Excel+Power BI數據分析與應用實踐

目錄

第1章運用公式與函數1

1.1運算符和表達式1

1.1.1運算符1

1.1.2表達式2

1.1.3創建公式2

1.2在公式中使用函數3

1.2.1函數語法或格式3

1.2.2直接輸入函數4

1.2.3公式記憶式輸入4

1.2.4使用向導插入5

1.2.5應用示例: 條件求和與分類匯總5

1.3公式中的單元格引用7

1.3.1引用類型及範圍7

1.3.2引用其他工作表或工作簿的單元格8

1.3.3移動、剪切和復制公式與引用的變化示例8

1.4在公式中定義和使用名稱9

1.4.1定義和使用單元格名稱9

1.4.2定義和使用單元格區域名稱10

1.4.3定義和使用常量名稱10

1.4.4指定行、列名稱11

1.4.5管理名稱12

1.5三維引用13

1.6數組公式15

1.6.1創建數組公式15

1.6.2編輯、修改或擴展數組公式16

1.6.3數組常量16

1.6.4統計字符18

1.6.5找出n個最大值或最小值19

1.7審核公式20

1.7.1追蹤引用或被引用20

1.7.2顯示公式與檢查錯誤20

1.7.3監視單元格與公式求值分析21

1.7.4錯誤值含義及更正方法23

〖1〗〖3〗Excel+Power BI數據分析與應用實踐目錄〖3〗第2章數理統計25

2.1平均值及度量平均趨勢25

2.1.1算術平均值與條件平均值25

2.1.2截尾均值、中值與眾數26

2.1.3幾何平均值與調和平均值28

2.2最值、排位與數據量分析30

2.2.1最大值與最小值31

2.2.2數據排位32

2.2.3數據量與頻數分析34

2.3離散型隨機變量分佈35

2.3.1二項分佈35

2.3.2負二項分佈38

2.3.3超幾何分佈39

2.3.4泊松分佈41

2.4連續型隨機變量分佈42

2.4.1正態分佈42

2.4.2伽馬、貝塔函數及其分佈48

2.4.3卡方分佈52

2.4.4學生T分佈53

2.4.5F分佈56

2.4.6韋布爾分佈與指數分佈58

2.4.7對數正態分佈61

2.5隨機變量的數字特徵62

2.5.1方差、標準差及平均偏差、偏差平方和62

2.5.2偏度與峰度64

2.5.3協方差與相關系數66

2.5.4分佈列中指定區間概率68

2.6區間估計69

2.7假設檢驗72

2.7.1Z檢驗72

2.7.2T檢驗73

2.7.3F檢驗75

2.7.4卡方檢驗76

2.7.5Fisher變換77

2.8回歸分析及預測79

2.8.1一元線性回歸分析80

2.8.2多元線性回歸分析81

2.8.3一元非線性回歸分析84

2.8.4多元非線性回歸分析86

2.8.5指數平滑預測89

第3章數據分析工具92

3.1刪除重復值與數據驗證92

3.1.1刪除重復值92

3.1.2設置數據驗證條件93

3.1.3創建輸入條目或數據的下拉列表94

3.2合並計算95

3.2.1按位置合並95

3.2.2按類別合並97

3.3分級顯示97

3.3.1分類匯總98

3.3.2分級與組合顯示98

3.4模擬分析100

3.4.1創建與管理方案100

3.4.2單變量求解102

3.4.3模擬運算表104

3.5預測工作表105

3.6“數據分析”工具106

3.6.1方差分析: 單因素與雙因素方差分析107

3.6.2協方差、相關系數、描述統計和直方圖112

3.6.3指數平滑、移動平均與回歸分析114

3.6.4傅里葉分析117

3.6.5抽樣、隨機數發生器與排位118

3.6.6F檢驗、T檢驗與Z檢驗工具120

第4章規劃建模與求解125

4.1規劃求解工具125

4.1.1加載規劃求解工具125

4.1.2規劃求解工具用法示例及參數說明126

4.2圖解法與單純形法129

4.2.1用散點圖解線性規劃(圖解法)129

4.2.2單純形法134

4.2.3大M及兩段單純形法137

