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    【作者】 趙紅艷、王甲琛、苗和平、張清 
    【所屬類別】 圖書  教材  研究生/本科/專科教材  理學 
    【出版社】清華大學出版社 
    【ISBN】9787302572411
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787302572411
    叢書名:大數據與人工智能技術叢書

    作者:趙紅艷、王甲琛、苗和平、張清
    出版社:清華大學出版社
    出版時間:2021年07月 


        
        
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    產品特色

    編輯推薦

    1.在結構上按照先總體後具體,先基本概念後高級進階的順序安排章節,兼有普及與提高的雙重功能。
    2.結合大量實例,以通俗易懂的語言講解復雜概念和方法。每章後附有問答題和實驗題,並設計多次大作業,注重實踐。
    3.面向企業實際項目應用,注重培養用戶理解大數據分析的內涵和外延,學會用數據分析、描述和解決實際問題。

     
    內容簡介

    本書以企業數據分析繫統為業務背景,主要介紹微軟公司的Power BI繫統的應用場景,涉及數據的收集、輸入、清洗、過濾、發布等數據處理流程,以及功能模塊方面的市場分析、用戶分析、貨品分析、流量分析、資源分析、輿情分析等多個常用場景,讓用戶很快熟悉從大數據分析到人工智能的應用。 本書遵循以實戰為主的原則,力求做到結合項目、圖文並茂、語言通俗、結構緊湊、例題豐富、實踐性強。 本書適合作為高等院校計算機應用專業的教材,同時也適合智能數據分析的愛好者、數據管理人員、電商數據分析從業人員、電商運營從業人員閱讀,還可以作為自學或函授學習的參考書。

    作者簡介

    趙紅艷,博士、山東英纔學院教授、碩士導師、山東英纔學院信息工程學院院長、山東省教學名師。研究方向為數據挖掘、信息管理、技術創新。先後主持或參與20餘項省廳級科研課題,其中主持課題7項,作為主要參與者獲得山東軟科學優秀成果一等獎一項,山東省民辦教育一等獎一項,在國內外重要學術刊物上發表重要學術論文20餘篇,其中有多篇被EI收錄。

