基本介紹
- 中文名：Excel商務智慧型：Power Query和Power Pivot數據清洗、建模與分析實戰
- 作者：劉必麟
- 出版時間：2022年10月
- 出版社：電子工業出版社
- 頁數：320 頁
- ISBN：9787121442308
- 定價：88 元
- 開本：16 開
內容簡介,圖書目錄,作者簡介,
內容簡介
本書主要介紹Excel商務智慧型組件Power Query和Power Pivot在數據分析方面的套用。全書共11章：第1章介紹Excel中的Power Query和Power Pivot兩大商務智慧型組件及其功能；第2章至第6章介紹如何使用Power Query來獲取數據並進行處理，主要包含Power Query的基本操作、M函式和M公式的基礎知識、常用的M函式，以及數據處理的綜合案例；第7章至第11章介紹如何使用Power Pivot進行數據建模和分析，主要包含Power Pivot的基本操作、數據模型的建立、DAX表達式的基礎知識和進階知識、常用的DAX函式，以及數據分析的綜合案例。
本書緊貼實際套用場景，深入淺出地介紹了Excel商務智慧型組件強大的數據處理和建模分析能力。為了方便讀者學習，本書針對一些綜合性強或難點章節錄製了配套視頻。通過閱讀本書，讀者可以更加高效地進行數據分析工作。
本書適合有一定基礎的Excel用戶和Power BI用戶閱讀，可以作為銷售、客服、採購、倉儲、物流、人力資源、財務、電商等相關崗位職場人士的參考用書，也適合Excel愛好者、數據“發燒友”、在校大學生及經常和數據打交道的朋友閱讀。
圖書目錄
第1章 Excel：你的職場生產力工具 / 1
1.1 你所不知道的Excel分析“利器” / 1
1.2 從Excel到Power BI，只需要一步 / 2
第2章 認識Power Query編輯器 / 4
2.1 初識Power Query / 4
2.2 編輯器管理界面介紹 / 5
2.3 創建查詢的方法 / 7
2.4 數據源路徑的修改與設定 / 9
2.5 數據上載與刷新 / 11
第3章 Power Query的基本操作實例 / 14
3.1 入門基礎知識 / 14
3.1.1 數據類型的設定 / 14
3.1.2 標題的升降設定 / 16
3.1.3 “轉換”與“添加列”選項卡中的功能 / 16
3.2 刪除行或列操作 / 18
3.2.1 選擇列與刪除列 / 18
3.2.2 刪除行與保留行 / 20
3.2.3 通過篩選器刪除行 / 24
3.3 添加列操作 / 25
3.3.1 簡單快速地添加條件列 / 25
3.3.2 為行添加自定義序號 / 27
3.3.3 添加自定義列 / 29
3.4 拆分列與合併列操作 / 30
3.4.1 實例1：按分隔設定拆分列 / 30
3.4.2 實例2：按字元數拆分列 / 33
3.4.3 實例3：按位置拆分列 / 34
3.4.4 實例4：其他拆分列的方法 / 35
3.4.5 合併列常用的方法 / 36
3.5 透視列與逆透視列操作 / 38
3.5.1 一維表和二維表 / 38
3.5.2 實例1：一維錶轉二維表 / 39
3.5.3 實例2：二維錶轉一維表 / 41
3.5.4 實例3：含有多重行/列表頭的數據清洗 / 42
3.6 提取文本值中指定字元的操作 / 45
3.6.1 實例1：按指定的長度提取文本值中指定的字元 / 45
3.6.2 實例2：按分隔設定的位置提取文本值中指定的字元 / 47
3.7 數學運算和分組統計 / 49
3.7.1 聚合運算的操作 / 49
3.7.2 實例1：活用“選擇性貼上”功能處理考試成績 / 50
3.7.3 實例2：使用分組統計功能快速計算各部門的數據 / 53
3.8 追加查詢與合併查詢 / 54
3.8.1 實例1：使用追加查詢批量合併多個Excel工作表數據 / 54
3.8.2 認識合併查詢的6種聯接類型 / 56
3.8.3 實例2：使用合併查詢完成各種數據匹配 / 61
第4章 M函式和M公式基礎入門 / 65
4.1 M函式和M公式介紹 / 65
4.1.1 M函式和M公式 / 65
4.1.2 主要的M函式類型 / 66
4.1.3 常用的數據類型 / 67
4.1.4 運算符 / 68
4.1.5 如何查看函式幫助 / 69
4.2 三大數據結構 / 72
4.2.1 列表 / 72
4.2.2 記錄 / 74
4.2.3 表 / 74
