Microsoft Power BI数据建模与可视化快速上手
本书特色
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本书由资深数据分析师精心编写，循序渐进地介绍了Microsoft Power BI在数据建模和数据可视化中的应用。本书主要内容包括：Microsoft Power BI数据建模与数据可视化、相关分析及其视图、回归分析及其视图、聚类分析及其视图、时间序列及其视图、决策树及其视图、神经网络及其视图、社交网络及其视图、文本分析及其视图。全书以案例为主线，既包括软件应用与操作的方法和技巧，又融入了可视化的基础知识，使读者通过学习本书，能够轻松快速地掌握数据建模与可视化的方法与技巧。
本书可作为管理、经济、社会人文等人员学习Microsoft Power BI软件进行数据可视化和数据分析的参考书，也可以作为大专院校相关专业本科生、研究生的教学用书。
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内容简介
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本书由资深数据分析师精心编写，循序渐进地介绍了Microsoft Power BI在数据建模和数据可视化中的应用。本书主要内容包括：Microsoft Power BI数据建模与数据可视化、相关分析及其视图、回归分析及其视图、聚类分析及其视图、时间序列及其视图、决策树及其视图、神经网络及其视图、社交网络及其视图、文本分析及其视图。全书以案例为主线，既包括软件应用与操作的方法和技巧，又融入了可视化的基础知识，使读者通过学习本书，能够轻松快速地掌握数据建模与可视化的方法与技巧。
本书可作为管理、经济、社会人文等人员学习Microsoft Power BI软件进行数据可视化和数据分析的参考书，也可以作为大专院校相关专业本科生、研究生的教学用书。
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作者简介
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王国平,毕业于上海海洋大学，硕士，主要从事数据可视化、数据挖掘和大数据分析与研究等工作。精通Tableau、SPSS、SPSS Modeler、Power BI等软件，已出版《IBM SPSS Modeler数据与文本挖掘实战》《Microsoft Power BI数据可视化与数据分析》《Tableau数据可视化从入门到精通》《SPSS统计分析与行业应用实战》等图书。
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目录
第1章 数据建模与数据可视化概述1．1 数据建模的类型及过程1．1．1 按照应用目的划分1．1．2 按照数据结构划分1．1．3 数据建模的基本过程1．2 数据可视化常用软件简介1．2．1 Microsoft Power BI1．2．2 Tableau1．2．3 FineBI1．3 案例数据集介绍1．4 练习题第2章 快速认识Microsoft Power BI软件2．1 Microsoft Power BI软件简介2．1．1 软件的界面组成2．1．2 软件的3种视图2．1．3 软件的下载和安装2．2 Microsoft Power BI报表编辑器2．2．1 “可视化”窗格2．2．2 “筛选器”窗格2．2．3 “字段”窗格2．3 Microsoft Power BI连接数据源2．3．1 连接Excel文件2．3．2 连接文本/CSV文件2．3．3 连接JSON文件2．3．4 连接PDF文件2．3．5 连接SQL Server2．3．6 连接MySQL2．3．7 连接Oracle2．3．8 连接Hadoop Hive2．4 练习题第3章 Microsoft Power BI数据建模初涉3．1 创建和管理关系3．1．1 创建数据表的关系3．1．2 管理数据表的关系3．2 数据分析表达式3．2．1 DAX函数简介及类型3．2．2 省份和城市字段的合成3．3 Microsoft Power BI与R的协同3．3．1 安装R 3．6．2开发环境3．3．2 配置R 3．6．2开发环境3．