logo
分类于: 人工智能 编程语言

简介

从数据到Excel自动化报表: Power Query和Power Pivot实战

从数据到Excel自动化报表: Power Query和Power Pivot实战 8.4分

资源最后更新于 2020-10-05 18:43:05

作者:黄海剑(大海)

出版社:电子工业出版社

出版日期:2019-01

ISBN:9787121356810

文件格式: pdf

标签: powerquery excel POWERBI Excel 计算机 数据分析 工具书 powerpivot

简介· · · · · ·

Excel的Power系列功能的神奇,不仅在于它的强大,更在于它的易用性,对大部分普通用户来说,掌握一些可视化的界面操作及基础函数,可以极大提高日常数据处理效率。

《从数据到Excel自动化报表:Power Query和Power Pivot实战》主要介绍如何将原始数据变为自动化报表,主要内容包括Excel的Power系列功能中的两大核心功能——Power Query和Power Pivot的关键知识点。通过一个个案例,以期让普通的Excel用户能快速掌握Power Query和Power Pivot的核心知识,从而将其有效地应用到实际工作中,提升工作效率。

《从数据到Excel自动化报表:Power Query和Power Pivot实战》适合具备一定Excel 应用基础知识,了解Excel 基础函数应用的读者。另外,本书也适合财务、统计、人力资源...

直接下载

想要: 点击会收藏到你的 我的收藏,可以在这里查看

已收: 表示已经收藏

Tips: 注册一个用户 可以通过用户中心得到电子书更新的通知哦

目录

第1章 Power Query、 Power Pivot与Excel报表自动化 1
1.1 如何让Excel报表自动化 1
1.2 关于Power Query的几个疑问 3
1.3 关于Power Pivot的几个疑问 5
1.4 用一个例子说明报表自动化的实现过程 5
第2章 Power Query入门 17
2.1 通过一个例子体会Power Query的基础操作 17
2.2 用Power Query处理数据的过程 22
2.3 能Excel所不能:解决按最右侧特定字符分列问题 24
2.4 自动整合外部数据源:Excel不再是自己玩 25
2.5 重复记录提取:快速解决提取顾客最后消费记录的难题 29
第3章 Power Query操作进阶 31
3.1 数据转置,有一个需要注意的地方 31
3.2 分组依据:分类“汇总”的利器 33
3.3 逆透视:瞬间完成二维表转一维表 36
3.4 同类表数据追加查询:轻松组合多表内容 38
3.5 关联表合并:VLOOKUP函数虽好,但难承大数据之重 41
3.6 一个例子说明“合并查询的6个联接类型” 44
3.7 透视与逆透视:两步处理数据转换难题 49
3.8 频繁重复的表间数据对比,今后只要刷新一下 50
3.9 数据都堆在一列里,怎么办 52
第4章 M函数入门 56
4.1 条件语句:if…then…else… 56
4.2 多条件的使用:and和or 57
4.3 错误处理:try…otherwise… 59
4.4 最常用的文本函数 61
4.5 数值的计算(聚合函数与操作) 65
4.6 列表构造初步:生成重复项清单如此简单 69
4.7 动态分组、合并同类项真的很容易 71
4.8 根据关键词匹配查找对应内容 73
4.9 最低价客户分组合并分析 79
4.10 将区间形式的数据转为规范数据 82
第5章 M函数进阶 87
5.1 理解Power Query里的数据结构1:总体结构 87
5.2 理解Power Query里的数据结构2:行、列引用 93
5.3 理解Power Query里的数据结构3:跨行引用 98
5.4 理解Power Query里的数据结构4:根据内容定位及筛选行 100
5.5 理解Power Query里的数据结构5:跨查询的表引用 103
5.6 模拟Excel中的Trim函数,练一练多函数的嵌套 105
5.7 自定义函数入门:化繁为简,能所不能 107
5.8 匿名自定义函数,随写随用 110
5.9 批处理的利器:List.Transform 112
5.10 通过添加Buffer缓存提升查询效率 114
第6章 Power Pivot入门 116
6.1 从一个简单的排序问题说起 116
6.2 轻松解决非重复计数难题 124
6.3 部分和总计数据的动态对比 126
6.4 除了双击出数据,还有“金刚钻” 129
6.5 为何双击“出明细”功能只返回1000条数据 131
6.6 表间关系一线牵,何须大量公式拼数据 133
6.7 数据表间的基本关系类型 136
第7章 DAX语言入门 139
7.1 在Power Pivot里怎么做数据计算 139
7.2 那些几乎和Excel里一样的常用DAX函数 142
7.3 怎么输入多个判断条件 143
7.4 日期的输入 144
7.5 空值的处理 146
7.6 统一的列数据 147
7.7 既然可以直接用,为什么还要自己写度量值 149
7.8 为什么在数据模型里做了数据筛选,图表没有跟着变 154
第8章 DAX语言进阶 157
8.1 无动态,不智能——谈谈DAX语言函数的计算环境(上下文) 157
8.2 有条件的计数问题 160
8.3 改变筛选上下文之忽略(“删”) 162
8.4 改变筛选上下文之覆盖(“改”) 166
8.5 改变筛选上下文之添加(“增”) 168
8.6 行上下文的概念 169
8.7 行上下文的困惑:聚合函数怎么了 171
8.8 行上下文的转换,在计算列中使用度量值 172
8.9 解决年月累计问题,理解日期表与时间智能 174
8.10 解决排名问题,理解迭代与行上下文嵌套 179
8.11 解决同比增长计算,进一步理解DAX计算思想 182
第9章 Power系列功能综合实战 190
9.1 Power Query与Excel函数:数据源的动态化 190
9.2 用Power Query实现格式化表单数据的自动汇总 194
9.3 用Power Query实现多表数据动态查询系统 204
9.4 Power Query与Power Pivot:非标准格式报表的自动化 219
9.5 Power Query、Power Pivot与VBA:数据连接和刷新的自动化 231
9.6 向Power BI进发:体会商业智能数据分析的实现过程 235