Data Analytics for Business (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Independently Published, 2026
- Brossura
- Nuovo

Da: CitiRetail, Stevenage, Regno UnitoCitiRetail
Venditore AbeBooks dal 29 giugno 2022
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Paperback. Are you spending hours cleaning spreadsheets, fixing formulas, and rebuilding the same reports every month?Do you have plenty of business data but struggle to turn it into answers you can trust? When numbers do not match, can you tell whether the problem is the data, the calculation, the model, or the business itself?Data Analytics for Business gives you a practical path from business questions to trustworthy analysis and better decisions.This is not a collection of disconnected Excel formulas, SQL commands, or Power BI features. It shows you how to connect Excel, Power Query, SQL, Power BI, DAX, and data visualization into one coherent analytical workflow.You will learn how to move: From messy data to structured analytical information.From manual spreadsheet work to repeatable data preparation.From isolated formulas to relational SQL thinking.From raw tables to reliable Power BI models.From confusing calculations to dependable DAX measures.From attractive charts to purposeful visualization.From "something changed" to understanding why it changed.From reporting what happened to supporting better decisions.You will learn how to: Translate business objectives into precise analytical questionsDefine KPIs, measures, dimensions, targets, and decision criteriaBuild maintainable Excel models and automate data preparation with Power QueryQuery relational data with SQL while avoiding incorrect joins and duplicate aggregationDesign Power BI star schemas, transformation pipelines, and reliable DAX measuresAnalyze trends, anomalies, segments, profitability, and business performanceChoose visualizations based on analytical purpose-not decorationBuild interactive reports and executive KPI dashboardsDiagnose changes across customers, products, regions, volume, price, and mixEvaluate scenarios, assumptions, trade-offs, uncertainty, and business impactAutomate recurring analytics with governance, security, quality, and performance practicesJust as importantly, you will learn to question your results.Why did a join unexpectedly double the revenue?Why does the total look correct while individual regions are wrong?Why does a Power BI measure change when a filter is applied?Why can a year-over-year comparison mislead?Is an unusual number a genuine business event or a data-quality problem?Instead of relying on trial and error, you will develop a structured approach to validate, troubleshoot, explain, and improve analytical results.Whether you are an aspiring data analyst, experienced Excel user, manager, entrepreneur, or business professional, this book helps you move beyond working with data toward thinking analytically about business performance.You do not need to become a data engineer. You need to understand how business questions, data, models, calculations, visualizations, validation, and decisions fit together.Turn the data you already have into analysis you can trust-and decisions you can defend. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
Codice articolo 9798177885261
- Titolo
- Data Analytics for Business (Paperback)
- Autore
- Tim C. Plumley
- Editore
- Independently Published
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798177885261
- Serie
- Libro 9 di 13: Precision Engineering
Are you spending hours cleaning spreadsheets, fixing formulas, and rebuilding the same reports every month?
Do you have plenty of business data but struggle to turn it into answers you can trust? When numbers do not match, can you tell whether the problem is the data, the calculation, the model, or the business itself?
Data Analytics for Business gives you a practical path from business questions to trustworthy analysis and better decisions.
This is not a collection of disconnected Excel formulas, SQL commands, or Power BI features. It shows you how to connect Excel, Power Query, SQL, Power BI, DAX, and data visualization into one coherent analytical workflow.
You will learn how to move:
From messy data to structured analytical information.
From manual spreadsheet work to repeatable data preparation.
From isolated formulas to relational SQL thinking.
From raw tables to reliable Power BI models.
From confusing calculations to dependable DAX measures.
From attractive charts to purposeful visualization.
From “something changed” to understanding why it changed.
From reporting what happened to supporting better decisions.
You will learn how to:
-
Translate business objectives into precise analytical questions
-
Define KPIs, measures, dimensions, targets, and decision criteria
-
Build maintainable Excel models and automate data preparation with Power Query
-
Query relational data with SQL while avoiding incorrect joins and duplicate aggregation
-
Design Power BI star schemas, transformation pipelines, and reliable DAX measures
-
Analyze trends, anomalies, segments, profitability, and business performance
-
Choose visualizations based on analytical purpose—not decoration
-
Build interactive reports and executive KPI dashboards
-
Diagnose changes across customers, products, regions, volume, price, and mix
-
Evaluate scenarios, assumptions, trade-offs, uncertainty, and business impact
-
Automate recurring analytics with governance, security, quality, and performance practices
Just as importantly, you will learn to question your results.
Why did a join unexpectedly double the revenue?
Why does the total look correct while individual regions are wrong?
Why does a Power BI measure change when a filter is applied?
Why can a year-over-year comparison mislead?
Is an unusual number a genuine business event or a data-quality problem?
Instead of relying on trial and error, you will develop a structured approach to validate, troubleshoot, explain, and improve analytical results.
Whether you are an aspiring data analyst, experienced Excel user, manager, entrepreneur, or business professional, this book helps you move beyond working with data toward thinking analytically about business performance.
You do not need to become a data engineer. You need to understand how business questions, data, models, calculations, visualizations, validation, and decisions fit together.
Turn the data you already have into analysis you can trust—and decisions you can defend.
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