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職場急用!Excel視覺圖表速成：會這招最搶手，新創、外商與行銷都在用的資料視覺化技巧

為了解決powerbi是什麼的問題，作者張文霖、于偉偉、陳巍琪 這樣論述：

★大家沒有時間慢慢看數據報表，一張懶人視覺圖自己會說話 ★以簡潔設計提升圖表「顏值」，現代趨勢就是把概念都具象化 一個好的圖表，可以達成這些效益： 快速理解統計數據意義、明確展示分析結果、幫助主管制定決策、增進會議進行效率、簡報內容不再複雜、讓客戶聽懂你的重點、提升形象質感與信任感、廣告行銷操作更能打中需求 讓你的圖表會說話：用Excel就能做的資訊圖表 介紹如何用Excel進行工作常用資訊圖的繪製方法與技巧，主要包括KPI達成分析、對比分析、結構分析、分佈分析、趨勢分析、轉換率資料分析的常用資訊圖。 職人必學！用Excel跟著圖解步驟輕鬆上手 本書從解決工作實際問題及需求出發，帶領

大家學習工作中常用資訊圖Excel的繪製方法與技巧。 別只會用長條圖，開啟範例製作出令人驚豔的圖表 美化圖表不是難事，資訊圖表訊息藉由好的圖表設計更直觀、明瞭地傳達給接收者，讓你企劃、報告、提案暢行無阻。 無論你是銷售、產品、運營、市場，還是諮詢、品牌、用戶，抑或只是需要提高競爭力的職場新人，想讓你的報表的“顏值”和表達力，甩開一般競爭者，為決策者制定某項政策、解決某個問題提供決策參考依據，無疑好的圖表就是一大利器，透過吸引閱讀者目光，使其更容易吸收和理解報告所呈現的資訊和內容。  

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人工智慧應用於成本異常分析-以手工具產業R公司為例

為了解決powerbi是什麼的問題，作者鄭詠心 這樣論述：

手工具產業一直以來都被歸類為傳統的勞力密集性產業，台灣的手工具產業更是台灣典型以出口為導向的傳統產業，在高度同業競爭的衝擊下，除了做到開源外，如何節流，往往也是企業管理階層所面臨的極大挑戰。本研究的個案公司，雖然長期仰賴ERP系統進行成本資料的收集及計算，並每月定期進行毛利分析討論及改善，但目前坊間常見之ERP系統，並未具備快速成本異常分析並提供決策建議的功能，仍舊需要依賴人工的方式逐一查詢其中的蛛絲馬跡，除了曠日廢時外，也無法達到成本效益，無形中更增加了異常改善對策的執行困難。因此，本研究希望能夠透過目前常見的人工智慧技術，藉由模型的訓練及測試，找到最佳的演算法及參數組合。再透過交叉驗證的

混淆矩陣、ANOVA單因子變異數分析以及成對樣本T檢定等模型比較的分析手法，找出預測準確率最佳的演算法，用以跟視覺化工具Power BI結合，透過「關鍵影響因素」以及重要性排名的異常警訊辨識，協助個案公司的成本分析人員得以快速找出影響營業毛利的關鍵異常成本的真正原因。

人人都是數據分析師：微軟Power BI實踐指南

為了解決powerbi是什麼的問題，作者宋立桓 這樣論述：

本書詳細介紹了微軟zui新發佈的自助式商業智慧分析軟體PowerBI在資料整理、資料建模、資料視覺化、報表分享和協作、本地部署等多個方面的內容。在講解技術的同時，書中添加了豐富的實戰演示操作和地產、零售、生產製造、互聯網等行業的真實案例，幫助讀者快速上手，迅速成長為資料分析師。 本書內容全面，講解詳細；深入淺出，圖文並茂；面向行業，案例豐富；既可供從事資料分析的研究人員參考使用，也可作為微軟PowerBI軟體培訓和自學的教程。 宋立桓，微軟最有價值專家（MVP），雲計算和商業智慧（BI）資深顧問，目前主要負責為企業客戶提供顧問諮詢和技術培訓服務。其研究方向為雲計算、大資料

、資料視覺化等方面，精通大資料基礎架構和資料分析工具，擅長架構設計和優化。 沈雲，微軟資深工程師，近20年IT工作經歷，有多年微軟資料庫和微軟解決方案系統運維、調優經驗。他熟悉微軟資料庫、虛擬化、私有雲和企業生產力解決方案，在資料分析和大資料實踐方面有大量的實戰經驗，擅長系統構架、資料分析、調優。 第 1章　微軟Power BI概覽 ………………1 1.1　數據視覺化和自助式BI …………2 1.1.1　數據視覺化之美 ……………2 1.1.2　傳統BI與自助式BI ………5 1.2　微軟Power BI是什麼 ……………5 1.3　Power BI組成部分 ………………

