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2.1.1　Power BI是什么 12 2.1.2　为什么选择Power BI 13 2.1.3　Power BI的产品体系与应用流程 13 2.2　Power BI Desktop的下载、安装与注册 15 2.2.1　Power BI Desktop的下载与安装 15 2.2.2　Power BI的账号注册 16 2.3　认识Power BI Desktop的工作界面 17 2.3.1　功能区 17 2.3.2　视图 17 2.3.3　画布 19 2.3.4　报表编辑器 19 随堂测 20 第3章　快速应用Power BI 22 3.1　背景案例 22 3.1.1　提出问题 22 3.1.2　明确分析需求 23 3.1.3　设计分析框架 24 3.1.4　确定应用流程 27 3.2　数据获取 27 3.2.1　打开Power BI Desktop时获取数据 28 3.2.2　进入Power BI Desktop后获取数据 29 3.3　数据整理 29 3.4　数据建模 32 3.4.1　自动识别关联数据表 32 3.4.2　手动关联数据表 33 3.4.3　数据模型的应用效果展示：矩阵表 35 3.4.4　使用DAX公式新建列、度量值、表 37 3.5　数据可视化分析 42 3.5.1　设置报表页面格式 43 3.5.2　插入文本框、图片和线条 44 3.5.3　插入折线和簇状柱形图 45 3.5.4　插入饼图和环形图 47 3.5.5　插入簇状条形图 49 3.5.6　插入瀑布图 50 3.5.7　插入仪表图、多行卡、卡片图 51 3.6　数据分析：筛选和钻取 52 3.6.1　筛选 52 3.6.2　钻取 54 3.6.3　编辑交互 57 随堂测 58 第4章　数据获取 59 4.1　数据源 59 4.1.1　理解数据源 59 4.1.2　Power BI数据源 59 4.2　从文件中获取数据 60 4.2.1　识别文件类型 60 4.2.2　从Excel文件中获取数据 61 4.2.3　从文本文件中获取数据 61 4.2.4　从PDF文件中获取数据 63 4.2.5　从文件夹中获取数据 65 4.3　从数据库中获取数据 67 4.3.1　从Access中获取数据 67 4.3.2　从SQL Server中获取数据 69 4.4　从Web上获取数据 71 4.4.1　从Web上直接获取表格数据 71 4.4.2　使用示例从Web上获取数据 72 随堂测 76 第5章　数据整理 78 5.1　数据规范化 78 5.1.1　数据规范化的必要性 78 5.1.2　认识一维表和二维表 79 5.2　数据整理的方法 80 5.2.1　Power Query编辑器 80 5.2.2　M语言 82 5.3　数据准备 83 5.3.1　在Power Query编辑器中导入数据 83 5.3.2　重新设定数据源 86 5.4　数据整理的常用功能 87 5.4.1　将第一行用作标题 87 5.4.2　筛选与删除 87 5.4.3　更改与检测数据类型 91 5.4.4　填充与替换 93 5.4.5　逆透视列与透视列 94 5.4.6　文本数据的整理 97 5.4.7　添加列 103 5.4.8　转置、反转行和分组依据 108 5.4.9　复制列到表 111 5.4.10　追加查询与合并查询 112 随堂测 117 第6章　数据建模与DAX语言 119 6.1　认识数据建模 119 6.1.1　了解关系模型 119 6.1.2　数据建模要点 119 6.1.3　创建与应用度量值 124 6.1.4　新建列 128 6.2　DAX语言：数据分析表达式 129 6.2.1　DAX语法规则 130 6.2.2　DAX支持的数据类型 131 6.2.3　DAX中的运算符 132 6.2.4　认识“上下文” 133 6.2.5　DAX函数分类 135 6.3　DAX函数的语法结构与应用 　　 示例 142 6.3.1　