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220千字
字数
2022-09-01
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主编推荐语
为Power BI、SQL Server Analysis Services和Power Pivot提供全面的DAX现成解决方案集合。
内容简介
本书集合了20多套运用Power BI的DAX引擎来处理、分析常见商业问题的即用型解决方案。DAX设计模式是由BI领域专家——阿尔贝托·法拉里和马尔科·鲁索总结并提出的。
本书同时使用Power BI和Excel作为工具进行编写，并对应用模式进行了大幅更新，内容涵盖了时间智能、分组、ABC 分类、客户分析、购物篮分析等常用模式。
本书所包含的每一套设计模式都经过不断的实践，被提炼为易用的数据模型和优雅的DAX公式。
本书适合Excel高级用户、商业智能分析人员、使用DAX和微软分析工具的专业人士阅读。
目录
- 版权信息
- 内容提要
- 译者序一
- 译者序二
- 译者序三
- 译者序四
- 译者序五
- 前言
- 资源与支持
- 第1章 与时间相关的计算
- 第2章 与标准时间相关的计算
- 2.1 时间智能计算介绍
- 2.1.1 什么是标准DAX时间智能函数
- 2.1.2 禁用自动日期/时间
- 2.1.3 标准时间智能函数的局限性
- 2.1.4 创建Date表
- 2.1.5 控制未来日期中的可视化
- 2.1.6 命名约定
- 2.2 期初至今总计
- 2.2.1 年初至今总计
- 2.2.2 季初至今总计
- 2.2.3 月初至今总计
- 2.3 比上个时间段增长的计算
- 2.3.1 比上个年度增长
- 2.3.2 比上个季度增长
- 2.3.3 比上个月度增长
- 2.3.4 比上个时间段增长
- 2.4 期初至今增长的计算
- 2.4.1 比上个年度年初至今增长
- 2.4.2 比上个季度季初至今增长
- 2.4.3 比上个月度月初至今增长
- 2.5 期初至今与上一个完整时间段的比较
- 2.5.1 年初至今比上个完整年度
- 2.5.2 季初至今比上个完整季度
- 2.5.3 月初至今比上个完整月度
- 2.6 使用移动年度总计计算
- 2.6.1 移动年度总计
- 2.6.2 移动年度总计增长
- 2.7 移动平均
- 2.7.1 移动平均30天
- 2.7.2 移动平均3个月
- 2.7.3 移动平均1年
- 2.8 筛选其他日期属性
- 第3章 与月相关的计算
- 3.1 与月相关的时间智能计算介绍
- 3.1.1 创建Date表
- 3.1.2 命名约定
- 3.2 期初至今总计
- 3.2.1 年初至今总计
- 3.2.2 季初至今总计
- 3.3 比上个时期增长的计算
- 3.3.1 比上个年度增长
- 3.3.2 比上个季度增长
- 3.3.3 比上个月度增长
- 3.3.4 比上个时间段增长
- 3.4 期初至今增长的计算
- 3.4.1 比上个年度年初至今增长
- 3.4.2 比上个季度季初至今增长
- 3.5 期初至今与上一个完整时间段的比较
- 3.5.1 年初至今比上个完整年度
- 3.5.2 季初至今比上个完整季度
- 3.6 使用移动年度总计计算
- 3.6.1 移动年度总计
- 3.6.2 移动年度总计增长
- 3.7 移动平均
- 3.7.1 移动平均3个月
- 3.7.2 移动平均1年
- 3.8 管理超过12个月的年份
- 第4章 与周相关的计算
- 4.1 与周相关的时间智能计算介绍
- 4.1.1 创建Date表
- 4.1.2 了解筛选器安全列
- 4.1.3 控制未来日期中的可视化
- 4.1.4 命名约定
- 4.2 期初至今总计
- 4.2.1 年初至今总计
- 4.2.2 季初至今总计
- 4.2.3 月初至今总计
- 4.2.4 周初至今总计
- 4.3 比上个时期增长的计算
- 4.3.1 比上个年度增长
- 4.3.2 比上个季度增长
- 4.3.3 比上个周度增长
- 4.3.4 比上个时间段增长
- 4.4 期初至今增长的计算
- 4.4.1 比上个年度年初至今增长
- 4.4.2 比上个季度季初至今增长
- 4.4.3 比上个周度周初至今增长
- 4.5 期初至今与上一个完整时间段的比较
- 4.5.1 年初至今比上个完整年度
- 4.5.2 季初至今比上个完整季度
- 4.5.3 周初至今比上个完整星期
- 4.6 使用移动年度总计计算
- 4.6.1 移动年度总计
- 4.6.2 移动年度总计增长
- 4.7 移动平均
- 4.7.1 移动平均4个星期
- 4.7.2 移动平均1个季度
- 4.7.3 移动平均1年
- 第5章 自定义时间相关的计算
- 5.1 自定义时间智能计算介绍
- 5.1.1 创建Date表
- 5.1.2 了解筛选器安全列
- 5.1.3 控制未来日期中可视化
- 5.1.4 命名约定
- 5.2 期初至今总计
- 5.2.1 年初至今总计
