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《征服Power BI：提升辦公數字化能力的45個實戰(zhàn)技巧》是一本關于Power BI進階知識的實戰(zhàn)類圖書，將Power BI的主要功能融入45個高級應用技巧中，每個技巧都以解決實際商業(yè)分析或商業(yè)分析BI方案為導向。
《征服Power BI：提升辦公數字化能力的45個實戰(zhàn)技巧》將Power BI功能分為六大知識模塊：數據處理模塊介紹了將非結構化數據轉換為結構化數據的相關方法；DAX模型分析模塊介紹了定義數據表之間的關系、創(chuàng)建度量和計算列，以及DAX建模等核心知識；可視化應用模塊按類介紹了可視化對象個體，以及整體提升報表效果的方法；數據發(fā)布與共享模塊介紹了分享數據流、數據集、數據市場，創(chuàng)建和管理指標、管道，創(chuàng)建多語言和視角等數據分享功能；Power Platform與Microsoft 365集成模塊介紹了Power BI與其他工具結合的應用案例；企業(yè)應用模塊介紹了與Power BI報表開發(fā)相關的功能。
《征服Power BI：提升辦公數字化能力的45個實戰(zhàn)技巧》主要面向進階用戶，適合有一定Power BI基礎的職場辦公人士學習。

一、為何寫本書
自微軟在2015年7月正式發(fā)布版Power BI以來，歷經數年的更新發(fā)展，成績斐然，這可以從每年加德納顧問公司的Analytics and Business Intelligence Platform魔力象限圖得到印證。不管是工具的易用性，還是平臺的前瞻性，微軟BI都處于領導者地位，這有賴于Power BI在其中發(fā)揮的巨大貢獻，未來，這種優(yōu)勢還將持續(xù)下去，甚至有繼續(xù)擴大的趨勢。作為Power BI的一名老兵，作者能真切地感受到企業(yè)對Power BI的重視程度與普遍需求也在不斷增強。
Power BI如此成功的眾多原因之一是其擁有一個非常成熟的社群團體，在這里愛好者和開發(fā)者聚集一堂，討論分享Power BI各方面的話題， Power BI開發(fā)團隊積極傾聽其中的改善意見，一些重要建議也被轉化成Power BI新的功能。Power BI問世至今，其研發(fā)團隊幾乎每月都發(fā)布新功能，更新速度之快令人咂舌。
在享受Power BI新功能的同時，也必須承認它為用戶帶來了某種壓力。為了能保持對Power BI更新功能的敏感與了解，用戶必須不斷學習并更新自己的知識體系，無論是從更新的數量和速度上，這對許多人而言是一種新的挑戰(zhàn)。有時候幾個月沒有了解Power BI更新，就會感覺自己原有的知識體系又落伍了，因此作者總是對Power BI保持一種欣賞而謙卑的態(tài)度。
然而面對數量龐大的新知識，讀者應該如何系統(tǒng)升級自己的認知？正所謂得系統(tǒng)者，得Power BI，這也引出了本書的立意，即為讀者提供系統(tǒng)且覆蓋全面的Power BI知識技巧，讓讀者從中發(fā)掘更多的價值。

