新書推薦：
《
中国上市公司担保行为的影响因素及其效应研究
》
售價：NT$
202.0
《
企业级数据架构：核心要素、架构模型、数据管理与平台搭建 李杨
》
售價：NT$
554.0
《
政和元年：宋辽金夏的国运博弈与谍战风云
》
售價：NT$
381.0
《
黄金圈法则
》
售價：NT$
437.0
《
全球治理理论：权威、合法性与论争
》
售價：NT$
549.0
《
华尔街幽灵：一位股票投资大师的告白
》
售價：NT$
447.0
《
人生幸好有快乐（一代大师梁实秋至诚分享八十余年的快乐哲学！）
》
售價：NT$
302.0
《
中世纪文明（400-1500年）（格致人文）
》
售價：NT$
661.0
|
| 編輯推薦： |
本书特色
内容全面，体系完整
本书全面介绍商业智能基础、数据分析及可视化基础等理论知识和相关工具的
具体应用，案例典型，贴近实际，操作性强，具有较高的实用价值。
板块内容设计新颖，突出实践性
本书基于案例导入式教材设计理念，从学习目标、引导案例展开各章内容讲解，
结束部分以思维导图进行总结，后通过多种类型的习题强化学习效果，突出“实践
一思考一再实践”的学习理念。
教学资源丰富，可开展线上线下混合教学
本书配套提供教学大纲、教案、教学课件、微课视频、案例数据、习题答案等教
学资源，方便教师教学和学生自学。同时本书也配套课程思政内容，提供慕课学习平
台，方便教师开展线上线下混合教学、在线测试、学生日常学习行为评价等活动。
|
| 內容簡介： |
|
《企业经营与财务智能分析可视化》详细介绍了企业经营与财务智能分析可视化的相关知识和具体应用。全书内容分为基础部分和工具应用部分：基础部分主要介绍商业智能基础、数据分析与可视化基础等理论知识；工具应用部分介绍Excel、PowerBI、FineBI等商业智能数据分析工具，其中重点介绍PowerBI的应用。 《企业经营与财务智能分析可视化》共有12章，每章按照“学习目标、引导案例、内容讲解、本章小结、本章习题”五大板块设计。 《企业经营与财务智能分析可视化》作为入门级教材，主要面向普通高等院校(包括应用型本科、高职)经管类相关专业的学生，以及对数据分析感兴趣的企事业单位人员，旨在使读者了解商业智能及数据分析可视化的基本原理，熟悉数据分析的步骤及思路，既能熟练使用Excel进行数据分析，又能掌握PowerBI、FineBI等常见自助式BI工具的一般应用。 《企业经营与财务智能分析可视化》配套了教案、教学课件、教学大纲、案例数据和微课等教学资源，方便教师教学和学生自学。
|
| 目錄：
|
第1章 商业智能基础 1
1.1 商业智能概述 2
1.1.1 商业智能的定义 2
1.1.2 商业智能与DIKW模型 3
1.1.3 商业智能的系统架构 4
1.1.4 商业智能的价值 5
1.2 商业智能核心技术 6
1.2.1 ETL技术 6
1.2.2 数据仓库技术 7
1.2.3 联机分析处理技术 8
1.3 自助式商业智能分析工具 10
1.3.1 PowerBI 10
1.3.2 Tableau 11
1.3.3 FineBI 11
1.3.4 SmartBI 11
【本章小结】 12
【本章习题】 13
第2章 数据分析与可视化基础 15
2.1 数据类型与企业大数据 16
2.1.1 数据类型 16
2.1.2 大数据 18
2.1.3 企业业财大数据 19
2.2 数据分析基础 20
2.2.1 数据分析类型 20
2.2.2 数据分析步骤 20
2.2.3 数据分析主题与框架 22
2.2.4 数据分析模型 24
2.2.5 数据分析指标 30
2.2.6 数据分析方法 33
2.3 数据可视化基础 34
2.3.1 数据可视化原理 34
2.3.2 可视化图表选择 37
【本章小结】 41
【本章习题】 41
第3章 Excel销售数据多维分析 44
3.1 Excel数据分析基础 44
3.1.1 认识Excel数据表 45
3.1.2 相对地址、地址与混合
地址 45
3.1.3 Excel数据分析常用函数 46
3.1.4 Excel常见错误值及原因 48
3.2 Excel数据分析基本流程 50
3.2.1 数据获取 50
3.2.2 数据处理 50
3.2.3 数据分析 51
3.2.4 数据可视化 53
3.3 案例：销售数据多维分析
可视化 54
3.3.1 打开销售数据表 54
3.3.2 销售数据处理 54
3.3.3 销售数据多维分析 58
3.3.4 销售数据可视化 61
3.3.5 销售数据看板制作 63
3.3.6 销售数据看板变换风格 65
【本章小结】 66
【本章习题】 67
第4章 微软PowerBI概况 69
4.1 PowerBI概述 70
4.1.1 传统BI与自助式BI 70
4.1.2 PowerBI简介 71