6 1.4　Power BI部署方式介紹和比較 ……7 1.4.1　Power BI部署方式簡介 ……7 1.4.2　Power BI服務和Power BI報表伺服器對比 ……………9 1.5　Power BI Pro版帳號註冊試用 …12 第 2章　Power BI Desktop使用入門 …15 2.1　下載安裝Power BI Desktop ……15 2.2　Power BI Desktop介面介紹 ……17 2.3　將現有Excel工作簿導入Power BI Desktop ………………19 2.4　使用Power BI Desktop創建第 一個視覺化報表 ……………21 第3章　

資料整理 ………………………29 3.1　連接資料來源 ……………………29 3.1.1　連接到檔 ………………30 3.1.2　從Web網頁獲取資料 ……32 3.1.3　連接到資料庫 ……………33 3.2　查詢編輯器 ……………………36 3.3　數據清洗實戰 …………………43 第4章　數據建模 ………………………52 4.1　建模概述 ………………………52 4.2　管理資料關係 …………………54 4.2.1　瞭解關係 …………………54 4.2.2　自動創建關係 ……………55 4.2.3　關係視圖 …………………56 4.2.4　管理關係詳細視圖 ………57 4.3　DAX使用

………………………60 4.3.1　DAX簡介 …………………60 4.3.2　DAX語法 …………………61 4.3.3　DAX函數 …………………62 4.3.4　DAX舉例 …………………63 4.4　資料的分類和格式設置 ………63 4.5　創建度量值 ……………………66 4.6　創建計算列 ……………………67 4.7　創建計算表 ……………………69 4.8　創建層次結構 …………………70 4.9　關於日期和時間處理 …………72 第5章　Power BI報表 …………………75 5.1　Power BI報表概述 ……………75 5.2　Power BI創建報表 ……………7

5 5.3　報表的篩選 ……………………78 5.3.1　報表中即席篩選的使用……79 5.3.2　切片器 ……………………79 5.3.3　篩選器概述 ………………81 5.3.4　篩選器的欄位類型 ………83 5.4　編輯交互 ………………………84 5.5　使用自訂視覺化視覺物件 ……84 5.6　書簽 ……………………………86 5.6.1　書簽介紹 …………………86 5.6.2　書簽常用操作 ……………87 5.6.3　書簽放映 …………………88 5.6.4　形狀和圖像的書簽關聯 …89 5.6.5　使用聚焦和焦點模式 ……89 5.6.6　使用視覺物件可見性 ……90 5.6.

7　Power BI服務中的書簽 …91 5.7　報表發佈 ………………………92 第6章　Power BI 線上服務 ……………94 6.1　Power BI線上服務介紹和主介面 ………………………94 6.2　儀錶板 …………………………95 6.2.1　儀錶板介紹 ………………95 6.2.2　儀錶板創建 ………………96 6.2.3　儀錶板與報表的區別 ……97 6.3　報表 ……………………………99 6.4　分享與協作 ……………………102 6.4.1　使用工作區 ………………102 6.4.2　報表的分享 ………………103 6.4.3　儀錶板的分享 ……………105 6.5　

使用協力廠商應用 ………………107 第7章　Power BI本地部署解決方案 ……110 7.1　Power BI報表伺服器介紹 ……110 7.2　Power BI報表伺服器部署要求…………………………110 7.2.1　伺服器軟硬體要求 ………110 7.2.2　資料庫伺服器版本要求……111 7.2.3　Analysis Service要求 ……111 7.3　安裝Power BI報表伺服器 ……112 7.4　配置Power BI報表伺服器 ……114 7.4.1　報表伺服器配置介面 ……114 7.4.2　服務帳戶配置 ……………115 7.4.3　Web服務URL配置 ………11

6 7.4.4　資料庫配置 ………………116 7.4.5　Web門戶URL配置 ………120 7.4.6　電子郵件設定 ……………121 7.4.7　執行帳戶配置 ……………121 7.4.8　加密金鑰配置 ……………122 7.4.9　訂閱設置 …………………123 7.4.10　擴展部署 …………………123 7.4.11　Power BI服務（雲）配置 ………………124 7.5　Power BI報表伺服器的使用 ……124 7.5.1　創建Power BI報表發佈到Power BI報表伺服器 ……125 7.5.2　Power BI伺服器中Power BI報表資料來源 ………………1

