如今，企业的经营发展都离不开数据分析的支持，根据数据分析结果，即时掌握业务管理状态，规划未来发展。以Excel作为桌面端应用，数据库作为后台业务平台的传统技术，已经不能完全满足用户对大数据、自助式、可视化、快速调整和交互分析的需求。这些新的挑战告诉我们，数据分析已经进入“全员商业智能”的新阶段。
微软商业智能可视化数据分析工具Power BI与Office一样简单易用，是理想的“全员商业智能”产品。它包括Power BI Desktop、Power BI Online Service、Power BI App等组件，并以互联网思维打造，且Desktop版（即桌面版）完全免费使用，已经连续3年在同类产品中排名第一。Excel 2016以上版本也融入了Power BI部分技术，大大增强了Excel的数据处理建模分析能力。
我们将Power BI与实际应用相结合，按照数据分析流程向读者介绍如何利用Power BI完成数据导入、清洗与预处理、建立数据分析模型、可视化报表设计、在线报表发布。通过案例演示，让从事销售、采购、财务、人事等数据分析岗位的读者快速掌握Power BI应用。本书中的操作界面以2020年更新版本为主。
本书内容
全书共分为5章，从大数据可视化分析入门开始，再结合大数据分析流程，用严谨的逻辑思路完成每个章节的案例讲解。
第1章回顾企业数据管理、分析中遇到的问题与挑战；了解什么是商业智能，什么是数据可视化分析；Microsoft Power BI技术的特点与产品组成。
第2章数据规范化是数据可视化统计分析的基础，本章介绍的内容涉及数据获取、数据清洗、数据结构调整、多重数据追加合并四个方面。
第3章数据分析模型是Power BI的主要功能，负责对查询加载的外部数据建立关系结构、进行分析计算，本章介绍的内容涉及数据关系结构建立、DAX数据表达式、计算列与度量值计算等技术。
第4章在 Power BI Desktop 中选择不同类型的可视化对象，访问在线图表模板，构建业务分析各个维度综合可视化报表，并根据数据源控制数据交互分析设置。
第5章讲解Power BI服务的相关功能，实现从Desktop客户端发布报表给团队成员，完成数据分析团队协作。
本书特点
全书内容根据销售数据分析设计案例，将Power BI各个功能组件的规范使用思路与操作技巧融合在不同的章节模块中。
本书主要有以下特点：
 逻辑结构清晰，书中思路主线明确，按章节顺序展开一个综合案例，让读者可以完整学习数据分析的每个环节。每章在前面有知识思维导图，最后有知识总结，读者可以轻松掌握关键知识点。
 还原实战场景，书中的案例有场景、有问题，尽可能还原工作中的实际场景，让读者掌握后容易举一反三进行应用。
 图解关键步骤，本书没有采取详细列举操作步骤的撰写方法，仅对关键步骤进行图示标记说明。
 配套案例文档，将书中讲解的案例素材文档进行分享，方便读者学习和演练，并提供视频教程优惠码，配套案例文档和视频教程优惠码获取方法详见封底说明。
本书适合有一定Excel软件基础的职场人士阅读，对于关键操作步骤会用图示展现，希望能帮助读者实现快速阅读、快速掌握。
书中难免有错漏之处，希望广大读者批评、指正，可以通过以下方式联系我们。本书的提高和改进离不开读者的帮助和时间的考验。在写作过程中，感谢苏家杏先生、赵保恒先生、许盼攀先生、闫珑先生和章永启先生在百忙之中的推荐，感谢编者家人的全力支持。

《Power BI商务智能数据分析》是一本教你用Microsoft Power BI分析处理经营业务数据的教程。《Power BI商务智能数据分析》从职场实战出发，精选作者线下培训课程精华，能够帮助企事业单位各部门数据分析人员，通过图形化工具界面，轻松完成大数据处理与可视化交互分析。
《Power BI商务智能数据分析》共分为5章，帮助你从商业智能、数据可视化分析的*新技术入门；按照数据分析流程，逐步完成数据清洗与预处理、建立数据分析模型、可视化报表设计、在线报表发布等工作。Microsoft Power BI以互联网思维打造产品，桌面端免费，每月迭代更新，本书中的Power BI桌面版与Online版操作界面以2020年更新版本为主。
《Power BI商务智能数据分析》适合企事业单位数据分析人员阅读。

