内容简介
本书主要介绍数据理论基础、对数据的思考、商业智能及其背后的设计、Power BI及其使用方法、Power Query的使用、数据模型、数据可视化及Power BI Service管理、Power BI优化最佳实践，以及如何在Excel中使用Cube等内容。本书在保证技术专业性的前提下，使用幽默诙谐的语言剖析问题，深入浅出，让读者感同身受。本书适合有一定的Excel基础，并且对Power BI有一定了解的用户阅读。本书对初级用户友好，需要进阶的用户也可以从书中获得宝贵的知识。
精彩书评
作者以亲身经历诠释数据力量，融入Power BI实战精髓，为数据从业者铺就一条从认知提升到技术精进的成长之路。本书不只是PowerBI工具书，更是数据认知升级手册，字里行间浸透着真诚分享与硬核知识，值得所有在数据江湖里闯荡的伙伴细细品读。
PowerBI星球主理人 采悟
Power BI诞生已经有十年了，与其他BI不同，其玩法的宽度和深度都很大。本书作者在这方面有长期积累，相信可以让读者更立体地理解如何发挥出它的更大魔力。
BI佐罗数据分析
在BI工具迅猛发展的今天，Power BI已成为越来越多企业与个人提升数据分析能力的首选工具。然而，对于初学者来说，面对纷繁复杂的功能和碎片化的学习资源，常常会感到无从下手。如果你也有这种困扰，《Power BI商业智能成长之道》值得一看，它不仅是一部技术入门手册，更是一本融合作者亲身经历、实战经验与方法论的成长指南。
本书最大的亮点在于它的“全流程式”结构。作者从自身转行学习Power BI的心路历程切入，以真实可感的经历引导读者走出迷茫；接着，通过对数据基础理论的系统讲解，帮助初学者建立“数据思维”；随后，逐步引导读者掌握Power BI核心模块——从Power Query数据清洗与获取，到数据建模与DAX表达式编写，再到可视化呈现与Power BI Service管理，循序渐进、层层递进。不仅如此，本书还深入探讨了企业级BI项目的架构设计、项目推广策略、优化与性能调优等实战话题，打通了从个人技能到组织能力的认知鸿沟。同时，作者以“业务理解”与“沟通协作”为核心，强调BI工具的真正价值不在于技术堆叠，而在于解决业务问题、创造管理价值。
对于初学者而言，这本书不仅提供了可操作的学习路线和技巧，更带来了思维方式的转变；而对于已有一定基础的从业者，它则是一部可以不断翻阅、持续精进的知识地图。作者将Power BI视作一场关于认知、协作与成长的旅程，而这本书，正是那张写满经验与方法的导航图。
《DAX权威指南》译者 高飞
我一直是“数据驱动（Data-Driven)”的粉丝，作为产品经理，不管是做产品决策、用户洞察还是商业分析，我的日常工作中大量使用各种数据和工具来辅助。PowerBI是一款非常实用且聪明的工具，它可以让我用很小的代价，整合不同的数据源进行建模，它的查询语言虽然简单，但是强大无比，其可视化元素很现代，并且还可以扩展。本书的两位作者拥有丰富的理论和实践经验。本书内容翔实，深入浅出，相信大家一定会有所收获。
微软（亚洲）互联网工程院 首席产品经理 陈希章
人们常说：一本书不仅是内容的载体，也常常代表了作者的精、气、神。这本书尤为如此。本书开篇就极为精彩，以作者的亲身经历，向人们展现了一个孜孜以求的年轻人，立志于在数据领域有所成就的成长过程。大概也是由于作者丰富的实战经验，本书的内容通俗易懂，对数据技术的讲解简单明了。这是一本可以帮助读者快速拨开技术迷雾、高效探索数据应用之道的“实用之书”。
微软（中国）有限公司 首席技术官 韦青
目录
第1章 转行经历及心路历程 1
1．1 转行经历 2
1．2 学习Power BI的心路历程 4
1．3 数据时代的背景 5
1．4 总结 7
1．5 作业 7
第2章 数据理论基础 8
2．1 关系映射反演原则及应用 9
2．2 DIKW模型 11
2．3 数据遗传学定律 12
2．4 总结 14
2．5 作业 14
第3章 对数据的思考 15
3．1 什么数据能分析 16
3．2 什么是“表” 16
3．3 什么是标准表 19
3．4 数据是“变”出来的 23
3．5 业务用户心目中的IT人员 24
3．6 数据访问权限 26
3．7 数据的成本 29
3．8 数据是一个任人打扮的小姑娘 30
