Học Microsoft Power BI: Biến Dữ Liệu Thành Thông Tin

Chuyên khảo phân tích Learning microsoft power bi transforming data into insights, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

Trường đại học

Ball State University

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

book

2022

356
4
0

Phí lưu trữ

75 Point

Mục lục chi tiết

Dedication

Preface

1. Chapter 1: Intro to Power BI

2. Chapter 2: The Report and Data Views

3. Chapter 3: Importing and Modeling Our Data

4. Chapter 4: Let’s Make Some Pictures (Visualizing Data 101)

5. Chapter 5: Aggregations, Measures, and DAX

6. Chapter 6: Putting the Puzzle Pieces Together: From Raw Data to Report

7. Chapter 7: Advanced Reporting Topics in Power BI

8. Chapter 8: Introduction to the Power BI Service

9. Chapter 9: Licensing and Deployment Tips

Appendix A: Commonly Used DAX Expressions

Appendix B: Some Favorite Custom Visuals

Tóm tắt

I. Khám Phá Microsoft Power BI Tổng Quan Về Công Cụ Phân Tích Dữ Liệu

Microsoft Power BI là một công cụ mạnh mẽ giúp biến dữ liệu thành thông tin quý giá. Với khả năng trực quan hóa và phân tích dữ liệu, Power BI cho phép người dùng dễ dàng tạo ra các báo cáo và dashboard hấp dẫn. Công cụ này không chỉ dành cho các chuyên gia dữ liệu mà còn phù hợp với mọi người dùng, từ doanh nghiệp đến cá nhân. Việc sử dụng Power BI giúp tối ưu hóa quy trình ra quyết định dựa trên dữ liệu.

1.1. Microsoft Power BI Là Gì Khám Phá Các Thành Phần Chính

Power BI bao gồm nhiều thành phần như Power BI Desktop, Power BI Service và Power BI Mobile. Mỗi thành phần có chức năng riêng, giúp người dùng dễ dàng kết nối, trực quan hóa và chia sẻ dữ liệu. Việc hiểu rõ các thành phần này là rất quan trọng để khai thác tối đa tiềm năng của Power BI.

1.2. Lợi Ích Của Việc Sử Dụng Microsoft Power BI Trong Doanh Nghiệp

Sử dụng Power BI giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và chi phí trong việc phân tích dữ liệu. Công cụ này cho phép tạo ra các báo cáo tự động, giúp người dùng dễ dàng theo dõi hiệu suất và đưa ra quyết định chính xác hơn. Hơn nữa, Power BI hỗ trợ tích hợp với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.

II. Những Thách Thức Khi Phân Tích Dữ Liệu Với Microsoft Power BI

Mặc dù Power BI mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng tồn tại một số thách thức trong quá trình sử dụng. Người dùng có thể gặp khó khăn trong việc làm quen với giao diện và các tính năng của công cụ. Ngoài ra, việc xử lý dữ liệu lớn cũng có thể gây ra một số vấn đề về hiệu suất.

2.1. Khó Khăn Trong Việc Làm Quen Với Giao Diện Power BI

Giao diện của Power BI có thể gây khó khăn cho người mới bắt đầu. Việc tìm hiểu cách sử dụng các tính năng như Power Query và Power BI Desktop là rất cần thiết để tối ưu hóa quy trình làm việc.

2.2. Vấn Đề Hiệu Suất Khi Xử Lý Dữ Liệu Lớn

Khi làm việc với dữ liệu lớn, hiệu suất của Power BI có thể bị ảnh hưởng. Người dùng cần biết cách tối ưu hóa mô hình dữ liệu và sử dụng các kỹ thuật như phân tích dữ liệu theo từng phần để cải thiện hiệu suất.

III. Phương Pháp Tối Ưu Hóa Quy Trình Phân Tích Dữ Liệu Với Power BI

Để tối ưu hóa quy trình phân tích dữ liệu, người dùng cần áp dụng một số phương pháp hiệu quả. Việc sử dụng các tính năng như DAX (Data Analysis Expressions) và Power Query sẽ giúp cải thiện khả năng phân tích và trực quan hóa dữ liệu.

3.1. Sử Dụng DAX Để Tăng Cường Phân Tích Dữ Liệu

DAX là ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ cho phép người dùng thực hiện các phép toán phức tạp trên dữ liệu. Việc nắm vững DAX giúp người dùng tạo ra các báo cáo và phân tích sâu hơn, từ đó đưa ra quyết định chính xác hơn.