二、如何使用本書
本書嘗試從科學性和實用價值的角度將Power BI功能分門別類，形成實用技巧案例，具體細分為以下六大知識模塊。
 1. 數據處理為數據處理提速
數據處理是數據分析的基石，只有使用處理干凈的數據，分析才會產生價值。簡單而言，數據處理的終極目的是將非結構化數據轉換為結構化數據。雖然數據處理自身未必直接產生數據價值，但其過程往往相當耗時，因此如果無法高效完成數據整理任務，必將影響終的數據分析進程。通過本章內容的學習能幫助大家進一步提高數據整理的能力和效率，達到事半功倍的效果。無論讀者使用Excel或Power BI，都可以用到本章介紹的技巧。
 2. DAX模型分析有趣的靈魂
如果將可視化喻為皮囊，那DAX模型就一定是靈魂。當用戶完成數據處理后，下一道工序便是建模分析，其內容包括定義數據表之間的關系、創(chuàng)建度量和計算列。這些內容雖然對于報表使用者而言都是不可見的黑匣子，但有價值的事物往往是無法被直接觀察觸摸的，錯誤的模型設計將導致錯誤的結果，有時甚至比沒有分析結果更糟糕。本章主要介紹Power Pivot中DAX建模相關的核心知識。
3. 可視化應用一圖勝千言
在實際工作中，既不能強調可視化設計的性，也不能完全忽視可視化設計的必要性。所謂可視化分析，說白了就是既要好看、也要有趣。回到正題，如果說數據是對現實世界的抽象，那么可視化對象便是對數據的抽象。數據可視化是一種非常強有力的看圖說明方式，分析者根據不同的分析目的，采用不同的可視化對象，與受眾產生共鳴。本章將按類介紹可視化對象個體，還將介紹整體提升報表效果。
 4. 數據發(fā)布與共享強大的數據分發(fā)平臺
數據分析提供商業(yè)洞察力，數據發(fā)布與共享提升協(xié)同效率，將正確的數據，在正確的時間，以正確的方式，推送給正確的受眾，驅動正確的決策和行動，將數據的價值發(fā)揮到極致。如何高效發(fā)布與共享數據內容，使數據價值發(fā)揮效益是平臺管理者的責任。Power BI Service是Power BI的SaaS（軟件即服務）平臺，集成了大量高級的數據分享功能，如分享數據流、數據集、數據市場，創(chuàng)建和管理指標、管道，創(chuàng)建多語言和視角功能等，為數據共享提供強大的基礎平臺，本章主要介紹Power BI Service中的以上功能特色與亮點。
 5. Power Platform與Microsoft 365集成兄弟同心，其利斷金
雖然Power BI是數據分析的利器，但站在更高的戰(zhàn)略角度去看，僅依靠一款工具難以完整支撐企業(yè)數字化轉型的全面需求。作為Power Platform中的一員，Power BI天然與Power Apps、Power Automate深度結合，也能與Azure Cloud、Microsoft 365 Cloud（Office）形成集成應用，從而產生合力，其中很多應用場景都基于SaaS場景實現。本章主要介紹Power BI與其他工件結合的典型應用案例。
 6. 企業(yè)應用站在企業(yè)視角升級BI
工欲善其事、必先利其器。對于開發(fā)者而言，除了學習M語言、DAX模型和可視化分析相關的知識外，還需要掌握Power BI工具知識，特別是BI領域，這是因為對于特殊或者復雜度相對高的任務，開發(fā)者需要精準使用正確的開發(fā)工具以提高開發(fā)的效率與能力。本章主要圍繞與Power BI報表開發(fā)相關的功能展開介紹，提升用戶對開發(fā)工具的了解與技能。
每章內容包含若干技巧，每個技巧又包含若干個相關的案例，本書為每個案例配備了示例文件和視頻。相信通過系統(tǒng)學習以上6章的內容，讀者將系統(tǒng)全面性地提升個人的Power BI應用水平。
本書前三章涉及數據處理、數據建模、數據可視化，為廣大讀者展示了眾多實用技巧；在后三章，本書將知識擴展至Microsoft 365、Power Platform和企業(yè)BI方面的相關內容，為讀者提供更加寬廣的學習視野。
在內容風格方面，本書延續(xù)作者以往一貫的實用主義，案例解析做到步驟清晰明了、圖文并茂。另外，本書還配有精美視頻和示例文件，為讀者們提供了多種學習方式。在深度方面，書中內容主要適合有一定Power BI基礎的讀者學習，當然不排除其他任何對數據分析有興趣和熱情的讀者。書中每個技巧都以解決實際商業(yè)分析或BI問題為導向，并且提供了解決方案。

三、書中不包含的內容
本書不會涉及對Microsoft 365、Power platform、BI等方面的概念介紹。同時，讀者需要自行安裝各種常用的開發(fā)工具（如Tabular Editor、Visual Studio、SSDT、SSMS、DAX Studio等），關于這部分工具的知識技巧也不在本書的介紹范圍。

四、勘誤和聯系我們
讀者若對書中內容有任何疑問可發(fā)郵件（yuan.lei@biapostle.onmicrosoft.com）聯系作者。讀者也可掃描本書封底二維碼，關注機械工業(yè)出版社計算機分社官方微信訂閱號IT有得聊，來獲取更多的相關知識和IT資訊。

五、感謝
創(chuàng)作總是一件充滿挑戰(zhàn)的事情，作者必須每時每刻不斷地去挖掘創(chuàng)作題材，然后鑒別、篩選甚至否定。這個過程無疑是漫長、艱辛甚至痛苦的，在此特別感謝所有支持我的讀者和包括大海老師（一位知識淵博的好友）在內的朋友們，正因為你們的支持，給了我前進的動力和鼓舞。另外，特別感謝機械工業(yè)出版社的張淑謙老師，他給了我諸多中肯的建議和支持，使我的創(chuàng)作之路變得不孤獨。后，我需要感謝且感恩我的家人，是你們長久以來的支持，讓我在砥礪前行的路途上更有動力，尤其是樂樂和天天，你們是我寫作的力量和靈感的源泉。

