PowerBI是微软推出的一款商业智能（BI）工具，旨在帮助企业和用户通过数据分析和可视化来作出数据驱动的决策。它提供了丰富的数据连接、数据处理、数据建模和数据可视化功能，目前已经成为职场人士的必备技能。《PowerBI数据分析与可视化实践》聚焦PowerBI数据分析与可视化，助力读者掌握微软PowerBI工具。本书配套实例源文件、PPT课件与作者微信群答疑服务。《PowerBI数据分析与可视化实践》共分12章，内容包括微软PowerBI概览、PowerBIDesktop使用入门、数据整理、数据建模、PowerBI交互式报表、PowerBI在线服务、PowerBI可视化图表设计、医疗行业数据分析案例分享、零售行业数据分析案例分享、人力资源数据分析案例分享、财务报表数据分析案例分享、DeepSeek引领PowerBI数据分析革命。《PowerBI数据分析与可视化实践》既适合所有想要使用Excel和PowerBI进行数据分析、设计和制作各类报表以及专门从事数据分析工作的读者阅读，也可作为高等院校或高职高专院校PowerBI数据分析课程的教材。

（1）PowerBI是微软推出的一款商业智能（BI）工具，旨在帮助企业和用户通过数据分析和可视化来做出数据驱动的决策。它提供了丰富的数据连接、数据处理、数据建模和数据可视化功能，目前已经成为职场人士的必备技能。（2）《PowerBI数据分析与可视化实践》聚焦PowerBI数据分析与可视化，助力读者掌握微软PowerBI工具。（3）《PowerBI数据分析与可视化实践》配套实例源文件、PPT课件与作者微信群答疑服务。

前 言

在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，数据已然成为驱动各行各业前行的核心力量。每一个决策的背后，都离不开对海量数据的深度洞察。而如何将错综复杂的数据转换为直观、易懂且极具决策价值的可视化呈现，便是我们在这场数据变革中面临的关键挑战。数据分析能力如同驾照、英语和熟练掌握Office办公软件一样，已成为职场人士的必备技能。

微软Power BI作为一款强大的数据分析工具，开启了职场人士的数据分析之旅。打开它，即可立即开始数据分析。这是一种数据的旅行，让枯燥的数据以友好的图表形式展示出来，完成有价值且充满乐趣的交互式数据分析—这就是Power BI的“让数据焕发生命”（bring your data to life）！它打破了传统数据分析的烦琐与晦涩，让不同领域的人们都能轻松上手，淋漓尽致地展现数据的魅力。

回首往昔，2018年对我来说是一个意义非凡的节点。那一年，我撰写的《人人都是数据分析师：微软Power BI实践指南》一经问世，便如同一颗投入数据知识海洋的石子，激起千层浪。上万册的销量成绩不仅是市场的认可，更是广大读者对数据探索热情的有力见证。这本书陪伴众多朋友迈出了踏入微软Power BI领域的第一步，见证了他们从懵懂新手逐渐成长为能在数据世界一展身手的探索者。与此同时，我加入了腾讯公司，担任解决方案架构师。这段经历让我对企业数字化转型有了更深入的理解和更丰富的实践经验，也为我此次撰写奠定了坚实基础。

关于本书

时光匆匆，转眼间来到2025年。微软Power BI历经多次迭代升级，功能愈发强大，生态愈发完善。大数据处理的最后一环正是数据可视化，BI也从IT导向的时代迈向了业务导向的时代——这就是自主式商务智能（Self-Service BI）。在这全新的技术浪潮之下，我深感有必要为读者带来一本全新的微软Power BI实战指南。它承载着过去数年积累的深厚经验，以及对当下最新技术趋势的精准把握。

曾经，我们让许多人初尝成为数据分析师的喜悦；如今，在此基础上，我们志在助力读者攀登更高的数据可视化高峰。本书的合作者之一张晟女士，凭借对企业数字化转型的深厚了解，让这本书不再局限于基础实践，而是深入各个复杂且关键的业务场景。书中采用最前沿的方法、最翔实的案例，为不同背景的读者量身打造进阶之路。