3.2. Tối Ưu Hóa Power Query Để Xử Lý Dữ Liệu Hiệu Quả

Power Query cho phép người dùng nhập và biến đổi dữ liệu một cách dễ dàng. Việc sử dụng các chức năng của Power Query giúp giảm thiểu thời gian xử lý và nâng cao hiệu quả công việc.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Microsoft Power BI Trong Doanh Nghiệp

Microsoft Power BI đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ tài chính đến tiếp thị. Các doanh nghiệp sử dụng Power BI để theo dõi hiệu suất, phân tích xu hướng và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

4.1. Power BI Trong Ngành Tài Chính Tối Ưu Hóa Báo Cáo Tài Chính

Trong ngành tài chính, Power BI giúp tự động hóa quy trình tạo báo cáo tài chính, từ đó giảm thiểu sai sót và tiết kiệm thời gian. Các nhà phân tích có thể dễ dàng theo dõi lợi nhuận và chi phí.

4.2. Power BI Trong Ngành Tiếp Thị Phân Tích Hành Vi Khách Hàng

Power BI cho phép các nhà tiếp thị phân tích hành vi khách hàng một cách chi tiết. Việc sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị giúp tăng cường hiệu quả và doanh thu.

V. Kết Luận Tương Lai Của Microsoft Power BI Trong Phân Tích Dữ Liệu

Microsoft Power BI đang ngày càng trở thành một công cụ không thể thiếu trong phân tích dữ liệu. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, Power BI hứa hẹn sẽ mang lại nhiều tính năng mới, giúp người dùng dễ dàng hơn trong việc biến dữ liệu thành thông tin quý giá.

5.1. Xu Hướng Phát Triển Của Power BI Trong Tương Lai

Power BI sẽ tiếp tục phát triển với nhiều tính năng mới, bao gồm tích hợp AI và học máy. Điều này sẽ giúp người dùng có thể phân tích dữ liệu một cách thông minh và hiệu quả hơn.

5.2. Tầm Quan Trọng Của Dữ Liệu Trong Kỷ Nguyên Số

Trong kỷ nguyên số, dữ liệu trở thành tài sản quý giá. Việc sử dụng Power BI để khai thác và phân tích dữ liệu sẽ giúp doanh nghiệp duy trì lợi thế cạnh tranh và phát triển bền vững.

10/07/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Learning Microsoft Power BI Transforming Data into Insights Jeremey Arnold Learning Microsoft Power BI by Jeremey Arnold Copyright © 2022 Onebridge. All rights reserved. Printed in the United States of America. Published by O’Reilly Media, Inc., 1005 Gravenstein Highway North, Sebastopol, CA 95472.

O’Reilly books may be purchased for educational, business, or sales promotional use. Online editions are also available for most titles (http://oreilly. For more information, contact our corporate/institutional sales department: 800-998-9938 or corporate@oreilly. Acquisitions Editor: Michelle Smith Development Editor: Jeff Bleiel Production Editor: Christopher Faucher Copyeditor: nSight, Inc.

Proofreader: Sharon Wilkey Indexer: Ellen Troutman-Zaig Interior Designer: David Futato Cover Designer: Karen Montgomery Illustrator: Kate Dullea September 2022: First Edition Revision History for the First Edition 2022-09-19: First Release See http://oreilly.com/catalog/errata.csp?isbn=9781098112844 for release details. The O’Reilly logo is a registered trademark of O’Reilly Media, Inc. Learning Microsoft Power BI, the cover image, and related trade dress are trademarks of O’Reilly Media, Inc. The views expressed in this work are those of the author and do not represent the publisher’s views.

While the publisher and the author have used good faith efforts to ensure that the information and instructions contained in this work are accurate, the publisher and the author disclaim all responsibility for errors or omissions, including without limitation responsibility for damages resulting from the use of or reliance on this work. Use of the information and instructions contained in this work is at your own risk. If any code samples or other technology this work contains or describes is subject to open source licenses or the intellectual property rights of others, it is your responsibility to ensure that your use thereof complies with such licenses and/or rights. 978-1-098-11284-4 [LSI] Dedication I dedicate this book to my wife, Katherine, and my children, Elainamia and Makayla.

They are my constant source of encouragement and joy. Preface I was a senior at Ball State University when one of my professors, Dr. James McClure, and I were discussing classic challenges to the perfectly competitive market model. We were having a back-and-forth, and throughout our entire discussion, I kept bringing all the critiques back to a single problem: asymmetric information.