4.2.4 數據結構的組合和深化 / 75
4.2.5 數據結構的擴展 / 77
4.3 數據結構之間的相互轉換 / 79
4.3.1 List和Record之間的轉換 / 79
4.3.2 Table和List之間的轉換 / 80
4.3.3 Table和Record之間的轉換 / 83
4.4 M公式中常用的語句 / 84
4.4.1 let…in…語句 / 84
4.4.2 條件分支語句 / 85
4.4.3 容錯語句try…otherwise… / 88
第5章 常用的M函式實戰詳解 / 94
5.1 各種數據類型之間的相互轉換 / 94
5.1.1 將值轉換為文本 / 94
5.1.2 將值轉換為數值 / 95
5.1.3 將值轉換為日期 / 96
5.2 List和Table的批量轉換實戰 / 96
5.2.1 批量轉換函式List.Transform的實際套用 / 96
5.2.2 批量轉換函式Table.TransformColumns的實際套用 / 97
5.3 獲取和刪除各種數據實戰 / 99
5.3.1 使用Table.Skip函式和Table.SelectRows函式篩選行 / 99
5.3.2 獲取和刪除指定文本值中的指定字元 / 101
5.3.3 獲取和刪除列表中的元素 / 102
5.4 各種數據結構的拆分、合併、截取和替換實戰 / 104
5.4.1 實例1：表的拆分與合併套用 / 104
5.4.2 實例2：列表的拆分與合併套用 / 106
*5.4.3 實例3：拆分和提取文本值中的數值並求和 / 108
5.4.4 對文本值進行截取的函式 / 112
*5.4.5 實例4：批量替換和有條件地批量替換文本值 / 113
*5.4.6 實例5：使用List.Zip函式批量更換標題及製作工資條 / 117
5.5 判斷文本值和列表中是否包含指定的內容 / 120
*5.5.1 實例1：對任意組合的條件值求和 / 120
5.5.2 實例2：根據標準答案計算復選題的得分 / 123
5.6 分組函式Table.Group及其套用 / 125
5.6.1 Table.Group函式和常規分組計算 / 125
5.6.2 實例：條件分組計算和數據清洗整理獲獎數據 / 129
5.7 參數與自定義函式 / 132
5.7.1 參數的設定方法 / 132
5.7.2 實例：創建和調用自定義函式將一列拆分為多列 / 134
*第6章 Power Query綜合實戰 / 140
6.1 數據獲取綜合實戰 / 140
6.1.1 實例1：獲取併合並Excel工作簿中的多個工作表的數據 / 140
6.1.2 實例2：獲取併合並多個資料夾下的Excel工作簿中的數據 / 144
6.1.3 實例3：獲取網頁中的表格數據 / 147
6.1.4 實例4：獲取CSV或TXT檔案數據 / 151
6.1.5 實例5：實時獲取資料庫中的數據 / 153
6.2 數據轉換綜合實戰 / 155
6.2.1 實例1：將複雜的二維調薪錶轉換為一維明細表 / 155
6.2.2 實例2：高效快速地清洗零亂的考勤數據 / 158
6.2.3 實例3：同時拆分組合的供應商中文名稱和英文名稱 / 164
6.2.4 實例4：批量提取Excel工作簿中不規則的防疫數據 / 167
第7章 認識Power Pivot與DAX / 170
7.1 Power Pivot介紹 / 170
7.1.1 認識Power Pivot / 170
7.1.2 從數據透視表的不重複計算說起 / 171
7.1.3 在Excel中載入Power Pivot / 173
7.1.4 認識Power Pivot的管理界面 / 174
7.2 Power Pivot的數據獲取方式 / 175
7.2.1 從表格/區域和Power Query導入數據 / 176
7.2.2 從Excel檔案導入數據 / 177
7.2.3 從文本檔案導入數據 / 178
7.2.4 從剪下板導入數據 / 179
7.2.5 從資料庫導入數據 / 180
7.3 認識數據分析表達式DAX / 182
7.3.1 常用的DAX函式類型 / 182
7.3.2 DAX中的數據類型與運算符 / 184
7.3.3 創建DAX表達式時表和列的引用方式 / 185
第8章 Power Pivot和DAX基礎知識 / 187
8.1 理解計算列與度量值 / 187
8.1.1 依附於數據表的計算列 / 187