CALCULATE函数 142 6.3.2　ALL、ALLEXCEPT和 ALLSELECTED函数 145 6.3.3　FILTER函数 150 6.3.4　IF与SWITCH函数 153 6.3.5　VALUES、HASONEVALUE和 SELECTEDVALUE函数 155 6.3.6　时间智能函数 158 6.4　使用变量改进DAX公式 162 6.4.1　VAR语句 163 6.4.2　使用VAR语句改进DAX公式 163 随堂测 164 第7章　数据可视化分析 166 7.1　数据可视化原则 166 7.1.1　数据可视化基本原则 166 7.1.2　视觉对象的选择依据 167 7.2　常用的基本视觉对象 167 7.2.1　散点图与气泡图 167 7.2.2　树状图 170 7.2.3　表与矩阵 171 7.2.4　漏斗图 172 7.2.5　地图 173 7.2.6　分解树 174 7.2.7　智能问答 175 7.3　自定义视觉对象 176 7.3.1　获取自定义视觉对象 176 7.3.2　常用自定义视觉对象 179 7.4　数据可视化分析实例 184 7.4.1　动态指标分析 184 7.4.2　产品战略分析 186 7.4.3　排名分析 188 7.4.4　帕累托分析 193 7.5　Power BI的封面制作 196 7.5.1　首页设计 196 7.5.2　添加书签 197 7.5.3　添加返回按钮、书签导航器、 页面导航器 199 随堂测 201 第8章　财务数据可视化智能设计——以利润表为例 202 8.1　从Web上爬取利润表数据 202 8.1.1　选择数据获取方式 202 8.1.2　分析网址规律 203 8.1.3　获取数据 205 8.1.4　整理数据 207 8.1.5　新建管理参数 208 8.1.6　创建并调用自定义函数 211 8.2　利润表数据整理 215 8.2.1　数据整理思路 215 8.2.2　将两张利润表合并成一张事实表 216 8.2.3　将二维表转换成一维表 218 8.3　利润表数据建模 220 8.3.1　构建维度表 220 8.3.2　数据建模 224 8.3.3　创建度量值 225 8.4　利润明细表可视化设计 228 8.4.1　动态切换金额单位 229 8.4.2　建立利润明细表 231 8.4.3　创建日期、公司名称切片器 232 8.5　利润表分析可视化设计 233 8.5.1　趋势分析 234 8.5.2　结构分析 235 8.5.3　比较分析 238 随堂测 243 第9章　财务数据可视化智能综合分析——基于三张基本报表 245 9.1　思路与框架 245 9.2　数据准备 246 9.2.1　数据来源 246 9.2.2　获取数据 247 9.2.3　数据整理 249 9.2.4　数据建模 252 9.3　财务报表可视化分析 255 9.3.1　资产负债表可视化分析 255 9.3.2　现金流量表可视化分析 259 9.3.3　利润表可视化分析 261 9.4　财务指标可视化分析 264 9.4.1　偿债能力分析 264 9.4.2　营运能力分析 265 9.4.3　盈利能力分析 266 9.4.4　发展能力分析 266 9.4.5　杜邦分析 267 9.5　同业对比可视化分析 268 內容試閱： 随着现代信息技术的发展，会计数据处理技术也经历了从传统的手工会计到会计电算化、会计信息化的演进过程，如今迈入了智能化时代。这是一个全新的时代，一方面，财务机器人正在逐步接替会计工作中有规律的、重复的、标准化的事务性工作，在减轻财务人员工作强度的同时，也给他们带来了紧迫感和危机感；另一方面，信息技术拓宽了我们获取数据的渠道和范围，但如何从大数据中提取对企业有用的信息，以提高企业的洞察力和预见力，无疑是企业在激烈的竞争中取胜的关键，因此数据的分析和处理变得尤为重要。广大财务人员需要审时度势，重新思考自身的定位和存在价值，在顺应形势的同时必须担负起“数据分析”之责。2022年，在影响中国会计从业人员的十大信息技术的评选结果中，财务云、会计大数据技术、数据挖掘等赫然在列。