随着大数据的兴起，各种数据工具以及可视化软件层出不穷，但Power BI却凭借着令人赞叹的视觉对象以及能够在任何设备上与同事共享等优势在多个数据工具中脱颖而出。本书开门见山地介绍了数据分析之前所要了解的知识，如为什么选择Power BI、学习Powerbi可能会遇到的问题等；而后通过报表制作的全流程让读者体验到Power BI的魅力，让读者了解通过Power BI能够玩转数据的获取、整理、建模、可视化以及发布的全过程。随后对数据整理、DAX语言以及可视化进行了详细的介绍，逐步深入到Power BI进阶实战。*会，以业务案例为导向，以Power BI桌面版操作为基础进行讲解，深入讲述Power BI在销售和财务两个行业的应用。

前言如何获取学习资源章 迈好步—Power BI基础知识1.1Power BI：微软新神器101.2为什么选择Power BI121.3学习Power BI可能会遇到的问题171.4Power 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2.1连接数据源：迈出Power BI的步302.1.1导入Excel工作簿：最佳的数据搭档302.1.2获取数据：突破数据来源的限制332.2整理数据：修正数据中的明显错误402.3数据建模：厘清数据的内在联系422.4可视化：酷炫的数据表达方式472.5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3.1知己知彼：初识Power Query编辑器543.2稳扎稳打：数据的简单处理553.3事半功倍：行列数据的转换633.4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不错应用4.1添加列：增加辅助数据784.1.1添加重复列784.1.2添加条件列784.1.3添加自定义列804.2分组依据：分类汇总行列数据824.3合并与追加：汇总多个表的数据834.3.1合并查询834.3.2追加查询854.4列分析：轻松发现数据质量问题884.5M语言：数据处理的不错玩法90第5章 学习DAX的正确姿势—DAX语言入门5.1DAX语言：数据建模的核心和灵魂975.2度量值：移动的公式1035.3新建列：为多个表建立关系1075.4新表：利用DAX函数构建新表1115.4.1UNION函数：合并多个表1125.4.2NATURALINNERJOIN函数：合并联结两个表1135.4.3DISTINCT函数：提取维度表1165.4.4ADDCOLUMNS/CALENDAR/FORMAT函数：生成日期表1175.4.5ROW/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6.1CALCULATE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1236.2SUMX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1296.3SUMMARIZE函数：建立汇总表132案例汇总产品在各城市的销售额1326.4IF/SWITCH函数：分组数据137案例将销售额分为优、良、差三个等级 1386.5RELATED/RELATEDTABLE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1406.6LOOKUPVALUE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1436.7ALL/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7.1FILTER函数：不错筛选器157案例筛选超过2000万的城市销售金额1577.2VALUES/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1627.3TOTALYTD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1677.4EARLIER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1717.5RANKX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1757.6TOPN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8.1自定义视觉对象：突破想象力的可视化效果1858.2标注优选值、最小值：关注走势图的特定数据1888.3筛选器：筛掉无关数据，保留关注信息1898.4编辑交互：体验更灵活的数据可视化1968.5钻取：深入了解更详细的信息1988.6工具提示：满足不同层次的用户需求201