本书旨在成为你探索微软Power BI世界的实战宝典。从基础概念引入到复杂场景下的应用技巧，每一个章节都凝聚着实战智慧与经验沉淀。我们深知，纸上得来终觉浅，唯有通过大量真实案例的演练，才能真正掌握这一工具的精髓。因此，书中精心挑选了涵盖多个行业、多种业务需求的实战案例，力求让你在阅读过程中仿佛身临其境。跟随一步步的操作指引，你将逐渐成长为数据可视化领域的行家里手。

无论是曾经受益于前作的老朋友，还是初次邂逅Power BI的新朋友，我都希望在这瞬息万变的数据时代，这本新作能成为你手中最得力的工具。愿它伴随你在数据可视化的征途上披荆斩棘，挖掘数据更深层次的价值，再次拥抱由Power BI赋能的数据驱动未来，开启一场更为震撼、更具收获的知识旅程。

配套资源下载

本书配套实例源文件、PPT课件与作者答疑服务，读者需要使用自己的微信扫描下面二维码获取。如果在阅读过程中发现问题或有任何建议，请通过下载资源中提供的相关电子邮箱或微信进行联系。

致 谢

感谢我的妻子，她是我完成此书的坚强后盾。

感谢本书两位合作者，企业数字化转型咨询专家张晟女士和蔡江云副教授的精彩撰写和分享。

感谢清华大学出版社的编辑夏老师帮助我出版了这本有意义的著作。

宋立桓

微软最有价值专家（MVP）

人工智能大模型、智能体咨询顾问

2026年1月

宋立桓，中国计算机协会人工智能专委会委员，微软最有价值专家MVP，腾讯云架构师技术同盟名人堂专家，互联网某头部企业资深架构师，多项人工智能专利的发明人。曾服务于微软和腾讯。著作包括《玩转FastGPT:像搭积木一样构建智能体》《扣子开发AIAgent智能体应用》《R语言医学数据分析实践》《PyTorch深度学习与企业级项目实战》《Python深度学习从零开始学》。张晟，国内头部互联网企业健康事业部生态合作负责人，医疗行业数字化转型咨询顾问，资深数据分析师，在医药、医疗机构和医疗信息化等领域具备宝贵的管理和实操经验，先后为上市公司、顶级学府和大型国企提供了顾问咨询服务。蔡江云，厦门城市职业学院副教授，数据可视化和数据分析专家学者，曾获福建省教学成果一等奖，指导学生多次获得福建省职业技能竞赛一等奖，获卢森堡国际发明专利。

