Power BI金融大數據分析應用:貼近產業實務,掌握決策效率
 
作者: 謝邦昌, 蘇志雄, 蕭育仁, 宋龍華 
書城編號: 18994729

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出版社: 碁峰資訊
出版日期: 2021/01
頁數: 296
ISBN: 9789865026905

商品簡介
王道銀行策略長 蕭至佑 誠摯推薦!
‧使用Power BI最新版!運用金融業數據,完整介紹Power BI模組,實作資料視覺化
‧主題式分析 + 實戰演練逐步操作,強化學習效率,全面提升強化大數據分析能力

*完整闡述金融大數據分析應用模式!以金融領域資料為主,說明Power BI的實際運用,範疇涵蓋Power Query、Power Pivot、Power View三大模組,以及Power BI雲端服務。
*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。
*Power BI雲端服務:部署Power BI儀表板至雲端環境及設定公開分享給他人瀏覽。
*主題式實戰分析演練,包含:客群分析、產品銷售分析、信用卡主題消費分析。

作者

謝邦昌 教授

國立台灣大學生物統計學博士
現任:輔仁大學副校長 / 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

蕭育仁 副教授

國立中央大學財務金融博士
現任:臺北醫學大學生物科技高階管理碩士在職專班 副教授

宋龍華

輔仁大學商學研究所博士生
現任:業界資深資料分析師 / Power BI講師 / 中華市場研究協會理事

目錄

CH1 金融大數據概論
 1-1 大數據與精準行銷
 1-2 金融大數據實務應用8
 1-3 智慧金融
CH2 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
CH3 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
CH4 資料視覺化(Data Visualization)- Power View *本章彩色印刷*
 4-1 儀表板(Dashboard)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
 4-5 欄位選取、格式潤飾與分析
 4-6 圖表資料三大篩選
 4-7 建立資料階層下鑽
CH5 數據工程(Data Engineer)- Power Query
 5-1 何謂Power Query編輯器
 5-2 Power Query編輯器工作區
 5-3 可以取得哪些資料來源
  實戰演練1:以處理金融刷卡消費資料為例
  實戰演練2: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
CH6 資料建模(Data Modeling)- Power Pivot
 6-1 何謂資料建模Power Pivot
  實戰演練1:設定關聯模型
 6-2 數據分析語言 - DAX
  實戰演練2:關聯函數
  實戰演練3:日曆維度動態表
  實戰演練4:列計算函數
  實戰演練5:安全除法
 6-3 DAX量值管理
  實戰演練6:創建初階彙總量值
  實戰演練7:進階彙總量值
  實戰演練8:條件判斷
  實戰演練9:排名函數應用
  實戰演練10: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11:常用快速量值
CH7 Power BI管理服務
 7-1 從Power BI Desktop發行儀表板
 7-2 Power BI雲端工作區介紹
 7-3 一般用戶公開分享儀表板(發行至Web)設定
  實戰演練1:一般用戶分享儀表板(發行至Web)限制排除
 7-4 商業智慧系統儀表板權限管理情境設計
CH8 金融大數據實戰應用儀表板 *本章彩色印刷*
 8-1 客群分析類
 8-2 信用卡主題消費分析
Appendix A 參考文獻

謝邦昌 作者作品表

玩轉社群:文字大數據實作

玩轉社群:文字大數據實作

大數據視覺化篇

SQL Server資料採礦與商業智慧(第二版)-適用SQL Server 2016/2014

大數據:語意分析整合篇

統計機器學習:在R中的實踐

SQL Server資料採礦與商業智慧-適用SQL Server 2014/2012

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