    目錄

    第1章大數據智能分析簡介


    1.1引言


    1.2市場上商業智能繫統簡介


    1.2.1QlikView


    1.2.2Klipfolio


    1.2.3Tableau


    1.2.4Google Data Studio


    1.2.5Power BI繫統


    1.3Power BI桌面繫統安裝


    1.4Power BI桌面繫統


    1.4.1數據的獲取與關聯


    1.4.2數據的更改與清洗


    1.4.3創建視覺效果


    1.4.4創建報表


    1.4.5調整可視素


    1.4.6可視化模板下載及導入


    1.4.7生成報表


    1.5Power BI桌面繫統模塊


    1.5.1繫統界面


    1.5.2桌面視圖


    1.5.3構造模塊


    1.5.4添加可視化組件


    1.5.5模塊集合


    1.5.6繫統組件


    1.5.7繫統服務


    1.6自然語言“問答”功能


    1.6.1語言架構的本質


    1.6.2設置編輯器


    1.6.3向語言架構添加短語


    1.6.4修補語言架構的缺失


    小結


    問答題


    實驗


    第2章創建圖形
    2.1圖形的應用場景


    2.2可視化圖形


    2.2.1堆積面積圖


    2.2.2散點圖和氣泡圖


    2.2.3功能區圖


    2.2.4徑向儀表圖


    2.2.5組合圖


    2.2.6樹狀圖


    2.2.7漏鬥圖


    2.2.8圓環圖


    2.2.9瀑布圖


    2.3自定義視覺對像


    2.3.1自定義視覺對像的部署


    2.3.2從文件導入自定義視覺對像


    2.3.3導入組織視覺對像


    2.3.4下載和導入自定義視覺對像


    2.4視圖篩選器


    2.4.1添加篩選器


    2.4.2篩選器的模式和作用域


    2.4.3訪問篩選器


    2.4.4篩選器查看和清除


    小結


    問答題


    實驗


    第3章構建報表


    3.1報表的構建


    3.2創建數據列


    3.2.1自定義數據列


    3.2.2計算列


    3.2.3度量值


    3.3報表可視化控件的設計


    3.3.1層次結構


    3.3.2數字的格式控制


    3.3.3字段值的篩選


    3.4創建列表


    3.4.1添加新查詢


    3.4.2列表轉換為表單


    3.4.3修改數據


    3.4.4查看導出數據表的實現步驟


    3.5繫統報表服務器


    3.6創建矩陣表格透視圖


    3.7創建表和卡視圖


    3.8報表設計技巧


    3.8.1在報表畫布中添加表格


    3.8.2在報表中添加可視化效果


    3.8.3在報表中添加儀表


    3.8.4同步切片


    3.8.5永久篩選器


    3.8.6切片的類型及隱藏


    3.8.7條件格式化


    3.9矩陣視覺對像


    3.9.1報表主題


    3.9.2向下鑽取行


    3.9.3向下鑽取列


    3.9.4階梯布局設計


    3.9.5行、列小計的顯示與隱藏


    3.9.6交叉突出顯示


    3.9格的復制


    3.9.8條件格式設置


    3.10報表的發布


    3.10.1報表發布到繫統服務


    3.10.2訪問報表


    3.10.3更新和重新發布報表


    3.10.4將報表固定到儀表板


    3.11儀表板


    3.11.1外部共享儀表板


    3.11.2在外部查看儀表板


    小結


    問答題


    實驗


    第4章查詢編輯器與切片器


    4.1查詢編輯器簡介


    4.2Excel工作簿導入Power BI桌面


    4.2.1Excel工作簿的導入


    4.2.2工作簿素


    4.2.3導入工作簿的限制


    4.2.4修改查詢


    4.2.5轉換操作


    4.2.6查詢的其他操作


    4.3連接和加載數據


    4.3.1連接數據源


    4.3.2加載Excel數據


    4.3.3編輯查詢


    4.3.4增加數據列


    4.4轉換和塑造數據


    4.4.1轉換出錯


    4.4.2刪除列


    4.4.3添加計算列


    4.4.4拆分列


    4.5切片器


    4.5.1創建整數切片器


    4.5.2在視圖中使用切片器


    4.5.3使用切片器的場景


    4.5.4按日期擴展信息的切片器


    4.6增量刷新


    4.6.1啟用增量刷新


    4.6.2設置範圍參數


    4.6.3使用參數篩選查詢


    4.6.4定義刷新策略


    小結


    問答題


    實驗


    第5章數據建模


    5.1基數和交叉篩選


    5.2交互關繫


    5.2.1單向交互關繫


    5.2.2雙向交互關繫


    5.2.3關繫的傳遞


    5.2.4間接關繫


    5.2.5創建間接關繫


    5.2.6關繫的設計


    5.2.7編輯交互行為


    5.3數據建模


    5.3.1數學建模


    5.3.2創建計算列


    5.3.3創建計算表


    5.4分析窗格


    5.5關繫視圖


    5.6鑽取表中數據


    5.6.1層次結構


    5.6.2圖表級別的鑽取


    5.6.3鑽取


    小結