赵悦，东方瑞通高级讲师。15年以上企业信息技术咨询经验，在大数据可视化分析领域，参与国内外多家大型企业项目，实现全员BI赋能，服务企业包括中国石化、中国联通、戴姆勒奔驰、西门子、诺和诺德、联合利华、金佰利、比亚迪腾势汽车。项目经验涉及供应链、销售、人事、财务等部门。

王忠超，北京科技大学 MBA；北大纵横管理咨询公司 合伙人；微软（中国）员工技能提升项目特聘讲师；微信公众号“Office职场训练营”创始人；17年企业Office实战培训经验；12年企业管理咨询经验。

前言
第1章Power BI数据可视化分析技术/
1.1商业智能技术/
1.1.1商业智能技术发展概况/
1.1.2数据可视化解决方案介绍/
1.2Power BI组件与报表设计流程/
1.2.1产品组成/
1.2.2产品应用流程/
1.3配置Power BI应用环境/
1.3.1安装Power BI Desktop/
1.3.2申请Power BI服务账户/
1.3.3Excel PowerPivot组件加载方法/
1.4总结/
第2章PowerQuery数据清洗与预处理/
2.1PowerQuery数据导入/
2.1.1PowerQuery应用特点/
2.1.2外部数据获取/
2.1.3PowerQuery编辑器介绍/
2.2数据清洗/
2.2.1数据规范要求/
2.2.2数据记录行、列整理/
2.2.3文本清洗转换提取/
2.2.4日期和时间的整理/
2.3数据结构调整/
2.3.1数据填充与逆透视/
2.3.2不聚合透视表设计/
2.3.3自定义列与分组/
2.4多表格数据合并/
2.4.1追加查询/
2.4.2数据源深化——工作簿多表格数据整合/
2.4.3数据源深化——从文件夹中合并多个Excel工作簿数据/
2.4.4合并查询/
2.5Excel.PowerQuery数据查询应用/
2.5.1Exce PowerQuery应用/
2.5.2Excel PowerQuery数据查询结果加载选项/
2.6总结/
第3章数据分析模型/
3.1数据模型介绍/
3.1.1数据建模主要作用/
3.1.2DAX表达式/
3.2建立模型关系结构/
3.2.1事实表和维度表/
3.2.2建立表关系方法/
3.2.3关系属性/
3.3日期表作用与编辑/
3.3.1添加日期表到数据模型/
3.3.2利用计算列扩充表字段/
3.3.3建立日期维度关系模型/
3.3.4按月排序设置/
3.4度量值计算/
3.4.1度量值分类/
3.4.2组织度量值/
3.4.3销售数据汇总/
3.4.4任务完成率分析/
3.4.5两年同比分析/
3.4.6时间智能函数/
3.4.7度量值编辑优化/
3.5新建计算表/
3.5.1计算表介绍/
3.5.2合并数据表/
3.5.3交叉联合表/
3.5.4提取维度表/
3.5.5生成日期表/
3.6Excel数据模型应用/
3.6.1启用PowerPivot/
3.6.2PowerPivot数据建模/
3.6.3度量值与计算列/
3.6.4基于数据模型创建数据透视表/
3.6.5Excel数据模型导入Power BI Desktop/
3.7总结/
第4章可视化报表设计/
4.1常规可视化报表设计/
4.1.1页面基本设置/
4.1.2添加标题文字/
4.1.3设置筛选器/
4.1.4添加摘要数据/
4.1.5创建产品类别环形图表/
4.1.6对比各个地区销售业绩/
4.1.7按月对比销售业绩与任务完成度/
4.2探索报表交互分析与动态呈现功能/
4.2.1编辑报表交互控制/
4.2.2应用数据切片器/
4.2.3数据深化钻取/
4.2.4跨页面钻取相关信息/
4.2.5自定义工具提示/
4.2.6探索可视化效果的数据/
4.3其他可视化图表设计/
4.3.1散点图/
4.3.2分解树/
4.3.3数据地图/
4.3.4下载免费可视化对象模板/
4.4总结/
第5章Power BI在线报表服务/
5.1Power BI在线服务/
5.1.1登录在线服务查看报表/
5.1.2从Power BI Desktop发布报表/
5.2应用Power BI Pro工作区/
5.2.1报表数据集/
5.2.2编辑报表/
5.2.3创建仪表板/
5.2.4发布Excel报表/
5.3数据集维护/
5.3.1更新数据集/
5.3.2共享数据集/
5.4总结/