目 录

第1章 微软Power BI概览1

1.1 数据可视化和自主式BI2

1.1.1 数据可视化之美2

1.1.2 传统BI与自主式BI5

1.2 为什么是Power BI6

1.3 Power BI主要架构8

1.3.1 Power BI Service在线服务SAAS模式10

1.3.2 Power BI Report Server本地部署模式11

1.4 如何成为优秀的数据分析师12

第2章 Power BI Desktop使用入门14

2.1 下载并安装Power BI Desktop14

2.2 Power BI Desktop界面介绍16

2.3 理解并实现Power BI分析流程案例一19

2.3.1 导入数据并整理规范19

2.3.2 建立数据模型24

2.3.3 创建可视化报表27

2.4 理解并实现Power BI分析流程案例二31

2.4.1 导入数据并整理规范31

2.4.2 建立数据模型31

2.4.3 创建可视化报表33

第3章 数据整理35

3.1 连接数据源35

3.1.1 连接到文件37

3.1.2 从Web网页获取数据38

3.1.3 连接到数据库40

3.2 Power Query编辑器42

3.3 数据清洗实战49

第4章 数据建模58

4.1 建模概述58

4.2 管理数据关系59

4.2.1 了解关系59

4.2.2 管理关系60

4.3 DAX的使用64

4.3.1 DAX简介64

4.3.2 DAX的语法65

4.3.3 DAX函数66

4.3.4 DAX举例67

4.4 创建度量值68

4.5 创建计算列70

4.6 创建计算表71

4.7 创建层次结构71

4.8 关于日期和时间处理73

4.9 时间智能函数74

4.9.1 创建日期表74

4.9.2 时间智能函数用法75

4.9.3 时间智能函数实战应用77

4.10 数据建模实战案例78

第5章 Power BI交互式报表83

5.1 报表的布局美化83

5.1.1 添加背景图像83

5.1.2 添加企业徽标（Logo）84

5.1.3 添加标题文字85

5.1.4 应用报表主题85

5.2 报表的筛选86

5.2.1 切片器87

5.2.2 筛选器概述89

5.2.3 筛选器的字段类型90

5.3 编辑交互91

5.4 钻取92

5.5 自定义工具提示95

5.6 书签98

5.6.1 为报表页面添加书签98

5.6.2 给按钮设置书签功能99

5.6.3 书签的属性100

5.7 使用自定义可视化视觉对象100

第6章 Power BI在线服务103

6.1 Power BI在线服务简介103

6.2 仪表板104

6.2.1 仪表板介绍104

6.2.2 仪表板创建105

6.2.3 仪表板设计最佳实践107

6.2.4 仪表板与报表的区别108

6.3 分享与协作109

6.3.1 使用工作区109

6.3.2 报表共享111

6.3.3 仪表板共享112

6.4 在仪表板上使用问答Q&A113

第7章 Power BI可视化图表设计115

7.1 图表选择的原则115

7.2 常用的可视化图表116

7.2.1 条形图和柱形图117

7.2.2 饼图和圆环图118

7.2.3 瀑布图119

7.2.4 漏斗图120

7.2.5 散点图121

7.2.6 仪表图122

7.2.7 树状图122

7.2.8 组合图123

7.2.9 折线图124

7.2.10 帕累托图125

7.2.11 分解树128

7.2.12 文字云128

7.2.13 子弹图130

7.2.14 雷达图130

第8章 医疗行业数据分析案例分享132

8.1 三甲医院BI工具选型132

8.1.1 BI工具能够为医院带来哪些便利132

8.1.2 BI工具的选型思路133

8.1.3 根据需求选择合适的BI工具134

8.2 某民营妇幼医院经营报表案例分享135

8.2.1 数据整理135

8.2.2 数据建模135

8.2.3 报表展示137

8.3 医院绩效数据分析与可视化展示143

8.3.1 项目背景143

8.3.2 实施方法143

8.3.3 可视化效果呈现144

8.4 医疗行业Power BI报表实战演练146

8.4.1 数据整理146

8.4.2 数据建模149

8.4.3 报表展示151

第9章 零售行业数据分析案例分享155

9.1 零售行业数据分析痛点155

9.2 零售行业商业智能平台方案介绍156

9.2.1 方案整体架构概览156

9.2.2 方案实施内容156

9.2.3 分析可视化效果呈现157

9.3 某蛋糕店数据可视化报表实战分享160

9.3.1 数据导入整理161

9.3.2 数据建模163

9.3.3 制作可视化报表166

9.4 某咖啡店数据可视化报表实战分享170

9.4.1 数据导入整理170

9.4.2 数据建模170

9.4.3 制作可视化报表172

9.5 某女装零售数据可视化报表实战分享177

9.5.1 数据导入整理177

9.5.2 数据建模179

9.5.3 制作可视化报表181

9.6 客户价值模型RFM分析实战分享183

9.6.1 RFM概述183

9.6.2 RFM分类183

9.6.3 确定RFM值184

9.6.4 确定客户类型185

9.6.5 制作可视化报表187

9.7 波士顿矩阵四象限分析法实战分享189

9.7.1 什么是波士顿矩阵189

9.7.2 制作可视化报表190

第10章 人力资源数据分析案例分享192

10.1 人力资源数字化背景192

10.2 人力资源数据可视化案例分享192

10.3 人力资源数据分析报表实战195

10.3.1 数据导入整理195

10.3.2 数据建模196

10.3.3 在职人员结构分析报表制作199

10.3.4 离职率可视化报表制作202

第11章 财务报表数据分析案例分享205

11.1 Power BI财务分析背景205

11.2 Power BI财务分析整体流程205

11.3 上市公司财务报表可视化分析实战206

11.3.1 资产负债表可视化分析207

11.3.2 利润表可视化分析212

11.3.3 现金流量表分析实战216

11.3.4 营运能力分析实战219

11.3.5 盈利能力分析实战222

11.3.6 偿债能力分析实战226

11.3.7 杜邦分析法实战229

第12章 DeepSeek引领Power BI数据分析革命232

12.1 DeepSeek是什么232

12.2 DeepSeek给数据分析师带来的好处233

12.3 DeepSeek+Power BI双剑合璧234

12.3.1 DeepSeek智能建模234

12.3.2 DeepSeek智能化视觉分析239