Asymmetric information is the condition in which one party knows more about the topic at hand than the other party, to the point where they can use that for some sort of advantage. We live in a world in which Google, Facebook, Amazon, Netflix, and others know so much about you that they can try to figure out what you want before you know you even want it. However, you have access to that same information. In the information age, we don’t have an asymmetric information problem as much as we have an asymmetric comprehension problem.

What we historically haven’t had is the ability to process data in the same way. Or at least, we didn’t until recently. Tools that would allow you to aggregate information at scale were historically tools of organizations that could afford complicated investments into data platforms that the ordinary person could neither comprehend nor afford. However, today there exists a piece of software that puts one of, if not the most powerful analytics engines ever made into your hands with an initial investment cost of zero dollars and zero cents.

We have never been more awash in data, and that data is more available to people like you and me than it ever has been in human history. Microsoft’s Power BI platform gives users a tool to aggregate incredibly large amounts of data to discover insights that can give you just as much, if not more, information than those around you. Whether you are using it for personal reasons or as an organization looking to get a competitive edge in the marketplace by making data more meaningful within your company, there has never been a lower-cost entry to data processing with the ease of use of Power BI Desktop. Microsoft has spent years working with companies all over the world on a technology for complicated data analytics.

Power BI is built on that technology, and Microsoft is literally putting all that know-how into your hands. Data is the great equalizer. It’s not just about having more or less of it. It’s about using the data you do have effectively.

Organizations all over the world collect more data than you and I could ever comprehend in a lifetime, and yet they do nothing with it because they have no idea how to use it, and they find themselves losing market share to smaller competitors who are using the data they have effectively. Nonprofits are using Power BI to do data analysis that makes the world a better place to live, on issues from conservation to climate change to healthcare access. Citizen data analysts are using publicly available datasets to uncover financial misbehavior and to double-check results from data provided by organizations and governments around the world. If the ability to process and make data meaningful is truly the great equalizer of the information age, then Power BI is a tool that gives you the ability to sit at a table and look giants in the eye.

You might be an accountant looking to automate complicated data cleaning processes for regulatory purposes and want a tool to quickly visualize profit and loss statements. You might be a citizen data analyst looking for a tool to help crunch millions of records of data for a personal project. You could be a data scientist looking for a tool to accelerate adoption of your work by end users. If you are a person who works with data in any capacity and want to get more out of that data than you ever have, then Power BI is an ecosystem that you should have exposure to.

I wrote this book because, first, I’m super passionate about data being used effectively and I truly believe that everyone in the 21st century can interact with data in some way to improve, either professionally or personally. Second, Power BI has been a vehicle for me to better understand all sorts of important data concepts, and I think those ideas are important to accomplishing that first goal. How do we put data from different sources together? How do we deal with tables that are too large for Microsoft Excel? How do we target specific groups or slices of a group for analysis effectively? How do we visualize those results to make them comprehensible to our audience? My early career was spent deep in the bowels of corporate finance, and if I had Power BI then, I would have saved so much time and heartache in manually manipulating data and doing simple groupings and pivot tables. Our 21st-century data requires a 21st-century tool to unlock it.

I believe Power BI is the best tool to do that. It can store the data. It can analyze the data. It has the reach to be available to anyone who uses Windows.

No other data visualization or exploration tool can make that claim, and that’s why I’m excited you’re picking up this book. And I hope you find your data journey as fulfilling as mine has been and continues to be. Navigating This Book This book is organized roughly as follows: Chapter 1, “Intro to Power BI”, provides a brief history of Microsoft’s previous business intelligence efforts and how those products have evolved into the Power BI we know today. Alongside that, it goes into detail about how Power BI works under the hood, in terms of how it stores and queries that data.

Chapter 2, “The Report and Data Views”, and Chapter 3, “Importing and Modeling Our Data”, introduce portions of the Power BI user interface, including how to navigate the various ribbons and how to bring your data into Power BI for analysis. Chapter 4, “Let’s Make Some Pictures (Visualizing Data 101)”, and Chapter 5, “Aggregations, Measures, and DAX”, go into basic principles of visualization and utilizing data aggregations. Chapter 6, “Putting the Puzzle Pieces Together: From Raw Data to Report”, is a walk-through using the work of the previous chapters to go from nothing in Power BI to a fully functional report page. Chapter 7, “Advanced Reporting Topics in Power BI”, discusses some advanced analytics topics in Power BI, including AI visuals and what- if analysis.

