主,這是一個擁有超過萬名成員的社群,成員旨在 Power BI 的知識分享和交流。 Stark 亦積極於社交媒體和自媒體領域發揮影響力。他創立的 I Master Power BI 品牌旨在推廣 Power BI 知識,吸引了大量的關注。他的 Instagram 帳號 I_Master_Power_BI 擁有超過 2,800 名追蹤者,而他的電子報則擁有超過 700 名訂閱者。透過這些平台,Stark 定期分享關於 Power BI 的最新動態和實用技巧。 若您對學習 Power BI 有興趣,還可以在以下平台找到 Stark: ●Instagram:https://www.instagram.com/i_master_power_bi/ ●電子報:https://convertkit.imasterpowerbi.com/newsletter-book-online ●部落格:https://imasterpowerbi.com/譯者介紹 目錄 〈第一篇〉Power BI 基本認識 第 1 章 揭開 Power BI 面紗:背景與專有名詞介紹 1.1 為什麼需要 Power BI? 1.2 初識 Power BI 家族的系列產品 1.3 如何挑選最適合的 Power BI 產品做為最佳解決方案 1.4 資料流:理解報表數字背後的歷程 1.4.1 資料蒐集 1.4.2 資料清理 1.4.3 資料模型 1.4.4 資料視覺化 第 2 章 Power BI Desktop 初識與實作:銷售報表 2.1 Power BI 報表實作:銷售成效追蹤報表 2.2 匯入資料源 2.3 啟用新版功能:物件專屬互動(On-object Interaction) 2.4 認識視覺效果 2.5 建立篩選:使用「交叉分析篩選器」視覺效果 2.5.1 製作年度篩選器 2.5.2 完成剩餘的篩選器 2.6 銷售額對月份走勢:使用「折線圖」視覺效果 2.6.1 為折線圖新增欄位 2.6.2 修改欄位的格式 2.7 不同產品類別銷售額比較:利用「群組直條圖」視覺效果 2.7.1 為群組直條圖增加欄位 2.7.2 修改欄位的格式 2.8 不同國家銷售渠道銷售成效比較:利用「群組直條圖」視覺效果 2.9 檢視我們完成的第一個 Power BI 專案 〈第二篇〉Power Query:資料清理的厲害工具 第 3 章 Power Query 基本操作 3.1 用 Power Query 匯入資料 3.1.1 Power Query 找不到檔案怎麼辦? 3.1.2 匯入檔案到 Power Query,以 CSV 為例 3.1.3 Power Query 的工作區塊 3.2 常用操作 (1) 3.2.1 變更資料表名稱 3.2.2 移除頂端資料列 3.2.3 使用第一個資料列作為標頭 3.2.4 移除重複的資料列 3.2.5 移除空白的資料列 3.2.6 分割資料行(依分隔符號) 3.2.7 分割資料行(依字元數) 3.2.8 移除資料行 3.3 常用操作 (2) 3.3.1 重新命名資料行標頭 3.3.2 取代值 3.3.3 修改資料行之資料型態 3.3.4 排序 3.3.5 檢視查詢所套用的步驟 3.3.6 參考資料表 3.3.7 分組依據 3.4 資料行的操作 3.4.1 新增自訂資料行 3.4.2 新增條件資料行 3.4.3 新增索引資料行 3.4.4 新增複製資料行 3.4.5 合併資料行 3.5 將 Power Query 的操作套進 Power BI 第 4 章 Power Query 進階操作 (1) 4.1 資料表的資料結構轉換 4.1.1 適合用做資料視覺化的資料結構 4.1.2 樞紐與取消樞紐資料行 4.1.3 轉換 1×1 資料結構 4.1.4 轉換 2×1 資料結構...