4.1.3 PowerBI特点 72
4.2 PowerBI应用模式及系列组件 73
4.2.1 PowerBI应用模式 73
4.2.2 PowerBI系列组件 74
4.3 PowerBI Desktop安装与账号
注册 75
4.3.1 PowerBI Desktop安装 75
4.3.2 PowerBI账号注册 76
4.4 PowerBI Desktop界面 78
4.4.1 菜单栏 78
4.4.2 视图 78
4.4.3 报表编辑器 80
【本章小结】 82
【本章习题】 82
第5章 PowerBI基本应用 84
5.1 数据获取与整理 86
5.1.1 数据获取 86
5.1.2 数据整理 88
5.2 数据建模 92
5.2.1 建立数据模型 92
5.2.2 新建列 93
5.2.3 新建度量值 94
5.3 数据可视化 95
5.3.1 插入图片、文本框、形状 95
5.3.2 插入卡片图 96
5.3.3 插入环形图 97
5.3.4 插入条形图 97
5.3.5 插入折线图 98
5.3.6 插入气泡图 99
5.3.7 插入切片器 100
5.3.8 图表美化 101
5.4 在线应用 102
5.4.1 在线发布 102
5.4.2 制作仪表板 103
5.4.3 发布到Web 105
5.4.4 移动应用 105
【本章小结】 106
【本章习题】 107
第6章 PowerBI数据获取与整理 109
6.1 一维表和二维表 110
6.2 数据获取 111
6.2.1 从文件导入 111
6.2.2 从文件夹导入 113
6.2.3 从数据库导入 115
6.2.4 从网站查询导入 116
6.2.5 从其他数据源导入 118
6.2.6 重新设定数据源 119
6.3 数据整理 119
6.3.1 查询编辑器和M语言 119
6.3.2 数据的行、列操作和筛选 121
6.3.3 数据类型的转换 126
6.3.4 数据格式的转换 127
6.3.5 数据的拆分、提取和合并 129
6.3.6 数据的转置和反转 133
6.3.7 数据的透视和逆透视 135
6.3.8 分组依据 136
6.3.9 添加列 137
6.3.10 日期和时间的整理 139
6.3.11 数据的基本数学运算 141
6.3.12 数据的组合 143
6.3.13 合并查询 144
【本章小结】 147
【本章习题】 147
第7章 PowerBI数据建模与DAX
公式 150
7.1 管理关系 151
7.1.1 认识表 151
7.1.2 认识关系及关系模型 151
7.1.3 创建关系 154
7.2 新建列与新建度量值 158
7.2.1 新建列 158
7.2.2 新建度量值 160
7.3 DAX数据分析表达式 161
7.3.1 认识DAX公式 161
7.3.2 认识CALCULATE函数 168
7.3.3 认识DIVIDE函数 170
【本章小结】 172
【本章习题】 172
第8章 PowerBI数据可视化 175
8.1 常用可视化图表 176
8.1.1 新建仪表图 179
8.1.2 新建百分比仪表图 180
8.1.3 新建表 181
8.1.4 新建矩阵 182
8.2 自定义可视化图表 183
8.2.1 添加自定义可视化对象 183
8.2.2 马表图 184
8.2.3 子弹图 186
8.2.4 文字云 187
8.2.5 桑基图 187
8.3 图表美化 188
8.3.1 切换主题 188
8.3.2 设置图表格式 189
8.4 图表的筛选、钻取和编辑
交互 190
8.4.1 图表的筛选 191
8.4.2 图表的钻取 195
8.4.3 图表的编辑交互 196
【本章小结】 198
【本章习题】 198
第9章 案例：上市公司财务分析
可视化 201
9.1 资产负债表可视化 205
9.1.1 插入切片器 205
9.1.2 插入卡片图 206
9.1.3 插入圆环图 207
9.1.4 插入饼图 208
9.1.5 插入分区图 208
9.1.6 插入树状图 209
9.1.7 插入表 209
9.2 利润表可视化 211
9.2.1 插入卡片图 212
9.2.2 插入圆环图与树状图 212
9.2.3 插入折线图和分区图 212
9.2.4 插入矩阵 212
9.3 现金流量表可视化 213
9.3.1 插入卡片图 214
9.3.2 插入圆环图 214
9.3.3 插入分区图 214
9.3.4 插入折线图 215
9.3.5 插入桑基图 215
9.3.6 插入簇状条形图 215
9.4 偿债能力分析可视化 216
9.4.1 插入卡片图 216
9.4.2 插入折线图 217
9.5 营运能力分析可视化 217
9.5.1 插入卡片图 217