- 5.2.2 季初至今总计
- 5.2.3 月初至今总计
- 5.3 比上个时期增长的计算
- 5.3.1 比上个年度增长
- 5.3.2 比上个季度增长
- 5.3.3 比上个月度增长
- 5.3.4 比上个时间段增长
- 5.4 期初至今增长的计算
- 5.4.1 比上个年度年初至今增长
- 5.4.2 比上个季度季初至今增长
- 5.4.3 比上个月度月初至今增长
- 5.5 期初至今与上一个完整时间段的比较
- 5.5.1 年初至今比上个完整年度
- 5.5.2 季初至今比上个完整季度
- 5.5.3 月初至今比上个完整月度
- 5.6 使用移动年度总计计算
- 5.6.1 移动年度总计
- 5.6.2 移动年度总计增长
- 5.7 移动平均
- 5.7.1 移动平均30天
- 5.7.2 移动平均3个月
- 5.7.3 移动平均1年
- 第6章 比较不同区间的值
- 模式描述
- 第7章 半累加计算
- 7.1 模式介绍
- 7.2 起始和终止日期
- 7.3 有数据的起始和终止日期
- 7.4 基于客户的起始和终止日期
- 7.5 期初和期末余额
- 7.6 期间增长
- 第8章 累计总数
- 8.1 基本模式
- 8.2 可排序列的累计总数
- 第9章 参数表
- 9.1 改变度量值的比例
- 9.2 多个独立参数
- 9.3 多个依赖参数
- 9.4 动态选择前N名产品
- 第10章 静态分组
- 10.1 基本模式
- 10.2 按类别划分的价格区间
- 10.3 大型表格上的价格区间
- 第11章 动态分组
- 11.1 基本模式
- 11.2 按产品增长聚类
- 11.3 按最优状态聚类
- 第12章 ABC分类
- 12.1 静态ABC分类
- 12.2 快照ABC分类
- 12.3 动态ABC分类
- 12.4 寻找ABC分类
- 第13章 新客户和回头客户
- 13.1 介绍
- 13.2 模式描述
- 13.2.1 内部度量值
- 13.2.2 外部度量值
- 13.2.3 如何使用模式度量值
- 13.3 动态相对模式
- 13.3.1 内部度量值
- 13.3.2 新客户
- 13.3.3 流失客户
- 13.3.4 暂时流失客户
- 13.3.5 复活客户
- 13.3.6 回头客户
- 13.4 动态绝对模式
- 13.4.1 内部度量值
- 13.4.2 新客户
- 13.4.3 流失客户
- 13.4.4 暂时流失客户
- 13.4.5 复活客户
- 13.4.6 回头客户
- 13.5 通用动态模式（按类别动态）
- 13.5.1 内部度量值
- 13.5.2 新客户
- 13.5.3 流失客户
- 13.5.4 暂时流失客户
- 13.5.5 复活客户
- 13.5.6 回头客户
- 13.6 快照绝对模式
- 在DAX中创建派生的快照表
- 第14章 关联性的非重复计数
- 模式描述
- 第15章 事件进展
- 15.1 事件进展的定义
- 15.2 未结订单
- 15.3 结合快照的未结订单
- 第16章 排名
- 16.1 静态排名
- 16.2 动态排名
- 16.3 显示每个类别的前3名产品
- 第17章 层次结构
- 17.1 检测当前级别的层次结构
- 17.2 父节点百分比
- 第18章 父子层次结构
- 18.1 介绍
- 18.2 基本的父子层次模式
- 18.3 会计科目表的层次结构
- 18.4 父子层次结构的安全模式
- 第19章 同类比较
- 19.1 介绍
- 19.2 同店销售额的快照计算
- 19.3 不使用快照的同店销售额
- 第20章 转移矩阵
- 20.1 介绍
- 20.2 静态转移矩阵
- 20.3 动态转移矩阵
- 第21章 调查
- 模式描述
- 第22章 购物篮分析
- 22.1 定义关联规则指标
- 22.1.1
- 22.1.2 # And
- 22.1.3 # Total
- 22.1.4 # Both
- 22.1.5 % Support（支持度）
- 22.1.6 % Confidence（置信度）
- 22.1.7 Lift（提升度）
- 22.2 报告范例
- 22.3 基本模式示例
- 22.4 优化模式示例
- 第23章 汇率转换
- 23.1 多种来源货币，单一报告货币
- 23.2 一种来源货币，多种报告货币
- 23.3 多种来源货币，多种报告货币
- 第24章 预算
- 24.1 介绍
- 24.2 数据模型
- 24.3 业务选择
- 24.3.1 基于上一年度的分配
- 24.3.2 停产的产品不会对分配产生影响
- 24.3.3 新产品有自己的预测数量
- 24.3.4 以年的基础停产或推出产品
- 24.4 预测分配
- 24.5 在同一图表上显示实际数据和预测数据
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出版方
人民邮电出版社
人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。
