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．落實用戶型商業智慧，完整Power BI模組介紹，人人簡單實做大數據
．主題式實戰演練逐步操作、增進學習效率，提升決策能力，成為專業大數據顧問
*完整闡述零售大數據分析概論應用模式。
*以零售領域資料為主，介紹Power BI的實際運用，範疇涵蓋Power BI價值和Power BI 三大模組（Power Query、Power Pivot、Power View）
*資料視覺化 Power View：數據分析問題的圖表歸納、操作Power View技巧和設計視覺化互動分析儀表板。
*數據工程 Power Query：線上資料蒐集、資料清理招式、資料合併，建立半自動化數據工程作業流程。
*資料建模 Power Pivot：使用DAX函數新增資料行及管理量值、建置資料關聯模型。
*書籍內容以主題式實戰演練，包括：實作主題分析儀表板及客戶360度圖像標籤儀表板、實價登錄資料清理實戰、運用DAX函數創建分析模型。
名人推薦
前行政院長 張善政、台灣微軟首席技術與策略長 丁維揚 專文推薦！
作者簡介
謝邦昌 教授
國立台灣大學生物統計學博士
現任：臺北醫學大學管理學院院長 / 台灣人工智慧發展學會理事長
中華資料採礦協會榮譽理事長 / 中華市場研究協會理事長 / 世界中醫藥學會聯合會專業委員理事會副會長
蘇志雄 副教授
國立台灣大學生物統計學博士
現任：致理科技大學AI暨大數據研究中心召集人 / 中華資料採礦協會理事 / 中華市場研究協會理事 / 台灣人工智慧發展學會顧問
宋龍華
輔仁大學應用統計研究所碩士
現任：銀行資料分析經理 / 臺北醫學大學大數據研究中心課程顧問 / 中華市場研究協會理事
第1章 零售大數據概論
1-1 大數據與精準行銷
1-2 大數據行銷實務
1-3 智慧零售
1-4 零售4.0時代
第2章 淺談資料視覺化分析觀念
2-1 資料視覺化分析
2-2 視覺化分析程序
2-3 用戶型商業智慧
第3章 認識Power BI
3-1 大數據分析的重要性
3-2 Power BI對使用者的價值
3-3 Power BI工作流程
3-4 為何選擇Power BI
3-5 安裝Power BI與註冊帳號
3-6 Power BI 三大模組與服務
第4章 資料視覺化（Data Visualization）- Power View【本章彩色印刷】
4-1 儀表板工作區介紹
4-2 操作報表物件的技巧
4-3 數據問題的圖表歸納
4-4 視覺效果模板
第5章 數據工程（Data Engineer）- Power Query
5-1 何謂Power Query編輯
5-2 Power Query編輯器工作
5-3 可以取得哪些資料來
實戰演練(一)以處理實價登錄資料為例
實戰演練(二)更多資料處理案例解說
5-4 Power Query自動化作業及常見問題排除
第6章 資料建模（Data Modeling）- Power Pivot
6-1 何謂資料建模Power Pivot
實戰演練(一)設定關聯模型
6-2 數據分析語言 - DAX
實戰演練(二)關聯函數
實戰演練(三)日曆維度動態表
實戰演練(四)列計算函數
實戰演練(五)安全除法
6-3 DAX量值管理
實戰演練(六)創建初階彙總量值
實戰演練(七)進階彙總量值
實戰演練(八)條件判斷
實戰演練(九)排名函數應用
實戰演練(十)聚合迭代函數
6-4 常見的時間智慧函數
6-5 介面式快速量值
實戰演練(十一)常用快速量值
第7章 Power BI管理服務分析
7-1 從Power BI Desktop發行儀表板
7-2 Power BI雲端工作區介紹
7-3 商業智慧系統儀表板權限管理情境設計
第8章 零售大數據實戰分析【本章彩色印刷】
8-1 架構數據介紹
8-2 建立分析指標
實戰演練(一)創建對比指標
實戰演練(二)創建品類（品牌）熱度指標
8-3 建立分析模型
實戰演練(三)地域分佈四象限應用
實戰演練(四)RFM客戶價值分析模型
實戰演練(五)分解樹AI模型
第9章 零售大數據應用儀表板【本章彩色印刷】
9-1 營運分析類
9-2 客戶360度圖像標籤
9-3 客戶360度圖像標籤的使用情境
9-4 客戶360度圖像標籤的常用儀表板
參考文獻
