目录
理论篇
第1章 数据可视化基础 / 2
1.1　数据可视化的价值 / 2
1.2　量性数据与质性数据 / 5
1.2.1 量性数据 / 6
1.2.2　质性数据 / 8
1.3 量性可视化与质性可视化 / 9
1.4　探索性分析与解释性分析 / 12
1.5　分析者的心智模式 / 15
1.6 国际商业沟通标准简介 / 18
第2章 Power BI可视化工具 / 22
2.1　为什么用Power BI做数据可视化 / 22
2.1.1 Power BI的优势 / 22
2.1.2 Power BI 三大产品成员 / 24
2.1.3 Power BI可视化的局限性 / 26
2.2 Power BI Desktop界面探索 / 27
2.2.1 数据视图 / 28
2.2.2　模型视图 / 29
2.2.3　报表视图 / 32
2.3 Power BI的可视化对象交互模式 / 33
2.3.1　可视化对象交互 / 33
2.3.2　筛选器功能 / 37
2.3.3　书签功能 / 41
2.3.4　下钻功能 / 42
2.3.5　钻取功能 / 44
2.4 Power BI可视化对象分类 / 47
2.5 DAX简介 / 56
2.5.1　计算列与度量 / 56
2.5.2　行上下文 VS 筛选上下文 / 57
2.6 Power BI Service在线应用 / 59
2.6.1　注册Power BI Service / 59
2.6.2　探索Power BI Service / 60
2.7 Power BI移动端应用 / 62
2.8　创建第一个可视化报表 / 64
2.8.1　报表页面设计 / 65
2.8.2　发布内容 / 75
2.9　总结 / 81
实践篇
第3章 Power BI可视化实践准则之“意义” / 84
3.1　“意义”准则的含义 / 84
3.2　“意义”准则的实践 / 85
3.2.1　受众与分析目标要具体 / 85
3.2.2　保证数据真实性 / 85
3.2.3　合理布局可视化对象 / 87
3.2.4　添加报表注释 / 89
3.2.5　保持统一的尺度 / 95
3.2.6 符合逻辑的可视化 / 97
第4章 Power BI可视化实践准则之“准确” / 104
4.1　“准确”准则的含义 / 104
4.2　“准确”准则的实践 / 104
4.2.1　合理统计度量 / 104
4.2.2　合理选择刻度起点 / 109
4.2.3　必要时开启反转轴 / 112
4.2.4　选择合适的数值分布方式 / 114
4.2.5　慎用动画效果 / 120
4.2.6　理解筛选上下文 / 122
第5章 Power BI可视化实践准则之“清晰”/ 127
5.1 “清晰”准则的含义 / 127
5.2　“清晰”准则的实践 / 128
5.2.1　慎用饼图、环形图 / 128
5.2.2　选合适图表形式做趋势对比 / 134
5.2.3　优化异常值对比效果 / 136
5.2.4　避免双刻度 / 140
5.2.5　进行色彩化标记 / 141
5.2.6　用图像切片器进行优化 / 146
5.2.7　设置切片器动态排序 / 148
5.2.8　自定义可视化对象 / 152
5.2.9　自定义图标 / 156
第6章 Power BI可视化实践准则之“洞察” / 164
6.1 “洞察”准则的含义 / 164
6.2 “洞察”准则的实践 / 164
6.2.1　进行智能数据钻取 / 164
6.2.2　进行自然语言问答 / 167
6.2.3　使用分解树功能 / 170
6.2.4　使用智能概述 / 173
6.2.5　使用小多图 / 178
6.2.6　进行明细分布优化 / 180
6.2.7　对比历史值与目标值 / 181
第7章 Power BI可视化实践准则之“效率” / 184
7.1　“效率”准则的含义 / 184
7.2　“效率”准则的实践 / 184
7.2.1　使用矩阵图 / 184
7.2.2　设置隐藏书签 / 195
7.2.3　使用“工具提示” / 202
7.2.4　设置KPI指示 / 205
7.2.5　设置动态标题 / 211
7.2.6　隐藏超链接 / 215
7.2.7　优化多行卡 / 219
7.2.8 制作导航窗格 / 223
第8章 综合案例 / 226
8.1　收入数据的可视化呈现 / 226
8.1.1　数据整理 / 227
8.1.2　创建可视化对象 / 228
8.1.3　提升报表可视化效果 / 230
8.2 Analyze Popular Stocks with Power BI的可视化设计分析 / 237
8.2.1　我的仪表板 / 238
8.2.2　股票表现分析 / 243
8.2.3　股票和ETF对比 / 245
8.2.4　板块分布 / 247
8.3　中国离婚率因素分析 / 249
8.3.1　清洗并整理相关数据 / 250
8.3.2　选择合适的可视化对象 / 256
8.3.3　优化可视化效果 / 273
8.4　总结 / 277