Chapter 8, “Introduction to the Power BI Service”, and Chapter 9, “Licensing and Deployment Tips”, introduce the Power BI service, the cloud-based platform for sharing reports and insights. Chapter 10, “Third-Party Tools”, introduces useful third-party tools to accelerate or ease future development. Appendix A, “Commonly Used DAX Expressions”, and Appendix B, “Some Favorite Custom Visuals”, provide examples of DAX functions for you to take and modify for your own future data, and a valuable list of some of my favorite custom visuals and their various functionalities, respectively. Conventions Used in This Book The following typographical conventions are used in this book: Italic Indicates new terms, URLs, email addresses, filenames, and file extensions.

Constant width Used for program listings, as well as within paragraphs to refer to program elements such as variable or function names, databases, data types, environment variables, statements, and keywords. Using Code Examples Supplemental material (code examples, exercises, etc.) is available for download at https://oreil.ly/MS-power-BI-files. If you have a technical question or a problem using the code examples, please send email to bookquestions@oreilly. This book is here to help you get your job done.

In general, if example code is offered with this book, you may use it in your programs and documentation. You do not need to contact us for permission unless you’re reproducing a significant portion of the code. For example, writing a program that uses several chunks of code from this book does not require permission. Selling or distributing examples from O’Reilly books does require permission.

Answering a question by citing this book and quoting example code does not require permission. Incorporating a significant amount of example code from this book into your product’s documentation does require permission. We appreciate, but generally do not require, attribution. An attribution usually includes the title, author, publisher, and ISBN.

For example: “Learning Microsoft Power BI by Jeremey Arnold (O’Reilly).” If you feel your use of code examples falls outside fair use or the permission given above, feel free to contact us at permissions@oreilly. O’Reilly Online Learning NOTE For more than 40 years, O’Reilly Media has provided technology and business training, knowledge, and insight to help companies succeed. Our unique network of experts and innovators share their knowledge and expertise through books, articles, and our online learning platform. O’Reilly’s online learning platform gives you on-demand access to live training courses, in-depth learning paths, interactive coding environments, and a vast collection of text and video from O’Reilly and 200+ other publishers.

For more information, visit https://oreilly. How to Contact Us Please address comments and questions concerning this book to the publisher: O’Reilly Media, Inc. 1005 Gravenstein Highway North Sebastopol, CA 95472 800-998-9938 (in the United States or Canada) 707-829-0515 (international or local) 707-829-0104 (fax) We have a web page for this book, where we list errata, examples, and any additional information. You can access this page at https://oreil.ly/microsoft-power-BI.

Email bookquestions@oreilly.com to comment or ask technical questions about this book. For news and information about our books and courses, visit https://oreilly. Find us on LinkedIn: https://linkedin.com/company/oreilly-media. Follow us on Twitter: https://twitter.

Watch us on YouTube: https://youtube. Acknowledgments I want to thank everyone at Onebridge who believed in me and gave me the space to write this text. I want to give a special thanks to Sheryl Ricci for helping me with internal editing. Thanks to the book’s technical reviewers —Bradley Nielsen, Belinda Allen, and Bill McLellan.

I want to thank the team at O’Reilly who gave me this opportunity, especially Michelle Smith, Jeff Bleiel, and Chris Faucher. Finally, I want to thank you, the reader, for taking the time to pick up this text and give it a chance.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Tài liệu "Khám Phá Microsoft Power BI: Biến Dữ Liệu Thành Thông Tin Quý Giá" mang đến cái nhìn sâu sắc về cách mà Microsoft Power BI có thể giúp người dùng chuyển đổi dữ liệu thành thông tin có giá trị. Bài viết nhấn mạnh các tính năng nổi bật của Power BI, bao gồm khả năng trực quan hóa dữ liệu, phân tích thông minh và khả năng tích hợp với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Độc giả sẽ nhận thấy rằng việc sử dụng Power BI không chỉ giúp tiết kiệm thời gian trong việc xử lý dữ liệu mà còn nâng cao khả năng ra quyết định dựa trên thông tin chính xác và kịp thời.

Để mở rộng thêm kiến thức về lĩnh vực này, bạn có thể tham khảo tài liệu Luận văn khai phá tập mục lợi ích cao dựa trên cấu trúc cây tiền tố, nơi cung cấp cái nhìn sâu hơn về việc tối ưu hóa dữ liệu và những lợi ích mà nó mang lại. Những tài liệu này sẽ giúp bạn có cái nhìn toàn diện hơn về cách khai thác và tối ưu hóa dữ liệu trong công việc của mình.