作者

序一
序二
前言
第1章數據處理為數據處理提速
技巧1 如何處理數據追加
例1 單工作簿多工作表追加
例2 單工作簿多工作表追加（無主數據）
例3 多工作簿單工作表追加
例4 使用M函數追加工作表
例5 多工作簿多工作表追加
例6 增量追加數據表
技巧2 如何處理拆分類型
例7 拆分為行操作
例8 按特殊字符拆分為行操作
技巧3 如何處理逆透視列與透視列
例9 批量處理逆透視操作
例10 實現透視列操作
例11 實現透視表行與列互換操作
技巧4 如何處理多表頭數據任務
例12 處理單工作表多表頭數據
例13 批量處理多表頭轉單表頭結構化處理數據
技巧5 如何處理分組依據分析
例14 用分組依據分析值或小值
例15 用分組依據分析后購買值
例16 用分組依據分析購買次數
技巧6 如何添加字段子索引
例17 添加字段子索引（迭代方法）
例18 添加字段子索引（分組方法）
技巧7 如何添加條件列字段
例19 設置單條件判斷列
例20 設置多條件判斷列
例21 用示例中的列智能分類
技巧8 如何結構化復雜表單數據
例22 處理標題與內容同行的數據表
例23 處理標題與內容同單元格的數據表
第2章 DAX模型分析有趣的靈魂
技巧9 如何使用日期函數
例24 自定義日期格式
例25 分析月初與月末日期
例26 分析日期相關周數
例27 分析周初與周末日期
例28 分析中國工作日
技巧10 如何使用時間智能函數
例29 常用時間智能函數操作
例30 分析滾動12個月累計金額
例31 依據現在分析滾動12個月累計金額
例32 分析積壓訂單數量
技巧11 如何使用索引列輔助計算
例33 段日歷的同比計算
例34 統(tǒng)計連續(xù)發(fā)生的次數
技巧12 如何實現歷史版本偏差分析
例35 分析版本對比偏差
例36 使用計算組提升分析效率
技巧13 如何統(tǒng)計未發(fā)生事件
例37 顯示無銷量產品
例38 統(tǒng)計無銷量產品計數
技巧14 如何分析滾動歷史與預測值
例39 創(chuàng)建引用參數表
例40 分析滾動歷史和預期值
技巧15 如何實現累計計算
例41 分析期末庫存結存
例42 創(chuàng)建ABC分類分析
技巧16 如何建立動態(tài)維度表
例43 創(chuàng)建單列動態(tài)維度表
例44 創(chuàng)建多列動態(tài)維度表
例45 創(chuàng)建復雜多列動態(tài)維度表
技巧17 如何實現度量和字段動態(tài)篩選
例46 通過參數字段實現動態(tài)度量
例47 通過參數字段實現動態(tài)字段
技巧18 如何實現窗體計算
例48 通過OFFSET引用實現窗體偏差分析
例49 通過OFFSET引用實現窗體環(huán)比分析
技巧19 如何快速生成DAX公式
例50 通過模板快速生成DAX公式
例51 通過自然語言快速生成DAX公式
第3章可視化應用一圖勝千言
技巧20 如何提升對比效果
例52 通過對比圖突顯基準對比偏差
例53 通過Nova啞鈴條狀圖突顯兩個時間點的對比
例54 通過Nova口紅條狀圖突顯同期與本期的對比
例55 通過3AG相對偏差條狀圖分析當期、同期、計劃與預測偏差
例56 用Zebra BI表自動生成偏差和偏差率
技巧21 如何趨勢可視化效果
例57 啟用原生查找異常值功能
例58 用Nova循環(huán)圖顯示同期歷史變化趨勢
例59 啟用小型序列圖突顯個體趨勢
例60 啟用原生迷你圖顯示輔助趨勢
技巧22 如何提升分布效果
例61 用Zoom Charts甜圈圖突顯個體與整體對比
例62 用Nova帶狀圖高效突顯數據分布
例63 用Zebra BI表顯示財務報表
例64 用Zebra BI圖顯示財務報表
技巧23 如何提升排序可視化效果
例65 用Nova棒棒糖條狀圖提升排序
例66 用Nova合并條形圖呈現多個數值的排序
技巧24 如何提升相關性可視化效果
例67 用Zoom Charts網絡圖突顯節(jié)點關系
例68 用Zoom Charts圖形圖突顯相關信息
技巧25 提升管理類型效果
例69 用Nova智能KPI列表呈現統(tǒng)一管理信息效果
例70 用Nova里程碑趨勢分析圖
例71 用Zebra BI記分卡分析圖
技巧26 其他提升可視化效果
例72 用防護HTML查看器呈現HTML內容
例73 設置報表多層級鉆取功能
例74 設置跨報表鉆取功能
例75 啟用個性化視覺對象功能