3．9 “养”数据 31
3．10 数据管理 32
3．11 总结 33
3．12 作业 33
第4章 商业智能及其背后的设计 34
4．1 什么是商业智能 35
4．2 商业智能工具应具备的能力 35
4．3 如何在企业内部推广Power BI 38
4．4 数据分析师的新定位 39
4．5 关于商业智能架构的思考 41
4．5．1 病因（问题） 41
4．5．2 药方（方案） 44
4．5．3 药性（执行） 46
4．6 以商业智能为中心设计数据仓库 53
4．7 以IT为主导的商业智能项目必将失败 56
4．8 商业智能的价值导向 57
4．9 不要“神话”Power BI 62
4．10 不在于技术，而在于管理和认知 63
4．11 商业分析中的算法 64
4．12 如何处理需求 65
4．12．1 如何提需求 65
4．12．2 如何接需求 66
4．12．3 如何安排会议 67
4．13 如何汇报工作 71
4．14 从会吵架开始 71
4．15 总结 73
4．16 作业 73
第5章 了解Power BI并掌握使用方法 74
5．1 什么是Power BI 75
5．2 下载Power BI Desktop 78
5．3 了解Power BI的结构 80
5．4 Excel商业智能或Power BI Desktop 80
5．5 Power BI的常见部署方式 80
5．5．1 个人使用 80
5．5．2 Power BI Service部署 81
5．5．3 本地部署 82
5．6 解决Power BI问题的10个方法 82
5．6．1 使用搜索引擎或AI 83
5．6．2 查阅官方文档 83
5．6．3 了解行业最新资讯 84
5．6．4 参加培训 84
5．6．5 使用Power BI官方论坛 84
5．6．6 加入学习小组或群 84
5．6．7 付费咨询 85
5．6．8 阅读专业书籍 85
5．6．9 掌握学习方法 86
5．6．10 不断地思考、实践和总结 88
5．7 Power BI的学习路线 88
5．7．1 是学习一点点，而不是精通 88
5．7．2 第一阶段 89
5．7．3 第二阶段 89
5．7．4 第三阶段 90
5．8 是否需要学习SQL或Python 90
5．9 Power BI的通用化设计理念 92
5．10 总结 92
5．11 作业 92
第6章 Power Query的使用 93
6．1 什么是Power Query 94
6．2 Power Query和Excel操作数据的不同 98
6．3 使用Power Query获取数据 100
6．3．1 从Excel文件中获取数据 100
6．3．2 从CSV/TXT文件中获取数据 110
6．3．3 从PDF文件中获取数据 112
6．3．4 从文件夹中获取数据 114
6．3．5 从SQL Server数据库中获取数据 125
6．3．6 从MySQL数据库中获取数据 130
6．3．7 输入数据 133
6．4 Power Query常用基础操作 134
6．4．1 数据类型 134
6．4．2 将第一行用作标题 140
6．4．3 自定义列 141
6．4．4 追加查询 142
6．4．5 合并查询 145
6．4．6 逆透视列 153
6．4．7 删除重复项 155
6．4．8 填充 156
6．4．9 合并列 157
6．4．10 格式 158
6．4．11 拆分列 159
6．4．12 提取 160
6．4．13 分组依据 160
6．4．14 转置 162
6．4．15 其他功能 162
6．5 Power Query实战 162
6．6 Power Query的其他功能 168
6．6．1 查询依赖项 168
6．6．2 管理参数 169
6．6．3 查询管理 169
6．6．4 数据源设置 170
6．7 Power Query中的M函数 170
6．7．1 什么是M函数 170
6．7．2 高级编辑器 173
6．8 总结 173
6．9 作业 174
第7章 数据模型 175
7．1 什么是数据模型 176
7．2 单表模型 178
7．3 多表模型 180
7．4 维度表和事实表 181