9.5.2 插入折线图 218
9.6 盈利能力分析可视化 218
9.6.1 插入卡片图 218
9.6.2 插入折线图 219
9.7 杜邦分析可视化 219
9.7.1 插入卡片图 219
9.7.2 插入图形图像 220
【本章小结】 220
【本章习题】 221
第10章 案例：连锁店经营分析
可视化 222
10.1 产品分析可视化 225
10.1.1 插入卡片图 226
10.1.2 插入条形图 226
10.1.3 插入圆环图 226
10.1.4 插入瀑布图 227
10.1.5 插入柱形图 228
10.1.6 插入矩阵 228
10.2 区域分析可视化 229
10.2.1 插入圆环图 230
10.2.2 插入条形图 230
10.2.3 插入柱形图 230
10.2.4 插入水族馆图 230
10.2.5 插入矩阵 230
10.3 趋势分析可视化 231
10.3.1 插入分区图 231
10.3.2 插入折线和柱形图 232
10.3.3 插入动态气泡图 232
10.3.4 插入表 232
10.4 完成度分析可视化 233
10.4.1 插入子弹图 234
10.4.2 插入仪表图 235
10.4.3 插入百分比仪表图 235
10.4.4 插入水平条形图 236
10.4.5 插入矩阵 237
10.5 排名分析可视化 238
10.5.1 插入条形图(排名前N个) 238
10.5.2 插入表 239
10.5.3 插入文字云 239
【本章小结】 240
【本章习题】 240
第11章 PowerBI专题分析可视化 242
11.1 客户价值RFM分析 243
11.1.1 理解数据 243
11.1.2 查看数据模型 244
11.1.3 新建度量值 244
11.1.4 新建列 245
11.1.5 插入切片器 246
11.1.6 插入卡片图 246
11.1.7 插入条形图 247
11.1.8 插入瀑布图 247
11.1.9 插入表 248
11.2 动态帕累托分析 248
11.2.1 理解并连接数据 248
11.2.2 新建度量值 249
11.2.3 插入切片器 250
11.2.4 插入表 250
11.2.5 插入圆环图 250
11.2.6 折线和堆积柱形图 251
11.3 盈亏平衡动态分析 252
11.3.1 理解数据 252
11.3.2 获取数据 252
11.3.3 创建数据表 252
11.3.4 创建度量值 253
11.3.5 插入切片器 254
11.3.6 插入分区图 254
11.4 杜邦动态分析 255
11.4.1 插入卡片图 255
11.4.2 设置变化参数 256
11.4.3 修改度量值 257
【本章小结】 258
【本章习题】 258
第12章 FineBI利润数据探索性
分析 259
12.1 FineBI简介 260
12.1.1 FineBI概述 260
12.1.2 FineBI的安装与启动 261
12.1.3 FineBI的界面 262
12.2 FineBI数据分析基本流程 263
12.3 案例：FineBI利润数据探索型
分析可视化 263
12.3.1 案例背景 263
12.3.2 数据准备 264
12.3.3 数据加工 265
12.3.4 仪表板制作及可视化
分析 267
【本章小结】 277
【本章习题】 277
|
| 內容試閱：
|
随着“大智移云物区”——大数据、人工智能、移动互联网、云计算、物联网和区块链等技术的快速发展，企业越来越多的财务会计工作内容被自动化、智能化所取代。因此，财会人员面临数字化转型，而转型的方向是广大会计人员需思考的问题。Gartner发布的2021年CFO调查报告中，CFO们一致认为应用RPA、数据分析是重中之重。其中，高级数据分析是财务人员转型的一个重要方向。
【从财务分析到经营分析】
从数据分析内容角度来看，企业财务人员应从财务分析向经营分析过渡。财务分析是财务工作的数据分析，但仅有财务分析是不够的。在企业中，财务分析定位问题，经营分析解决问题，因此，经营分析是针对财务分析发现的问题结合业务所做的更深入的专项分析。过去，由于企业信息化程度不够，企业很难快速收集大量的业务数据并做到及时有效的经营分析，因此，财务分析工作就显得很重要。随着企业信息化程度的加深，各种智能技术的应用，企业内外部信息系统积累了大量的财务业务数据，很多财务数据就是由业务数据驱动生成的。这种情况下，企业在财务分析中发现的问题，可以继续通过经营分析探寻其原因。例如，企业今年管理费用中的差旅费同比大幅度上升，就可以通过与财务系统集成的商旅系统获取的数据进行经营分析，查看业务人员的交通费和住宿费，对数据层层深入挖掘，找到差旅费上升的真正原因。目前，很多大企业都非常重视经营分析，如华为公司就非常推崇经营分析，而不是单纯的财务分析。企业中，财务分析是CFO工程，经营分析是CEO工程。
