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初次触 Excel BI时都会为之惊叹，灵活、方便、高效！ 以前用VLOOKUP函数、Index Match函数甚至VBA才能实现的功能操作，现在轻轻单鼠标就能实现！ 本书一半的篇幅介绍基础功能，另外一半的篇幅是实操案例，解决多表格文件合并、多表关联建模、抓取互联网数据等实务问题，读者不用担心学完不知道如何运用。
工具 业务场景才是王道！ 市场分析、客户分析、货品分析、流量分析和舆情分析5个电商场景 讲述Power BI Desktop的应用技巧 涵盖数据可视化、Power Query应用、DAX和数据建模
1. 作者是注册会计师，熟练使用PowerBI，实践经验丰富。 2. 作者的公众号现已成为国内*影响力的PowerBI公众号之一，专注于PowerBI知识的分享，其文章通俗易懂、简洁干练、精彩不断，深受广大PowerBI学习者喜爱。
详解企业场景下Power BI设计理念深度探讨Power BI Service管理攻略开启Power Platform低代码之门
本书详细阐述了使用Power BI实现数据的处理和分析的相关方法和实现操作。 全书共10章，主要内容包括数据分析概述、数据的获取、数据处理基础、 M语言基础、使用M语言行自动化数据处理、数据可视化、DAX语言基础、数据分析基础、数据分析阶、数据分析应用案例。 本书适合各行各业需要行日常数据处理和分析的办公人员和数据分析人员阅读，也可以作为大专院校学生的教材或参考书使用。
完全揭秘自助式大数据分析、轻松实现交互式数据可视化，只需几分钟即可将数据转化为见解。轻松实现数据可视化与动态图表，人人都可以成为数据分析师。从动态图表中寻找商业数据的规律、bi商业智能完全自学教程，人工智能在大数据中的应用
Power BI自从2015年正式发布以来，以简单易用、低门槛、灵活便捷等特性迅速获得市场青睐，国内外用户数量一直在飞速增长。然而，对于国内用户而言，Power BI相关的书籍、教程、指导手册等中文资料一直不多。 这本书从数据清洗、建模到可视化、报表服务，非常地介绍了Power BI的基本使用技巧，很适合Power BI的初学者学习。通过本书的讲解，即使是没有很深厚的IT技术背景的新手，也可以很轻松地掌握数据分析这一重要的商业技能，赵老师就是Power BI的产品设计理念——“全员BI”在国内的践行者和倡导者。 微软（中国）数据和人工智能解决方案专家 苏家杏 微软的Excel分析数据功能本身已很强大，再加上Power BI系列组件则更加如虎添翼。在企业内训时我常说微软的Power BI让数据从来如此“性感"。这本书的讲解从Power BI数据清洗规范到数据建模分析，再到数据可视化呈
1.简明的内容讲解 针对初级用户的特，深浅出地讲解Power BI的功能和使用技巧，旨在帮助读者找到一条学习Power BI的捷径。 2.实用的案例演示 本书中的很多案例本身就是数据挖掘与可视化分析的项目案例，通过这些案例的学习，读者可以快速掌握 Power BI 的相关知识。 3.丰富的配套资源 本书提供配套的案例源文件和彩图，读者还可扫码观看书中的案例演示视频。 4.强大的社群辅导 读者如遇到有关本书的技术问题，可加Q群（参见书中提示），群内会有专人答疑。
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随着大数据研究热潮的兴起，各种数据可视化图表层出不穷，大数据生动呈现就成为了具有挑战性的工作，随之出现了大量的可视化软件。本书是基于行业占有率比较高的Microsoft Power BI*版本所编写的，详细介绍Microsoft Power BI的数据可视化功能，包括数据类型和运算符、软件的安装、连接数据源、数据基础操作、可视化设计原则、可视化图表、自定义可视化效果、报表、仪表板、查询编辑器、运行R脚本、数据高级操作、数据分析表达式、网页流量数据分析、超市运营数据分析、Power BI移动应用和Power BI应用开发等内容。
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9783030659295 Author 作者 Ying Bi Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 288页 Publisher 出版社 Springer Berlin Heidelberg Publication Date 出版日期 2022-02-09 Product Dimensions 商品尺寸 9.21 x 6.14 x 0.60 Shipping Weight 商品重量 0.90 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 This book offers several new GP approaches to feature learning for image classification. Image classification is an important task in computer vision and machine learning with a wide range of applications. Feature learning is a fundamental step in image classification, but it is difficult due to the high variations of images. Genetic Programming (GP) is an evolutionary computation technique that can automatically evolve computer programs to solve any given problem. This is an important research field of GP and image classification. No book has been publishe
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