27 7.5.3　Power BI報表伺服器中PowerBI報表配置計畫刷新 ……129 7.6　Power BI服務、SQL報表服務、Power BI報表服務對比 ………130 第8章　視覺化圖表的製作 ……………132 8.1　圖表選擇的原則 ………………132 8.1.1　什麼樣的資料，配什麼樣的圖表 ………………………132 8.1.2　保證圖表的客觀性是第 一位 ……………………132 8.2　Power BI常用的視覺化圖表 …133 8.2.1　橫條圖和直條圖 …………134 8.2.2　圓形圖和圓環圖 ……………134 8.2.3　瀑布圖 ……………………135 8.2.4　漏

斗圖 ……………………136 8.2.5　散點圖和氣泡圖 …………137 8.2.6　儀錶 ………………………137 8.2.7　樹狀圖 ……………………138 8.2.8　組合圖 ……………………139 8.2.9　折線圖 ……………………140 8.2.10　帕累托圖 …………………141 8.2.11　表格 ………………………143 8.2.12　文字雲 ……………………145 8.2.13　子彈圖 ……………………146 8.3　圖表美化 ………………………147 第9章　Power BI 進階技巧 ……………151 9.1　Power BI與Excel ………………151 9.1.1

　Microsoft Power BI Publisher for Excel …………………151 9.1.2　在Excel中分析 …………154 9.1.3　託管Excel工作簿 ………154 9.2　Power BI報表伺服器中的行級別許可權控制 ……………………155 9.3　Power BI與R語言集成 ………157 9.4　快速見解 ………………………162 9.4.1　資料集使用快速見解 ……162 9.4.2　在儀錶板中使用快速見解 …164 9.4.3　快速見解支援的見解類型 …164 9.5　使用自然語言問與答 …………168 9.6　本地數據閘道 …………………169 9

.6.1　本地資料閘道介紹 ………169 9.6.2　本地資料閘道類型　 ……170 9.6.3　本地資料閘道（標準模型）安裝和使用 ………………170 9.6.4　本地資料閘道（個人模型）安裝和使用 ………………177 第 10章　地產集團Power BI案例分享 ……………………………179 10.1　案例背景 ………………………179 10.2　地產集團商業智慧平臺建設目標和專案範圍 ……………………179 10.3　地產集團商業智慧平臺方案介紹 ……………………………180 10.3.1　方案概覽 …………………180 10.3.2　專案階段實施步驟及目標 ………………………181 1

0.3.3　分析視覺化效果呈現 ……181 10.4　地產集團Power BI報表實戰演練 ……………………………184 第 11章　零售行業Power BI案例分享 ……………………………193 11.1　案例背景 ………………………193 11.2　零售行業資料分析痛點 ………193 11.3　零售行業商業智慧平臺方案介紹 ……………………………194 11.3.1　方案整體架構概覽 ………194 11.3.2　方案實施內容 ……………194 11.3.3　分析視覺化效果呈現 ……195 11.4　零售行業Power BI報表實戰演練 ……………………………196 第 12章　製造業Pow

er BI案例分享 …202 12.1　案例背景 ………………………202 12.2　生產製造行業資料分析痛點 …202 12.3　製造行業商業智慧平臺方案介紹 ……………………………203 12.3.1　方案整體架構概覽 ………203 12.3.2　方案實施內容 ……………203 12.3.3　分析視覺化效果呈現 ……204 12.4　製造行業Power BI報表實戰演練 ……………………………207 第 13章　Power BI 視覺化字典 …………215 13.1　視覺化過程中遇到的問題 ……215 13.2　Power BI視覺化字典介紹 ……216 13.2.1　內容儲備 ……………

……216 13.2.2　便捷的查詢 ………………218 13.2.3　圖表查詢與視頻教程深度綁定 ………………………218

郵件系統異常使用行為偵測與處理-以T公司為例

為了解決powerbi是什麼的問題，作者潘志煒 這樣論述：

因網際網路的普及，收發電子郵件已成為日常行為的一部分，是目前人與人、企業與企業間最便利也最快速的溝通訊息管道，也因為電子郵件系統有著這樣的特性，每天都有數以千萬的用戶，利用此管道進行訊息的傳遞，其中的使用行為是否合乎常理是值得關注的議題，有些帳號被用來濫發各種廣告信件，甚或進行所謂的詐騙行為與違法犯紀事件，造成的經濟犯罪損失更逐年增加。所以，為了預訪使用者出現此類的異常行為發生，此研究將使用者在日常使用電子郵件的軌跡進行統計、分析，根據其過往的使用行為進行比對，進而判斷、推論出是否有帳號已成為潛在或是高風險的危險因子。本研究使用商業智慧 （BI） 工具Tableau，來處理伺服器中大量的非結

構化的email日誌，將個案公司之電子郵件記錄進行資料分析，建立報表、儀表板及資料視覺效果，使管理者、使用者均能了解帳號的使用情況與軌跡，對於異常行為能夠提早告警並進行因應對策。