Excel与Power BI数据分析及可视化标准教程（实战微课版）

《Excel与Power BI数据分析及可视化标准教程（实战微课版）》以Power BI的应用为主导，Excel数据整理和分析为辅助，对数据处理与可视化分析进行全面讲解。《Excel与Power BI数据分析及可视化标准教程（实战微课版）》共8章，以用户熟悉的Excel为出发点，逐渐过渡到Power BI的知识范畴。《Excel与Power BI数据分析及可视化标准教程（实战微课版）》注重理论与实践相结合，大量的“动手练”环节为读者提供实操练习的机会，以便更好地掌握操作要领，加深学习的印象。另外，每章最后放置“新手答疑”板块，总结新手在学习过程中经常遇到的问题，并予以解答。

《Excel与Power BI数据分析及可视化标准教程（实战微课版）》结构完整清晰、内容循序渐进、语言通俗易懂、排版美观大方，不仅适合Excel及Power BI入门和进阶读者阅读使用，也适合高等院校相关专业的师生学习使用，还适合数据分析相关岗位的从业者自学

使用。

Power BI是一款商业智能数据分析及可视化软件，功能强大，操作简单，是许多数据分析工作者的首选工具。

本书内容由Excel和Power BI Desktop（Power BI的Windows桌面应用程序）两部分构成。Excel部分主要介绍原始数据的录入和规范整理、各类数据分析工具的应用，以及常见函数的应用等。在Excel中对数据源进行充分的整理和分析，以降低Power BI中的数据处理难度。Power BI Desktop部分则介绍Power BI的基础知识、数据源的连接、数据源的清洗、数据模型的创建、DAX公式的使用、可视化对象的创建和编辑，以及数据的深度钻取与分组装箱等。

全书共8章，知识体系遵循数据分析的基本流程：数据源的建立→数据的整理→数据分析→数据可视化转换。全书内容循序渐进，知识难度由浅及深，案例丰富且贴合实际，不论是想学习Excel的读者，还是想学习Power BI的读者，通过本书的学习，都能快速提高自己在数据处理方面的能力，从而作出美观又实用的可视化报告。各章内容见表1。

表1

章序 内??容??导??读

第1章 主要介绍数据分析的准备知识，包括Excel与Power BI的优势分析、常见的Power BI工具等

第2章 主要介绍如何通过Excel对数据源进行处理和分析，包括常见的数据类型分析，数据的输入和整理技巧，数据的排序、筛选、条件格式、分类汇总等

第3章 主要介绍如何通过公式与函数对数据进行统计和分析，包括公式与函数的基础知识，以及工作中常见函数的应用等

第4章 主要介绍Power BI的基础知识、Power BI Desktop的安装、界面介绍、视图模式、各种窗格的作用、如何获取数据源，以及Power BI Desktop编辑器等

第5章 主要介绍如何通过Power BI Desktop编辑器导入与合并数据、对行和列执行基本操作、整理数据源、提取和转换数据源、对数据源进行统计和分析等

第6章 主要介绍数据模型的基础知识、数据关系的创建和管理、DAX数据分析表达式的概念，以及DAX的应用实例等

第7章 主要介绍可视化对象的概念、可视化对象的基本操作、报表的基本操作、报表的美化，以及书签的应用等

第8章 主要介绍可视化对象的排序、筛选可视化对象、钻取视觉对象、数据的分组和装箱等

本书特色

Excel与Power BI数据互通，相辅相成。Power BI可以从Excel快速获取高质量数据源，并能够实时刷新数据。

结构合理，全程图解。本书采用全程图解方式，让读者能够直观了解每一步的具体操作。学习轻松，易上手。

理论与实操相结合，实用性强。本书从始至终贯穿大量“动手练”案例，案例紧密贴合实际工作，读者可以边学习边动手操作，真正做到学以致用。

新手答疑，及时解惑。本书在每章结尾处均安排了“新手答疑”板块，总结读者在学习过程会遇到的高频问题，及时答疑解惑，让学习不留疑问。

本书的配套素材和教学课件可扫描下面的二维码获取，如果在下载过程中遇到问题，请联系袁老师。书中重要的知识点和关键操作均配备高清视频，读者可扫描书中二维码边看边学。

本书由孙肖云、李飞涛、李振兴编写，在编写过程中作者虽力求严谨细致，但由于时间与精力有限，书中疏漏之处在所难免。如果读者在阅读过程中有任何疑问，请扫描下面的技术支持二维码，联系相关技术人员解决。教师在教学过程中有任何疑问，请扫描下面的教学支持二维码，联系相关技术人员解决。