    問答題


    實驗


    第6章參數的使用


    6.1連接參數的添加


    6.2連接到數據源


    6.3查詢參數


    6.3.1參數的屬性


    6.3.2創建編輯查詢參數


    6.3.3引用編輯查詢參數


    6.4將邏輯參數添加到控制語句


    6.5使用參數命名數據集對像


    6.6在“數據”視圖中使用參數


    小結


    問答題


    實驗


    第7章數據分析表達式及其應用


    7.1數據分析表達式


    7.1.1DAX語法


    7.1.2DAX功能


    7.1.3DAX的作用域


    7.1.4DAX的上下文


    7.1.5DAX條件求和


    7.2函數


    7.2.1統計函數


    7.2.2文本函數


    7.2.3邏輯函數


    7.2.4關聯函數


    7.2.5計算函數


    7.2.6全部函數


    7.2.7去重函數


    7.2.8與篩選器相關的函數


    7.3關繫


    7.3.1關繫連接


    7.3.2自然連接


    7.3.3時間關繫


    7.3.4篩選相關


    7.3.5表之間的關繫


    小結


    問答題


    實驗


    第8章M語言


    8.1常用的M函數


    8.2M函數的使用


    8.3M函數導航


    8.4從數據集中添加、刪除列


    8.5將行升為標題


    8.6重命名數據集列


    8.7過濾數據集中的行


    8.8替換數據集中的列值


    8.9更改列值的大小寫


    8.10將計算列添加到數據集


    小結


    問答題


    實驗


    第9章R腳本語言


    9.1安裝R引擎


    9.2數據加載


    9.3數據轉換


    9.4數據顯示


    9.5創建可視化


    9.6導入基於R語言的自定義視覺效果


    小結


    問答題


    實驗



    第10章數據集和數據源


    10.1繫統數據類別


    10.1.1確定數據分類


    10.1.2確定數據類別


    10.1.3識別報告中的地理信息


    10.2數據源類型


    10.2.1繫統數據源


    10.2.2繫統服務的數據源類型


    10.2.3繫統服務的數據源內容包


    10.2.4連接數據源


    10.3數據的連接模式


    10.3.1數據連接模式


    10.3.2數據源的實時連接


    10.3.3數據刷新


    10.3.4連接模式的性能


    10.4調整合並數據集


    10.4.1數據加載


    10.4.2數據調整


    10.4.3數據合並


    10.5高密度數據行采樣


    10.5.1高密度行采樣的工作方式


    10.5.2高密度行采樣的算法


    10.5.3高密度行視覺對像


    10.5.4評估高密度行視覺對像


    10.5.5工具提示和高密度行采樣


    10.5.6啟用高密度行采樣


    10.5.7使用限制


    10.6檢索SQL服務器表


    小結


    問答題


    實驗


    第11章應用技能進階


    11.1嵌入自定義視覺


    11.1.1繫統嵌入用戶


    11.1.2創建自定義視覺效果


    11.1.3繫統超鏈接


    11.1.4在Excel樞軸圖中創建表格或網格超鏈接


    11.2繫統書簽


    11.2.1書簽的創建


    11.2.2書簽的使用


    11.2.3書簽的分組


    11.2.4利用“選擇”窗格加強認知


    11.2.5形狀和圖像與書簽關聯


    11.2.6“聚集”模式


    11.2.7雲端繫統服務中的書簽


    11.3創建度量值


    11.3.1度量值


    11.3.2創建度量


    11.3.3在報告中使用度量


    11.3.4切片器使用度量值


    11.4繫統聚合


    11.4.1聚合功能的啟用


    11.4.2數據類型


    11.4.3更改數字字段的聚集方式


    11.4.4使用分類字段進行總計


    11.4.5疑難問題問答


    11.5在繫統中使用報表主題


    小結


    問答題


    實驗


    第12章繫統管理


    12.1繫統管理員


    12.2本地網關


    12.3網關的安裝


    12.4繫統網關的類型、工作及使用


    12.4.1管理網關


    12.4.2繫統網關類型


    12.4.3繫統網關的使用


    12.5管理門戶


    12.6租戶設置


    12.7工作區和分享設置


    12.8查看和使用設置


    12.9繫統REST API


    12.10數據存儲安全性


    12.11繫統報告服務器



    小結


    問答題


    實驗


    附錄A專業術語


    附錄B用DAX書寫的常用度量值


    參考資料

    前言
    近幾年來,以機器學習、深度學習算法為引領的人工智能技術得到了飛速發展,物聯網、大數據分析的價值發掘與應用開始被越來越多的企業所重視。目前很多企業的數據無法得到充分、有效的利用,究其原因,一是沒有很好的數據分類,缺乏統一的數據規範,各業務繫統數據按照各自的口徑和理解習慣上報,難以構建高質量的大數據存儲體繫; 二是數據散落在各部門的服務器中,而各業務繫統的數據沒有打通,數據信息還處於相對孤立狀態。本書正是針對這一現像,為計算機應用、電商數據分析等相關專業的學生或用戶編寫的一本實用教材。

