没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
Beginning Big Data with Power BI and Excel 2013.pdf
需积分: 10 9 下载量 111 浏览量
2019-05-18
19:17:19
上传
评论 1
收藏 20.71MB PDF 举报
温馨提示
在使用Power BI和Excel 2013启动大数据时,您将学习如何通过利用Microsoft Excel和Power BI的强大功能来解决业务问题,从NoSQL和SQL数据库及其他源导入数据,创建关系数据模型,并通过复杂的仪表盘和数据驱动的映射分析业务问题。 虽然从Power BI和Excel 2013开始大数据涵盖Hadoop和NoSQL数据库等重要工具,但它认识到大多数中小型企业没有Netflix、Target或Facebook的大数据处理需求。相反,它显示了如何导入数据并使用Power BI中Excel中提供的自助分析。正如您将在本书的众多案例中看到的,这些您已经知道如何使用的工具可以执行许多与许多人认为在大数据项目中执行的高端Apache工具相同的功能。 通过指导、洞察、建议和案例研究,以Power BI和Excel 2013开始大数据将向您展示如何: 从网页、SQL和NoSQL数据库、Azure Marketplace和其他源导入和混合数据。 利用数据透视表和数据透视图的分析能力,开发关系数据模型来跟踪趋势,并根据广泛的数据范围进行预测。 了解基本统计数据,并与PowerBI一起使用Excel进行复杂的统计分析,包括识别趋势和相关性。 使用Excel中的SQL跨多个表(包括NoSQL数据库)执行复杂的查询。 使用数据分析表达式(DAX)创建复杂的公式来解决实际业务问题。
资源推荐
资源详情
资源评论
Dunlop
US $ 39.99
Shelve in:
Applications/MS Excel
User level:
Beginning–Advanced
www.apress.com
SOURCE CODE ONLINE
RELATED
BOOKS FOR PROFESSIONALS BY PROFESSIONALS
®
Beginning Big Data with
Power BI and Excel 2013
In Beginning Big Data with Power BI and Excel 2013, you will learn to solve business
problems by tapping the power of Microsoft’s Excel and Power BI to import data from
NoSQL and SQL databases and other sources, create relational data models, and analyze
business problems through sophisticated dashboards and data-driven maps.
While Beginning Big Data with Power BI and Excel 2013 covers prominent tools such
as Hadoop and the NoSQL databases, it recognizes that most small and medium-sized
businesses don’t have the Big Data processing needs of a Netflix, Target, or Facebook.
Instead, it shows how to import data and use the self-service analytics available in Excel
with Power BI. As you’ll see through the book’s numerous case examples, these tools—
which you already know how to use—can perform many of the same functions as the
higher-end Apache tools many people believe are required to carry out in Big Data
projects.
Through instruction, insight, advice, and case studies, Beginning Big Data with Power
BI and Excel 2013 will show you how to:
• Import and mash up data from web pages, SQL and NoSQL databases, the Azure
Marketplace and other sources
• Tap into the analytical power of PivotTables and PivotCharts and develop relational
data models to track trends and make predictions based on a wide range of data
• Understand basic statistics and use Excel with PowerBI to do sophisticated statistical
analysis—including identifying trends and correlations
• Use SQL within Excel to do sophisticated queries across multiple tables, including
NoSQL databases
• Create complex formulas to solve real-world business problems using Data Analysis
Expressions (DAX)
9781484 205303
53999
ISBN 978-1-4842-0530-3
www.allitebooks.com
Beginning Big Data with Power BI and Excel 2013
Copyright © 2015 by Neil Dunlop
This work is subject to copyright. All rights are reserved by the Publisher, whether the whole or part of the
material is concerned, specifically the rights of translation, reprinting, reuse of illustrations, recitation,
broadcasting, reproduction on microfilms or in any other physical way, and transmission or information
storage and retrieval, electronic adaptation, computer software, or by similar or dissimilar methodology now
known or hereafter developed. Exempted from this legal reservation are brief excerpts in connection with
reviews or scholarly analysis or material supplied specifically for the purpose of being entered and executed
on a computer system, for exclusive use by the purchaser of the work. Duplication of this publication or
parts thereof is permitted only under the provisions of the Copyright Law of the Publisher’s location, in its
current version, and permission for use must always be obtained from Springer. Permissions for use may be
obtained through RightsLink at the Copyright Clearance Center. Violations are liable to prosecution under
the respective Copyright Law.
ISBN-13 (pbk): 978-1-4842-0530-3
ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-0529-7
Trademarked names, logos, and images may appear in this book. Rather than use a trademark symbol with
every occurrence of a trademarked name, logo, or image, we use the names, logos, and images only in an
editorial fashion and to the benefit of the trademark owner, with no intention of infringement of the trademak.