4.2.4改進單純形法141

4.2.5對偶單純形法145

4.2.6靈敏度分析與影子價格148

4.2.7參數線性規劃156

4.3運輸問題159

4.3.1求初始解159

4.3.2檢驗初始解163

4.3.3求最優解164

4.3.4產銷不平衡運輸問題165

4.4目標規劃166

4.4.1圖解法166

4.4.2單純形法169

4.4.3靈敏度分析171

4.5整數規劃174

4.5.1割平面法175

4.5.2分支定界法177

4.5.301型整數規劃179

4.5.4指派問題182

4.6非線性規劃186

4.6.1非線性規劃問題的圖解分析186

4.6.2極值條件、凸凹函數與凸規劃188

4.6.3斐波那契法與0.618法191

4.6.4梯度法與共軛梯度法193

4.6.5牛頓拉弗森法195

4.6.6變尺度法(擬牛頓法)195

4.6.7庫恩塔克條件196

4.6.8二次規劃199

4.6.9可行方向法200

4.6.10制約函數法203

4.7動態規劃206

4.7.1逆序算法與順序算法206

4.7.2資源分配問題208

4.7.3背包問題212

4.7.4生產經營問題213

4.7.5設備更新問題214

4.7.6貨郎擔問題216

第5章決策分析217

5.1圖與網絡分析217

5.1.1歐拉迴路與中國郵遞員問題217

5.1.2生成樹219

5.1.3最小生成樹220

5.1.4最短路問題及Dijkstra、Floyd算法221

5.1.5最大流問題222

5.1.6最小費用流問題224

5.2網絡計劃225

5.2.1網絡計劃圖規則及繪制方法與技巧226

5.2.2網絡計劃時間參數計算228

5.2.3概率型網絡圖時間參數計算230

5.2.4網絡計劃的優化231

5.2.5圖解評審法233

5.3排隊論235

5.3.1單服務台M/M/1模型236

5.3.2單服務台M/M/1/K模型237

5.3.3單服務台M/M/1/∞/m模型239

5.3.4多服務台M/M/s模型240

5.3.5多服務台M/M/s/K模型242

5.3.6多服務台M/M/s/∞/m模型243

5.3.7一般服務時間M/G/1模型245

5.3.8排隊系統的優化246

5.4存儲論249

5.4.1確定型存儲模型250

5.4.2隨機型存儲模型252

5.4.3(s,S)最優性存儲策略255

5.5對策論256

5.5.1矩陣對策及最優純策略256

5.5.2矩陣對策圖解法258

5.5.3矩陣對策方程組解法260

5.5.4矩陣對策線性規劃解法260

5.6決策分析262

5.6.1風險型期望值、後驗概率和決策樹法262

5.6.2不確定型決策方法264

5.6.3效用函數方法266

5.6.4層次分析法267

5.6.5多目標決策問題270

5.6.6數據包絡分析271

第6章Power BI Desktop273

6.1安裝和運行Power BI274

6.1.1下載Power BI Desktop274

6.1.2安裝、啟動與註冊275

6.1.3認識Power BI界面277

6.1.4報表畫布278

6.1.5篩選器窗格280

6.1.6可視化窗格282

6.1.7數據窗格284

6.2導入和轉換數據285

6.2.1獲取數據285

6.2.2轉換與保存數據287

6.3創建報表288

6.3.1標題及文本288

6.3.2視覺一: 用地圖顯示地點銷售額289

6.3.3視覺二: 用折線圖顯示時間點銷售額290

6.3.4視覺三: 用柱形圖比較部門各地銷售額291

6.3.5視覺四: 用餅圖比較各部門銷售額291

6.3.6視覺五: 建立切片器292

6.3.7保存並發布報表292

6.4鑽取、交互與插入元素293

6.4.1突出顯示293

6.4.2篩選294

6.4.3分組與裝箱295