    近幾年來,以機器學習、深度學習算法為引領的人工智能技術得到了飛速發展,物聯網、大數據分析的價值發掘與應用開始被越來越多的企業所重視。目前很多企業的數據無法得到充分、有效的利用,究其原因,一是沒有很好的數據分類,缺乏統一的數據規範,各業務繫統數據按照各自的口徑和理解習慣上報,難以構建高質量的大數據存儲體繫; 二是數據散落在各部門的服務器中,而各業務繫統的數據沒有打通,數據信息還處於相對孤立狀態。本書正是針對這一現像,為計算機應用、電商數據分析等相關專業的學生或用戶編寫的一本實用教材。
    人工智能是指計算機繫統經過軟件、硬件的優化和結合,產生一種新的與人類大腦類似的思考能力,該能力可以履行原本隻有依靠人類智慧纔能完成的復雜任務。近年來,人工智能的發展出現了向上的拐點。國際、國內各行各業已經開始在人工智能領域頻頻發力,一方面培養人工智能專業人纔,另一方面加大投資力度,人工智能應用的春天已經到來。同時,不是所有的人工智能從業人員都要去學習Python語言,都要天天去編寫代碼,其實大量的專業人員更加需要掌握人工智能技術的工具應用,為企業直接提供數據挖掘、數據分析、數據洞察、數據預測等多方面的數據價值發現。數據分析平臺可以滲透到存儲企業數據的所有地方,可以為各業務繫統的數據提供描述、診斷、預測等數據洞察力,是進行大數據分析、人工智能計算等綜合業務的必經之路。本書正是從這一理念出發,為用戶介紹Power BI這一數據分析工具。Power BI是目前市面上流行的數據分析平臺之一。閱讀和學習本書的門檻不高,用戶無須掌握計算機語言,也可以沒有人工智能的知識,隻要按照本書的章節學習和實踐,就可以很快進入大數據分析的人工智能技術領域,趕上時代的步伐。
    作為一本教材,本書具有如下特點: 
    (1) 在結構上按照先總體後具體、先基本技能後高級進階的順序安排章節,並結合實例進行詳細分析,除在每章後附有問答題、實驗題外,還安排多次的大作業設計。全書重點突出、結構嚴謹、通俗易懂,兼有普及與提高的雙重功能。
    (2) 沒有涉及復雜的計算機編程,隻在第8章和第9章介紹M語言和R腳本語言,它們都是閱讀性語言,即使用戶沒有計算機知識,隻要按照書本的講解,都可以達到教學大綱的要求。當然用戶也可以在使用本書時,結合學習相關的計算機知識。針對初學者的特點,本書力求通過大量的例子,以通俗易懂的語言講解復雜的概念和方法,以幫助用戶盡快邁入大數據智能分析的大門。
    (3) 以現代教育理念為指導,在講授方式上注重實踐,並結合應用開發實例項目,注重培養用戶理解大數據分析的內涵和外延,面向企業實際項目應用,學會用數據去分析和描述問題,提高分析問題和解決實際問題的能力。
    (4) 配套資源豐富,提供課件、教學大綱等,可從清華大學出版社官網下載。本書還配套教學視頻,讀者可掃描封底刮刮卡內二維碼觀看視頻。
    教師可以根據教學課時數,選取相應的內容進行教學,也可以在課程開始,通過布置實例進行學習。用戶在學習的過程中要多實踐、多進行項目訓練,更重要的是多進行全流程模擬,把結果共享給不同的團隊和組織,以便走出校門後可以直接參與項目。
    編者在本書的編寫過程中參閱了許多網站和有關資料,並閱讀了一些外文教材,從中吸收了許多新的思想和方法,謹向這些作者表示衷心的感謝。在本書的編寫和出版過程中得到了清華大學出版社黃芝編輯的大力支持和幫助,在此表示誠摯的感謝!
    本書由趙紅艷、王甲琛、苗和平、張清主編,李飛、葉鑫、董獻芬、常玉紅、胡定磊、龐寧、於敏、尹魯平等老師參與了編寫和審校工作,盧佳雯、馮美美等同學參與了圖表的編排等輔助工作,在此一並感謝!
    由於編者水平有限,書中難免有疏漏之處,懇請廣大專家和讀者批評指正。



    編者2021年5月

















     
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