The use in this publication of trade names, trademarks, service marks, and similar terms, even if they are
not identified as such, is not to be taken as an expression of opinion as to whether or not they are subject to
proprietary rights.
While the advice and information in this book are believed to be true and accurate at the date of publication,
neither the authors nor the editors nor the publisher can accept any legal responsibility for any errors or
omissions that may be made. The publisher makes no warranty, express or implied, with respect to the
material contained herein.
Managing Director: Welmoed Spahr
Lead Editor: Jonathan Gennick
Development Editor: Douglas Pundick
Technical Reviewer: Kathi Kellenberger
Editorial Board: Steve Anglin, Mark Beckner, Gary Cornell, Louise Corrigan, Jim DeWolf,
Jonathan Gennick, Robert Hutchinson, Michelle Lowman, James Markham, Susan McDermott,
Matthew Moodie, Jeffrey Pepper, Douglas Pundick, Ben Renow-Clarke, Gwenan Spearing,
Matt Wade, Steve Weiss
Coordinating Editor: Jill Balzano
Copy Editor: Michael G. Laraque
Compositor: SPi Global
Indexer: SPi Global
Artist: SPi Global
Cover Designer: Anna Ishchenko
Distributed to the book trade worldwide by Springer Science+Business Media New York,
233 Spring Street, 6th Floor, New York, NY 10013. Phone 1-800-SPRINGER, fax (201) 348-4505, e-mail
orders-ny@springer-sbm.com, or visit www.springeronline.com. Apress Media, LLC is a California LLC
and the sole member (owner) is Springer Science + Business Media Finance Inc (SSBM Finance Inc).
SSBM Finance Inc is a Delaware corporation.
For information on translations, please e-mail rights@apress.com, or visit www.apress.com.
Apress and friends of ED books may be purchased in bulk for academic, corporate, or promotional use.
eBook versions and licenses are also available for most titles. For more information, reference our Special
Bulk Sales–eBook Licensing web page at www.apress.com/bulk-sales.
Any source code or other supplementary material referenced by the author in this text is available to
readers at www.apress.com. For additional information about how to locate and download your book’s
source code, go to www.apress.com/source-code/.
www.allitebooks.com
iii
Contents at a Glance
About the Author ��������������������������������������������������������������������������������������������������� xiii
About the Technical Reviewer ���������������������������������������������������������������������������������xv
Acknowledgments �������������������������������������������������������������������������������������������������xvii
Introduction ������������������������������������������������������������������������������������������������������������xix
■Chapter 1: Big Data������������������������������������������������������������������������������������������������ 1
■Chapter 2: Excel As Database and Data Aggregator �������������������������������������������� 15
■Chapter 3: Pivot Tables and Pivot Charts ������������������������������������������������������������ 35
■Chapter 4: Building a Data Model ������������������������������������������������������������������������ 55
■Chapter 5: Using SQL in Excel ������������������������������������������������������������������������������ 77
■Chapter 6: Designing Reports with Power View �������������������������������������������������� 99
■Chapter 7: Calculating with Data Analysis Expressions (DAX) �������������������������� 127
■Chapter 8: Power Query ������������������������������������������������������������������������������������� 145
■Chapter 9: Power Map ��������������������������������������������������������������������������������������� 173
■Chapter 10: Statistical Calculations ������������������������������������������������������������������ 203
■Chapter 11: HDInsight���������������������������������������������������������������������������������������� 225
Index ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 243
www.allitebooks.com
v
Contents
About the Author ��������������������������������������������������������������������������������������������������� xiii
About the Technical Reviewer ���������������������������������������������������������������������������������xv
Acknowledgments �������������������������������������������������������������������������������������������������xvii
Introduction ������������������������������������������������������������������������������������������������������������xix
■Chapter 1: Big Data������������������������������������������������������������������������������������������������ 1
Big Data As the Fourth Factor of Production �������������������������������������������������������������������� 1
Big Data As Natural Resource ������������������������������������������������������������������������������������������ 1
Data As Middle Manager �������������������������������������������������������������������������������������������������� 2
Early Data Analysis ����������������������������������������������������������������������������������������������������������� 2
First Time Line ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 2
First Bar Chart and Time Series ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������3
Cholera Map �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������3
Modern Data Analytics ����������������������������������������������������������������������������������������������������� 4
Google Flu Trends ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 4
Google Earth ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 5
Tracking Malaria ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 5
Big Data Cost Savings ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������5
Big Data and Governments ����������������������������������������������������������������������������������������������� 5
Predictive Policing ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 5
A Cost-Saving Success Story ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 6
Internet of Things or Industrial Internet���������������������������������������������������������������������������� 6
Cutting Energy Costs at MIT �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������6
www.allitebooks.com
剩余257页未读,继续阅读
资源评论
处女座程序员的朋友
- 粉丝: 348
- 资源: 104
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功