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第1章

数据分析的基础知识

1.1 从Excel到Power BI 2

1.1.1 数据处理之Excel的应用 2

1.1.2 Power BI的应用优势 3

1.2 数据分析工具的应用 5

1.2.1 认识Power Query与Power Pivot 5

1.2.2 Power Query在Excel中的应用 5

动手练 向Power Query编辑器中导入数据库数据 6

1.2.3 Power BI中的Power Query编辑 8

1.2.4 在Excel中启用Power Pivot功能 8

动手练 将数据添加到Power Pivot数据模型 9

动手练 管理数据模型 10

1.3 新手答疑 13

第2章

数据源的处理和分析

2.1 Excel中常见的数据类型 15

2.1.1 文本型数据 15

2.1.2 数值型数据 15

2.1.3 日期和时间型数据 16

2.1.4 逻辑值 17

2.1.5 错误值 18

2.2 数据的输入和整理 18

2.2.1 移动或复制数据 18

2.2.2 快速填充数据 20

动手练 填充序号 20

2.2.3 文本型数字和数值型数字的相互转换 21

动手练 输入文本型数字 21

动手练 将数值型数字转换成文本型数字 22

动手练 将文本型数字转换成数值型数字 23

2.2.4 限制值的输入范围 23

动手练 设置只允许输入指定范围的日期 23

动手练 设置只允许输入1～100的数字 24

2.2.5 重复内容的处理 25

动手练 清除重复记录 25

动手练 禁止输入重复数据 26

2.2.6 数据的拆分与合并 26

动手练 根据分隔符号拆分数据 27

动手练 根据固定宽度拆分数据 28

动手练 使用“快速填充”功能拆分或合并数据 29

2.2.7 更正不规范的日期 31

动手练 替换日期的分隔符 31

动手练 批量转换多种不规范的日期格式 32

2.2.8 空值的处理 33

动手练 批量填充空白单元格 33

动手练 删除包含空白单元格的行或列 34

动手练 批量删除数据源中的所有空行 36

2.2.9 处理合并单元格 37

动手练 取消合并单元格并补全空缺信息 37

2.3 数据的排序和筛选 38

2.3.1 简单排序 38

动手练 根据笔画顺序排序 39

2.3.2 多列同时排序 40

2.3.3 特殊排序 42

动手练 根据字体颜色排序 42

2.3.4 启动筛选模式 43

2.3.5 通用的筛选方式 44

2.3.6 根据数据类型执行筛选 45

动手练 筛选不包含指定项目的信息 45

动手练 筛选销售金额排名前5的数据 47

动手练 筛选指定日期之后的所有数据 47

2.3.7 清除筛选 48

2.3.8 高级筛选的应用 49

2.4 数据分析基本工具 50

2.4.1 条件格式的应用 50

2.4.2 使用格式化规则突出显示指定数据 51

动手练 突出显示包含指定文本内容的单元格 51

动手练 突出显示金额最高的3个值 51

2.4.3 使用图形化规则直观展示数据 52

动手练 自定义图形化规则的取值范围 54

2.4.4 数据的分类汇总 55

动手练 嵌套分类汇总 57

2.4.5 多表数据合并计算 59

2.5 新手答疑 61

第3章

数据的统计与计算

3.1 公式与函数快速入门 63

3.1.1 公式的组成 63

3.1.2 函数的组成 63

3.1.3 函数的类型 63

3.1.4 熟悉函数的作用 64

动手练 查看陌生函数的作用及语法格式 65

3.1.5 函数的输入方法 65

3.1.6 快速输入公式 68

动手练 在公式中引用单元格 68

动手练 填充公式 69

3.1.7 单元格的3种引用形式 69

3.2 工作中的常用函数 70

3.2.1 自动求和 70

3.2.2 对指定区域中的值求和 71

3.2.3 SUMIF函数对满足条件的数据求和 71

动手练 计算指定产品的出库数量之和 72

动手练 设置模糊匹配条件求和 73

3.2.4 统计包含数字的单元格数量 74

3.2.5 COUNTIF函数统计满足条件的单元格数量 75

动手练 统计各部门人数 75

动手练 统计年龄大于30的人数 76

3.2.6 统计不重复的商品数量 76

3.2.7 求最大值和最小值 77

动手练 提取最高分和最低分 77

3.2.8 RANK函数为一组数据排名 78

动手练 为员工销售业绩排名 78

3.2.9 用IF函数进行逻辑判断 79

动手练 判断考试成绩是否及格 79

动手练 根据成绩自动生成评语 79

3.2.10?? 使用VLOOKUP函数查找数据 80

动手练 查找指定员工的销量 81

3.2.11?? INDEX与MATCH函数嵌套反向查询数据 81

3.2.12?? 替换字符串中的指定字符 82

动手练 批量替换产品型号中的指定字母 82

2.2.13?? 从身份证号码中提取信息 83

动手练 从身份证号码中提取出生日期 83

动手练 从身份证号码中提取性别 84

3.2.14??使用DAYS函数计算两个日期的间隔天数 84

3.3 新手答疑 85

第4章

Power BI入门知识

4.1 初识Power BI 87

4.1.1 Power BI的组成 87

4.1.2 Power BI的基本元素 87

4.2 熟悉Power BI Desktop 89

4.2.1 Power BI Desktop主要功能 89

4.2.2 Power BI Desktop运行环境 89

4.2.3 下载和安装Power BI Desktop 89