从数据分析工具角度来看，有侧重数据采集的Kettle、Python；有侧重数据仓库的Hadoop、Teradata等；有侧重数据挖掘的SaS、SPSS、R、Python等；有侧重数据可视化的Tableau、PowerBI、FineBI、SmartBI等。这些工具有的需要具备计算机编程知识，有的需要具备统计学知识，因此都不适合财经类人员快速掌握数据分析技能。对于熟悉业务、财务的财会人员来说，从侧重数据可视化的分析工具入手学习掌握数据分析技能是选择。因此，PowerBI、FineBI等商务智能分析工具是让业务财务人员提升数据分析能力的有效利器。
【本书面向对象】
《企业经营与财务智能分析可视化》作为入门级教材，面向普通高等院校(包括应用型本科、高职)经管类相关专业的学生，以及对数据分析感兴趣的企事业单位人员，旨在使读者了解商业智能及数据分析可视化的基本原理，熟悉数据分析的步骤及思路，掌握PowerBI、FineBI等常见自助式BI工具的一般应用。《企业经营与财务智能分析可视化》对应的高校课程有“智能财务分析可视化”“财会大数据智能分析可视化”“商业智能BI在会计中的应用”等。
【本书内容设计】
全书内容框架如下图所示。
全书分为基础部分和工具应用部分：基础部分主要介绍商业智能基础、数据分析与可视化基础等理论知识；工具应用部分介绍Excel、PowerBI、FineBI等商业智能数据分析工具，尤其重点介绍PowerBI的应用。
1. Excel
Excel是企业各类人员都应掌握的数据分析工具。当很多中小企业数据量不大或不需要做复杂数据分析时，Excel就能显示其灵活性和适用性。因此，企业各类人员应掌握Excel数据分析的一般思路。
2. PowerBI
PowerBI是微软公司的自助式BI工具，其功能全面、强大，尤其是数据处理方面的功能，比其他BI工具更多、更有优势。因此，《企业经营与财务智能分析可视化》重点选择了PowerBI这个自助式BI工具，详细介绍了其数据获取与整理、数据建模、数据分析与可视化、在线应用等功能。
3. FineBI
FineBI是帆软公司推出的自助式BI工具，在国内市场有很高的占有率。《企业经营与财务智能分析可视化》通过利润数据探索性分析案例来介绍FineBI数据分析的一般思路。
通过以上3个工具的安排，希望学员既能掌握基础数据分析工具Excel的使用，也能掌握国内外常见自助式BI工具的应用。
【本书板块设计】
《企业经营与财务智能分析可视化》共设计了5大板块，方便学员自学，如下表所示。
板块 作用
学习目标 学完本章应了解、熟悉和掌握的知识点
引导案例 每章前都设计一个引导案例。此案例是与本章教学内容相关的模拟案例、实际案例
内容讲解 每章详细内容展开，包括理论介绍、案例数据、操作步骤、小知识、数据分析思维等方面
本章小结 用思维导图对本章知识点进行总结
本章习题 通过5种题型(单选题、多选题、判断题、思考题、实训题)的训练，不仅使读者进一步消化、理解本章理论知识，而且能够提升读者的实际操作能力
【本书教学资源】
《企业经营与财务智能分析可视化》配套了6种教学资源，方便教师教学和学生自学，如下表所示。
序号 资源种类 形式 数量 使用对象
1 教学大纲 Word格式 1份 教师
2 教案 Word格式 1份 教师
3 习题答案 PDF格式 1份 教师
4 教学课件 PPT格式 12份 教师、学生
5 微课(内容讲解、操作演示) MP4格式 若干 教师、学生
6 案例数据 Excel格式文本格式csv格式mdb格式pbix格式 若干 教师、学生
上述资源可通过扫描下方二维码下载。微课视频可通过扫描书中二维码观看。为便于开展线上线下混合教学，《企业经营与财务智能分析可视化》还提供了慕课学习平台，任课老师可发邮件至476371891@qq.com获取链接地址。
教学资源下载
【致谢】
《企业经营与财务智能分析可视化》由汪刚、金春华担任主编，刘畅、舒艳、李洁担任副主编。另外，参加《企业经营与财务智能分析可视化》编写的人员还有贾香萍、沈银萱、宁宇、邓宁、吕晓敏、柴明洋、张思涵。
感谢PowerBI领域的专家赵文超、宗萌、马世权、高飞、采悟、雷元、武俊敏等老师，感谢他们基于企业实践经验所带来的精彩纷呈的PowerBI课程和经验分享。
感谢帆软软件公司、思迈特软件公司提供教学案例及客户案例。
感谢清华大学出版社对《企业经营与财务智能分析可视化》出版给予的大力支持。
限于作者水平，对于书中的疏忽及错漏之处，诚挚地希望广大读者给予批评指正。
作 者
2021年9月
|
|
購物車/收銀台(
0
) | 在線留言板
| 付款方式
| 聯絡我們
| 運費計算
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