7．5 维度建模的必要规则 184
7．6 维度建模的三种模型 186
7．7 数据模型的关系 190
7．7．1 表关系 192
7．7．2 交叉筛选器方向 196
7．7．3 管理关系 197
7．8 DAX是什么 200
7．8．1 新建列 200
7．8．2 度量值 205
7．8．3 计算表 208
7．8．4 如何选择新建列、度量
前言/序言
曾经有人问我，学习是快乐的还是痛苦的。我回答：学习是快乐的。对方告诉我：学习是痛苦的。如果学习是快乐的，那么所有人都去学习了，而不是还有人去打游戏、刷视频啊！
但是，我仍然希望读者是在快乐中阅读和学习的。在确定本书的编写风格时，我希望本书不是枯燥的技术文。基于我自己的学习经历，即便是技术文，我也希望不要那么枯燥，甚至刻意保持一些口语化。本书在保证技术专业性的前提下，使用幽默诙谐的语言剖析问题，深入浅出，让读者感受到学习的乐趣。
为什么要写这本书
分享本身就是一种快乐，不是吗？
我看到太多数据人走的弯路，看到各位表哥表姐挑灯夜战。我曾经也是其中的一员，所以我希望分享更多实用的知识和技能，帮助更多的人。还有一个更重要的原因，就是市面上现有的Power BI图书多数以介绍工具功能为主，少有分享与商业智能应用领域相关的个人理解的。Power BI只是一个工具，我们真正需要的是商业智能分析。此外，还要了解其背后的故事。
当然，以上只是客套一下啦！而实际情况是，在2022年8月22日，我向刘钰老师表达了我想做点儿什么的想法，于是刘钰老师建议我写书，真是果断又干脆，这很符合刘钰老师的风格。刘钰老师还说可以给予我写作上的支持，并成为第二作者。话都说到这份儿上了，于是我抓紧时间拟定大纲并交由出版社审定。接下来，我就开始了这本书的编写。
在正式编写前，我已经压制不住内心的想法，思如泉涌，甚至不敢晚上写，因为担心失眠。我带着满腔热情在写，像是在雕琢一件艺术品。我希望和各位读者一起成长、一起进步。
在准备本书的过程中，我不仅整理了自己的专业知识，还通过各种渠道对众多Power BI用户进行了深入调研，收集了他们的需求和反馈。因此，本书的内容不仅仅包含我个人的理解和观点，更融入了广大用户的实际需求和期望。
我深知当前新入门的Power BI用户面临着学习成本较高和指导不足的问题。虽然本书无法解决所有初学者可能遇到的问题，但我相信它能为读者提供有效的学习策略和路径指导。对于那些希望进一步提升技能的读者，本书也将提供宝贵的参考信息。
尽管我已尽力确保本书内容的客观性和专业性，但由于其包含许多个人理解，所以可能会引发一些争议。在某种程度上，我只是“大道”的众多探索者之一，我所分享的只是其中的一部分，而非全部。如果你对我在书中提出的观点有不同的理解或看法，非常欢迎并期待与你进行更深入的交流和探讨。同时，希望我的观点能为读者提供新的思考角度。如果能做到这一点，对我来说将是最大的荣幸。
本书内容
全书共分10章，具体内容如下：
第1章主要介绍我的转行经历及心路历程。
第2章主要介绍数据理论基础，包括关系映射反演原则及应用、DIKW模型、数据遗传学定律等。
第3章主要介绍对数据的一些思考，让读者可以从更多的维度了解数据是什么。
第4章主要介绍商业智能的设计，以及与商业智能相关的技术问题和业务问题。
第5章主要介绍Power BI的学习方法，掌握这些方法可以更好地提高学习效率。
第6章主要介绍Power Query的基础操作，用以满足日常数据处理的需要。
第7章主要介绍数据模型相关内容，让读者学会如何创建和管理数据模型。
第8章主要介绍数据可视化及Power BI Service管理相关内容，了解数据可视化的基本操作。
第9章主要介绍Power BI优化的最佳实践，包括Power Query优化、数据模型优化、可视化优化、硬件优化等。
第10章主要介绍如何在Excel中使用Cube，对什么是Cube及如何使用、Cube函数及其优化技巧等进行了讲解。
读者对象
本书适合有一定的Excel基础，并且对Power BI有一定了解的用户阅读。本书对初级用户友好，需要进阶的用户也可以从书中获得宝贵的知识。在个人技能方面，本书侧重于更多的内容。这不是一本完全讲技术的图书，而是希望可以引导读者进行更多的思考，帮助读者解决在工作中遇到的数据问题，甚至是非数据问题。