技巧27 如何有效生成美觀報表
例76 創(chuàng)造整齊一致性效果
例77 創(chuàng)造空間感視圖效果
例78 創(chuàng)建現代與立體風格
例79 設置自定義背景畫布
例80 設置隱藏切片器菜單效果
第4章數據發(fā)布與共享強大的數據分享發(fā)布平臺
技巧28 如何創(chuàng)建中心化數據內容
例81 創(chuàng)建與共享數據流
例82 創(chuàng)建與共享數據集
例83 創(chuàng)建與共享數據市場
技巧29 如何設置指標
例84 設置靜態(tài)指標
例85 設置動態(tài)指標
例86 添加子指標
例87 在報表中設置指標可視化對象
技巧3 0如何創(chuàng)建管理開發(fā)、測試和生成版本
例88 創(chuàng)建部署管道
例89 管理管道內容和反向部署
技巧31 如何設置語言、視角和認可標簽
例90 啟用報表多語言設置
例91 啟用設置視角功能
例92 啟用設置已升級、已認證和特別推薦內容
例93 啟用設置企業(yè)敏感度標簽
技巧32 如何實現數據安全控制
例94 設置靜態(tài)行級別安全控制
例95 設置動態(tài)行級別安全控制
例96 設置列級別與表級別安全控制
例97 在Power BI Service的安全設置
第5章 Power Platform與Microsoft 365集成兄弟同心，其利斷金
技巧33如何切換前端分析工具
例98跨文件復制Power Query
例99將Excel Power Query、Power Pivot導入Power BI Desktop
例100在Excel中分析高級應用
技巧34如何用SharePoint管理Power BI 版本
例101用SharePoint備份報表文件
例102管理Power BI版本信息
技巧35如何實現Power Apps與Power BI集成
例103嵌入Power Apps并實現聯動
例104用Power Apps更新Power BI數據
技巧36如何實現Power Automate與Power BI集成
例105通過Power Automate實現即時刷新數據集
例106用Power Automate一鍵發(fā)送查詢結果
例107用Power Automate實現發(fā)送警報
技巧37如何實現Power BI與Teams集成
例108在Teams對話中引用Power BI報表
例109在Teams頻道中嵌入Power BI報表
例110在Teams應用中嵌入Power BI應用
技巧38如何實現Power BI與Forms集成
例111從SharePoint創(chuàng)建Forms連接
技巧39如何實現SharePoint和OneDrive for Business與Power BI集成
例112從SharePoint文檔中讀取Excel數據
例113從SharePoint列表中讀取Excel數據
例114從SharePoint文件夾中讀取Excel數據
例115通過OneDrive for Business刷新報表
例116在SharePoint列表中生成報表
技巧40如何實現Power BI與PowerPoint集成
例117在PowerPoint中生成靜態(tài)報表內容
例118在PowerPoint中生成動態(tài)報表內容
技巧41如何實現Power BI與Word集成
例119將表格數據導入Word文檔
第6章企業(yè)應用站在企業(yè)視角升級BI
技巧42用Power BI回寫數據庫功能
例120用Power BI實現增量備份靜態(tài)回寫
例121增量備份用Power BI實現動態(tài)回寫功能
技巧43如何利用XMLA終結點讀寫數據模型
例122在DAX Studio中查詢云端數據
例123在Tabular Editor中開發(fā)云端模型
例124在SSMS中查詢和刷新云端數據
例125在Microsoft Visual Studio中部署和刷新云端模型
技巧44如何實現增量刷新
例126設置數據集增量刷新
例127設置數據流增量刷新
例128設置數據市場增量刷新
技巧45如何實現Power BI與Azure存儲賬戶集成
例129通過Azure存儲賬戶保存數據流歷史版本
例130讀取Azure存儲賬戶中的歷史版本數據流

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