6.4.4鑽取與查看視覺對象、數據點表297

6.4.5創建按鈕與鑽取頁面299

6.4.6編輯交互301

6.4.7插入元素與迷你圖302

6.5視圖303

6.5.1頁面主題、大小、網格與鎖定303

6.5.2書簽與選擇窗格304

6.5.3同步切片器305

6.5.4手機頁面佈局306

6.5.5性能分析器307

6.6AI視覺對象308

6.6.1智能問答與敘述308

6.6.2關鍵影響因素309

6.6.3分解樹312

6.6.4智能查找異常313

6.7R腳本視覺對象315

6.7.1安裝R與數據處理及繪圖包315

6.7.2用R腳本輸入數據316

6.7.3創建相關性視覺圖316

6.7.4在Query編輯器中使用R319

6.7.5對缺失數據進行可視化分析321

6.7.6加載R驅動視覺對象324

6.8Python腳本視覺對象325

6.8.1安裝Python325

6.8.2用Python腳本輸入數據集327

6.8.3創建數據分析視覺效果327

6.8.4生成缺失數據熱圖並在Query中補缺330

6.8.5創建圖案詞雲視覺對象331

6.9分頁報表337

6.9.1安裝報表生成器337

6.9.2Report Builder界面及功能簡介337

6.9.3使用“向導”創建分頁圖表339

6.9.4創建分頁表340

6.9.5用參數和表達式編排分頁報表342

6.9.6用查詢設計器管理數據和定義參數344

第7章Power BI建模、度量值與DAX346

7.1建模346

7.1.1按星狀架構鏈接數據表346

7.1.2創建星狀架構數據模型347

7.1.3添加計算列349

7.1.4創建關鍵績效指標(KPI)視覺對象349

7.1.5制定行級別安全(RLS)措施350

7.2度量值及其視覺對象351

7.2.1自動度量值351

7.2.2快度量值352

7.2.3自定義度量值354

7.2.4時間序列KPI視覺對象354

7.3在Power BI中使用DAX356

7.3.1語法、運算符與數據類型356

7.3.2DAX公式中的上下文358

7.3.3函數概述359

7.3.4調節環境的計算函數CALCULATE363

7.3.5迭代計算函數364

7.3.6循環遍歷函數EARLIER365

7.3.7父子函數366

7.3.8關系函數367

7.4使用外部工具編輯數據368

7.4.1ALM Toolkit368

7.4.2DAX Studio369

7.4.3Tabular Editor372

第8章Power BI服務、移動應用與自動化376

8.1Power BI服務376

8.1.1Power BI桌面與服務功能比較376

8.1.2創建和管理工作區377

8.1.3發布報表、分頁報表至工作區379

8.1.4Power BI服務主頁界面380

8.1.5閱讀視圖界面381

8.1.6編輯視圖界面383

8.1.7從Excel發布到工作區並創建報表384

8.1.8獲取本地數據或輸入數據創建報表385

8.1.9創建、編輯報表與分頁報表387

8.1.10創建、編輯儀表板與固定磁貼388

8.1.11為磁貼創建移動QR碼390

8.1.12指標與記分卡391

8.1.13模板應用394

8.1.14部署管道397

8.1.15設置數據警報399

8.1.16實施和管理行級別安全400

8.2Power Apps401

8.2.1登錄與界面401

8.2.2創建應用403

8.2.3在報表中插入應用405

8.2.4在應用中使用Power Fx公式405

8.2.5Power Apps移動應用408

8.3Power Automate409

8.3.1安裝Power Automate桌面版409

8.3.2註冊和登錄Power Automate在線版410

8.3.3創建流412

8.3.4在報表中使用Power Automate414