Analyzing Data with Power BI and Power Pivot for Excel

《使用Power BI和Excel的Power Pivot分析数据》这本书是数据分析领域的一本重要著作，由Alberto Ferrari和Marco Russo合著，由微软出版社出版。该书详细介绍了如何使用Power BI和Power Pivot for Excel工具来构建和分析数据模型，以支持企业进行数据驱动的决策。 我们来理解书中的核心概念——数据建模。数据建模是数据管理和分析的基础，它是指根据实际业务需求，创建一个简化的、抽象的数据表示。在Excel和Power BI环境中，数据建模通常涉及到创建关系模型，这个模型定义了不同数据表之间的关系，以及这些关系如何协同工作来支持分析。数据模型可以包括维度表和事实表，维度表用于描述业务实体（如日期、产品、地区等），而事实表则包含了业务的度量指标（如销售额、数量等）。 书中的第一章介绍了数据建模的基础知识，为读者打下了坚实的理论基础。紧接着，作者介绍了如何使用头尾表（header/detail tables）来细化数据的维度。头尾表是处理复杂数据关系的一种技术，通常将一个主表（头表）与多个细节表（尾表）相连接，以展示更多维度的信息。而当业务情况需要从多个角度或多个独立的事实表进行分析时，可以使用多事实表策略，这在第三章得到了讨论。 时间日期的处理是数据分析中不可或缺的部分，第四章详细讲述了如何在数据模型中处理日期和时间，这包括了创建日历表、处理时间间隔和周期性事件等技巧。同时，跟踪历史属性是一个关键需求，特别是在需要分析随时间变化的数据时。第五章探讨了如何使用快照来跟踪历史属性，确保了分析的连续性和时间一致性。 在处理数据时，有时候我们需要对比不同时间点的数据，第六章介绍了如何使用快照技术来分析这些数据。而当我们需要对日期和时间间隔进行分析时，第七章提供了解决方案，例如如何处理具有不同时间粒度的数据。 多对多关系的处理在数据模型中是一个挑战，因为它们要求创建一个间接表来表示两个维度之间的关联。第八章详细阐述了如何在数据模型中正确地建立和管理多对多关系。当面对不同粒度的数据时，第九章提供了一些实用的策略和技巧来处理不一致的数据粒度问题。 在商业智能分析中，细分数据模型是一种常见的需求，第十章探讨了如何建立有效的细分数据模型，以便进行市场细分、客户细分等分析。处理多货币数据是一个复杂的话题，特别是在跨国公司中，第十一章就如何在数据模型中处理和分析多货币数据给出了指导。 整本书不仅涵盖了理论知识，还包含了大量实用的示例，帮助读者深入理解和掌握使用Power BI和Power Pivot进行数据分析的技巧。书的每个章节都详细讨论了具体的技术细节，并提供了清晰的指导和最佳实践。此外，虽然这本书详细讨论了2017年版本的相关内容，但它的核心概念和技术仍然对理解当前版本的数据分析工具有着重要的价值。 版权信息部分显示了这本书的出版信息，包括出版商、版权、ISBN号码、印刷信息，以及提供了一些联系和反馈的指引。通过这些信息，读者可以了解到如何获取这本书，并在阅读过程中遇到问题时寻求帮助。 书中还包含了一些有关出版社、图书馆控制编号、ISBN号码的介绍，这些信息有助于读者在购买书籍或寻找相关信息时进行鉴别。同时，出版社也提醒读者，书中的内容仅可以用于学习目的，未经授权不得随意复制或传播。这强调了知识产权在数据分析工作中的重要性。 此外，出版社列举了一系列由Alberto Ferrari和Marco Russo著作的其它书籍和资料，这表明两位作者在数据分析和商业智能领域有着深厚的知识背景和丰富的实践经验。通过阅读此书，读者可以期待获得与这些专家同行的宝贵经验。 通过出版社提供的反馈链接，读者可以分享他们对书籍的看法和评价，这有助于出版社收集读者反馈，从而不断提高出版物的质量。整体而言，这本书是数据分析从业者的必备参考书籍，它不仅提供了全面的技术内容，还包含了实用的操作案例和最佳实践。