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第1章 迈好第一步——Power BI基础知识 10

1.1 Power BI：微软新神器 10

1.2 为什么选择Power BI 12

1.3 学习Power BI可能会遇到的问题 17

1.4 Power BI Desktop的安装和介绍 22

第2章 数据分析必经之路——Power BI报表制作全流程 30

2.1 连接数据源：迈出Power BI的第一步 30

2.1.1 导入Excel工作簿：最佳的数据搭档 30

2.1.2 获取数据：突破数据来源的限制 33

2.2 整理数据：修正数据中的明显错误 40

2.3 数据建模：厘清数据的内在联系 42

2.4 可视化：酷炫的数据表达方式 47

2.5 报表发布：与他人共享数据 50

第3章 整理不规范的数据——Power Query基本操作 54

3.1 知己知彼：初识Power Query编辑器 54

3.2 稳扎稳打：数据的简单处理 55

3.3 事半功倍：行列数据的转换 63

3.4 锦上添花：数据整理的进阶工具 70

第4章 为数据分析做准备——Power Query高级应用 78

4.1 添加列：增加辅助数据 78

4.1.1 添加重复列 78

4.1.2 添加条件列 78

4.1.3 添加自定义列 80

4.2 分组依据：分类汇总行列数据 82

4.3 合并与追加：汇总多个表的数据 83

4.3.1 合并查询 83

4.3.2 追加查询 85

4.4 列分析：轻松发现数据质量问题 88

4.5 M语言：数据处理的高级玩法 90

第5章 学习DAX的正确姿势——DAX语言入门 97

5.1 DAX语言：数据建模的核心和灵魂 97

5.2 度量值：移动的公式 103

5.3 新建列：为多个表建立关系 107

5.4 新表：利用DAX函数构建新表 111

5.4.1 UNION函数：合并多个表 112

5.4.2 NATURALINNERJOIN函数：合并联结两个表 113

5.4.3 DISTINCT函数：提取维度表 116

5.4.4 ADDCOLUMNS/CALENDAR/FORMAT函数：生成日期表 117

5.4.5 ROW/BLANK函数：新增空表 120

第6章 最常用也是最好用的——DAX进阶函数 123

6.1 CALCULATE函数：实现DAX功能的引擎 123

案例 列出不同筛选条件下的产品销售数量 123

6.2 SUMX函数：完成列数据的逐行求和 129

案例 创建度量值统计销售额 129

6.3 SUMMARIZE函数：建立汇总表 132

案例 汇总产品在各城市的销售额 132

6.4 IF/SWITCH函数：分组数据 137

案例 将销售额分为优、良、差三个等级 138

6.5 RELATED/RELATE DTABLE函数：单条件数据匹配 139

案例 为建有关系的两个表匹配数据 140

6.6 LOOKUPVALUE函数：多条件数据匹配 142

案例 将销售单价从一个表匹配到另一个表 143

6.7 ALL/ALLSELECTED函数：计算占比 144

案例 计算产品占总体或类别的比例 145

第7章 进击之路从这里开始——DAX高阶函数 157

7.1 FILTER函数：高级筛选器 157

案例 筛选超过2000万的城市销售金额 157

7.2 VALUES/HASONEVALUE函数：删除重复值/判断唯一性 162

案例 转换“商铺城市”列为表/禁止计算总计值 162

7.3 TOTALYTD函数：年初至今的累计数据计算 166

案例 计算销售总额的累计同比增长率 167

7.4 EARLIER函数：获取当前行信息 170

案例 计算产品的累计销售额和累计销售数量 171

7.5 RAN KX函数：排名统计 175

案例 查看商铺城市和产品的销售总额排名情况 175

7.6 TOPN函数：实现前几名或后几名的可视化展现 180

案例 查看前5名城市销售总额占比的趋势 180

第8章 令人瞩目的数据表现形式——数据可视化 185

8.1 自定义视觉对象：突破想象力的可视化效果 185

8.2 标注最大值、最小值：关注走势图的特定数据 188

8.3 筛选器：筛掉无关数据，保留关注信息 189

8.4 编辑交互：体验更灵活的数据可视化 196

8.5 钻取：深入了解更详细的信息 198

8.6 工具提示：满足不同层次的用户需求 201

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