8.1.2 能適應各種環境的度量值 / 189
8.1.3 度量值與數據透視表的計算欄位 / 191
8.1.4 如何選擇度量值與計算列 / 193
8.1.5 管理度量值 / 193
8.2 數據模型與表間關係 / 195
8.2.1 理解Power Pivot的數據模型 / 195
8.2.2 多表操作時表間關係的建立和管理 / 196
8.2.3 表、列和度量值的隱藏 / 199
8.2.4 LOOKUPVALUE函式介紹 / 200
8.2.5 RELATED函式與RELATEDTABLE函式介紹 / 201
8.3 DAX的基礎函式 / 203
8.3.1 以SUMX為代表的結尾帶有X的聚合函式 / 203
8.3.2 篩選函式FILTER和邏輯運算符 / 205
8.3.3 DAX中最重要的CALCULATE函式 / 207
8.3.4 CALCULATE函式的篩選器的選擇 / 209
8.3.5 VALUES函式和DISTINCT函式 / 211
8.3.6 初識ALL函式和ALLEXCEPT函式 / 213
8.4 初識計值上下文 / 214
8.4.1 初識篩選上下文 / 215
8.4.2 創建篩選上下文 / 216
8.4.3 初識行上下文 / 219
8.4.4 行上下文轉換 / 220
8.5 CALCULATE函式的調節器 / 224
8.5.1 刪除篩選器的ALL函式 / 224
8.5.2 追加篩選的KEEPFILTERS函式 / 227
8.5.3 激活關係的USERELATIONSHIP函式 / 228
第9章 DAX進階知識和常見套用 / 231
9.1 Power Pivot和數據透視表 / 231
9.1.1 實例1：在數據透視表中使用自定義排序：按列排序 / 231
9.1.2 實例2：在數據透視表中創建KPI規則——設定“條件格式” / 233
*9.2 在DAX中使用VAR變數 / 236
9.2.1 關於VAR變數 / 236
9.2.2 使用變數時應該避免的錯誤 / 237
9.3 常見的DAX函式和實際案例套用 / 238
9.3.1 實例1：使用CONCATENATEX函式進行文本值透視 / 238
9.3.2 實例2：使用ALLSELECTED函式動態地計算各類占比 / 241
9.3.3 實例3：使用RANKX函式動態地計算各類排名 / 244
*9.3.4 實例4：自定義數據透視表標題行完成複雜的報表 / 248
9.4 DAX作為查詢工具的實際套用 / 251
9.4.1 數據查詢和EVALUATE / 251
9.4.2 實例1：使用ADDCOLUMNS函式建立查詢表 / 254
9.4.3 實例2：使用SELECTCOLUMNS函式建立查詢表 / 256
*9.4.4 實例3：使用SUMMARIZE和SUMMARIZECOLUMNS函式分組匯總數據 / 257
9.5 Power Pivot數據模型與多維數據集函式 / 259
9.5.1 認識CUBE類函式 / 260
*9.5.2 實例1：使用CUBEVALUE函式提取Power Pivot數據模型中的數據 / 262
*9.5.3 實例2：使用“切片器+CUBEVALUE函式”動態提取Power Pivot數據模型中的數據 / 266
第10章 時間智慧型計算 / 269
10.1 認識時間智慧型函式和日期表 / 269
10.1.1 時間智慧型函式與日期函式 / 269
10.1.2 日期表的創建與標記 / 270
10.1.3 與時間智慧型函式相關的常用計算指標 / 272
10.2 常見的時間智慧型計算 / 273
*第11章 Power Pivot綜合實戰 / 283
11.1 實例1：TOP-N門店銷售和利潤貢獻度分析模型 / 283
11.2 實例2：折扣比例分組（分區間）分析模型 / 286
11.3 實例3：動態ABC分類分析模型（帕累托分析模型） / 288
11.4 實例4：RFM客戶價值分析模型 / 291
11.5 實例5：員工在職、入職、離職和離職率的計算模型 / 296
作者簡介
劉必麟（@小必）
微軟Office大師級認證。
微信公眾號、頭條號、知乎等“Excel和PowerBI聚焦”主理人，原創文章累計達800多篇。
Excel和Power BI愛好者。尤其擅長函式公式、圖表繪製、Power Query、Power Pivot和數據可視化等方面。
Excel技術類圖書作者。