财务人员如果不掌握一项数据分析技术，那么将影响其未来的职业发展。数据分析师是专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。他们的工作内容本质上就是从海量数据中分析出商业价值，或者建模发现知识，从而推动业务、辅助决策。若想成为数据分析师，则需要具备4项能力：业务能力、数据能力、技术能力和沟通能力。业务能力和数据能力可以在实践中逐步积累，但技术能力则需要通过外部输入来获得。引领广大财务人员进入新技术世界，使其掌握数据分析方法和分析工具，正是本书创作团队的初衷。市面上有很多用于进行数据分析的工具，有的专注于数据采集、有的侧重于数据挖掘、还有的聚焦于数据可视化。考虑财务人员自身的特点，他们对财务和业务非常熟悉，但可能没有深厚的计算机专业功底，本书选择了与Office风格一脉相承、易得易用、普及度领先的微软Power BI为工具，开启数据分析之旅。目前，各高校经济管理类相关专业相继开设了“财务大数据可视化分析”“可视化智能分析”“数据挖掘与分析”“大数据与智能财务”等相关课程，课时以36或54居多。以人才培养目标和可用教学学时为参照，本书将Power BI的学习之旅划分为入门、详解和应用3个阶段，每个阶段的教学目标和内容安排如表1所示。表1　本书的教学目标和内容安排阶段 教学目标 内容安排入门 了解大数据、大数据分析及Power BI基本知识，通过一个数据可视化的综合案例使学生感受Power BI的魅力，激发其学习兴趣 第1章 大数据与大数据分析第2章 Power BI 简介第3章 快速应用Power BI详解 对Power BI Desktop的三大组件按照数据分析流程逐个进行详解，使学生感受Power Query数据获取的效率、Power Pivot数据建模的简便和Power View数据可视化的惊艳 第4章 数据获取第5章 数据整理第6章 数据建模与DAX语言第7章 数据可视化分析应用 在掌握Power BI Desktop基本应用的基础上，聚焦到财务应用领域，用Power BI分析工具来解决现实管理问题，以提高学生综合分析问题、解决问题的能力 第8章 财务数据可视化智能设计——以利润表为例第9章 财务数据可视化智能综合分析——基于三张基本报表 本书特色如下。1. 理论简明，突出实操本书每章都包括3个基本内容：一是基本知识，包括基本概念、基础理论、一般方法等，用于阐释本章学习要达成的知识目标；二是环环相扣的【跟我练】，使学生通过动手实操深化对基本知识的理解，掌握可视化技术的应用；三是随堂测，用于检验学生对本章内容的学习效果。2. 面向应用，注重实效无论是【跟我练】中的小案例，还是可视化体验、财务综合应用等大案例，都选自不同的财务工作应用场景，贴近工作实际，代入感强。3. 资源丰富，助力学教为帮助大家快速上手，本书配备了丰富的教学资源，包括案例素材与结果文件、教师授课用PPT、教学大纲、授课教案、随堂测答案，以及案例操作视频。其中，案例操作视频以二维码的形式呈现在书中，读者可通过移动终端扫码播放，实现随时随地无缝学习；其他教学资源可扫描右侧二维码获取。4. 互动交流，共享提升对于新兴事物，人们必然要经过从入门到提升的过程，在这个过程中，如果有万千伙伴可以互相指点和借鉴，则会令人愉悦不已。为了方便教师之间的交流互动、共享提升，本书搭建了教学交流群(QQ群号：151374553)，教师可以在其中分享教学经验，提出改进建议。本书全面贯彻党的二十大精神，坚持为党育人、为国育才，将新技术与财务场景相结合，使学生勇于创新、与时俱进、善于思考、聚焦实践问题，学会用普遍联系的、全面系统的、发展变化的观点观察事物，探索解决问题的新理念、新思路、新办法和新技术。本书由天津财经大学苏秀花、王新玲担任主编。由于编者水平有限，书中难免存在疏漏，敬请同行和广大读者批评指正。服务邮箱：476371891@qq.com 编　者2023年8月

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