4 练习题第4章 Microsoft Power BI数据可视化视图及报表4．1 基础可视化视图4．1．1 基础可视化视图概述4．1．2 设置可视化视图对象4．1．3 常用基础可视化视图4．2 自定义可视化视图4．2．1 自定义可视化视图概述4．2．2 导入自定义可视化视图4．2．3 重要自定义可视化视图4．3 Microsoft Power BI数据报表4．3．1 数据报表及其特点4．3．2 如何制作数据报表4．3．3 报表开发注意事项4．4 练习题第5章 相关分析及其视图5．1 相关分析概述5．1．1 相关分析简介5．1．2 相关分析的应用5．1．3 Pearson相关系数5．1．4 Spearman相关系数5．1．5 Kendall相关系数5．1．6 三类相关系数的比较5．2 Microsoft Power BI视图及案例5．2．1 相关分析视图及源码解析5．2．2 企业销售额影响因素分析5．2．3 销售额相关分析的可视化5．3 练习题第6章 回归分析及其视图6．1 回归分析概述6．1．1 回归分析简介6．1．2 回归分析的应用6．1．3 回归分析的建模6．1．4 回归之线性回归6．1．5 回归之逻辑回归6．1．6 回归之岭回归6．2 回归分析视图及案例-企业销售额分析6．2．1 线性回归视图及源码解析6．2．2 企业销售额线性回归预测6．2．3 销售额回归分析的可视化6．3 练习题第7章 聚类分析及其视图7．1 聚类分析概述7．1．1 聚类分析简介7．1．2 聚类的应用场景7．1．3 聚类的建模步骤7．1．4 K-Means聚类7．1．5 期望*大化聚类7．1．6 基于密度的聚类7．2 聚类分析视图及案例-客户群类型分析7．2．1 聚类分析视图及源码解析7．2．2 企业客户群类型聚类分析7．2．3 客户群聚类分析的可视化7．3 练习题第8章 时间序列及其视图8．1 时间序列概述8．1．1 时间序列简介8．1．2 时间序列的应用8．1．3 时间序列的建模8．1．4 ARIMA模型8．1．5 指数平滑法8．1．6 TBATS模型8．2 时间序列视图及案例-商城月度订单量分析8．2．1 时间序列视图及源码解析8．2．2 月度订单量时间序列预测8．2．3 企业月度订单量的可视化8．3 练习题第9章 决策树及其视图9．1 决策树概述9．1．1 决策树模型简介9．1．2 决策树模型的应用9．1．3 决策树模型的建模9．1．4 决策树之ID3算法9．1．5 决策树之C4．5算法9．1．6 决策树之CART算法9．2 决策树视图及案例-客户退单分析9．2．1 决策树视图及源码解析9．2．2 企业退单影响因素分析9．2．3 退单影响因素的可视化9．3 练习题第10章 神经网络及其视图10．1 神经网络概述10．1．1 神经网络简介10．1．2 神经网络的应用10．1．3 神经网络的建模10．1．4 多层感知器模型10．1．5 径向基函数模型10．1．6 循环神经网络模型10．2 神经网络视图及案例-企业股票价格预测10．2．1 神经网络视图及源码解析10．2．2 基于神经网络的股价预测10．2．3 股票收盘月均价的可视化10．3 练习题第11章 社交网络及其视图11．1 社交网络概述11．1．1 社交网络简介11．1．2 社交网络的应用11．1．3 社交网络的建模11．1．4 社交网络建模软件11．1．5 社交物联网简介11．1．6 社交网络的弊端11．2 社交网络视图及案例-社交圈价值分析11．2．1 社交网络视图及源码解析11．2．2 企业社交网络的价值分析11．2．3 企业员工社交圈的可视化11．3 练习题第12章 文本分析及其视图12．1 文本分析概述12．1．1 文本分析简介12．1．2 文本分析的步骤12．1．3 文本分析的软件12．1．4 文本主题模型12．1．5 文本情感分析12．1．6 自然语言处理12．2 文本分析视图及案例-商品销售状况分析12．2．1 文本分析视图及源码解析12．2．2 如何了解企业商品的现状12．2．3 企业热销商品数据可视化12．3 练习题参考文献
封面
书名:Microsoft Power BI数据建模与可视化快速上手
作者:王国平
页数:237
定价:¥59.0
出版社:清华大学出版社
出版日期:2021-01-01
ISBN:9787302567615
PDF电子书大小:126MB 高清扫描完整版