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Power Query:用Excel玩转商业智能数据处理

Power Query:用Excel玩转商业智能数据处理 PDF 原书完整版

  • 更新:2024-04-27
  • 大小:28.7 MB
  • 类别:Excel
  • 作者:朱仕平
  • 出版:电子工业出版社
  • 格式:PDF

  • 资源介绍
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Power Query:用Excel玩转商业智能数据处理》一书深入浅出地介绍了Power Query工具的概念、应用及其拓展性,本书对任职会计、统计分析等领域的专业人员来说,是一笔宝贵的资产,作者精妙地展示如何通过Power Query简化对报表的处理过程,将复杂数据转换成具有洞察力的视觉展示,书中不仅仅作了关于M语言函数的推广,它通过丰富的实例,解释了如何高效管理和变换数据,将枯燥的数字变得生动,用户无须担心操作的复杂性,因为书内提供了详尽的指导和操作过程,可以使读者在实际操作中节省大量时间,每一章都精心设计以增强用户的数据处理技能,无论是初学者还是有经验的数据分析师,都能从中受益,当读者掀开这本书的每一页时,都相当于是在与数据对话,书中使用的案例和理论知识共同铸造了一个关于数据转换与分析的广阔世界,向我们展示了Excel在商业智能数据处理领域的潜能。

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要是工作中有构思、有念头,就能够应用Power Query把某些繁杂的报表,转化成能够便捷统计分析的移动数据,随后对移动数据开展载入、统计分析、剖析、数据图表展现
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这书合适从业会计、统计分析、人力资源管理、在线客服、售后维修服务、电子商务等工作中,必须解决很多统计数据的用户

Power Query 是Office 商务智能小工具的关键部件,Office 2016 早已将其做为内嵌小工具置入在“统计数据”菜单栏中,看得见微软公司十分重视此作用。Power Query 集成化了Access 和Excel 的作用,根据它能够对统计数据开展数据可视化莱单实际操作,进行对统计数据的获取、变换和载入。这书主题思想包含Power Query 介绍及安裝、Power Query 操作过程、Power Query 运用实例、PowerQuery 构造构成、Power Query 高級运用及其常见M 語言涵数英语的语法详细介绍。这书合适具有必须Excel 运用基本知识,掌握Excel 基本涵数运用的用户,另一个也合适会计、统计分析、人力资源管理、在线客服、售后维修服务、电子商务等必须解决很多统计数据的盆友学习培训。

目录

  • 第1 章 Power Query,Excel 的另一个江湖 1
  • 1.1 揭开Power Query 的神秘面纱 1
  • 1.1.1 一个小功能,数据新天地 2
  • 1.1.2 Power Query 哪里寻 6
  • 1.1.3 Power Query 启动及操作界面 7
  • 1.1.4 Power Query 的包容心 10
  • 1.1.5 Power Query 的独特个性 11
  • 1.2 Power Query 职场应用5 招鲜 12
  • 1.2.1 数据表格可以这样转 12
  • 1.2.2 数据表格的逆转乾坤 14
  • 1.2.3 双剑合璧查找数据 16
  • 1.2.4 数据合并的吸星大法 20
  • 1.2.5 从网络中轻松获取数据 24
  • 第2 章 稳扎稳打,练好Power Query 的基本功 26
  • 2.1 管理Power Query 26
  • 2.1.1 学会管理Power Query 27
  • 2.1.2 修改公式 30
  • 2.1.3 管理查询 32
  • 2.1.4 上下文工具 33
  • 2.2 掌握Power Query 的基础功能 36
  • 2.2.1 选择列 36
  • 2.2.2 删除列 38
  • 2.2.3 保留行 40
  • 2.2.4 删除行 43
  • 2.2.5 排序 48
  • 2.2.6 拆分列 49
  • 2.2.7 分组依据 55
  • 2.2.8 数据类型 58
  • 2.2.9 将第一行用作标题 60
  • 2.2.10 替换值 61
  • 2.2.11 合并查询 63
  • 2.2.12 追加查询 68
  • 2.2.13 转置表格 71
  • 2.2.14 反转行 72
  • 2.2.15 填充单元格 74
  • 2.2.16 文本转换 75
  • 2.2.17 提取字符 78
  • 2.2.18 数字统计信息 79
  • 2.2.19 在字段上计算一个数 81
  • 2.2.20 数据舍入 84
  • 第3 章 学以致用,Power Query 应用案例 87
  • 3.1 拆分数据 87
  • 3.2 合并号段 90
  • 3.3 对比数据 92
  • 3.4 计算单元格字符 97
  • 3.5 计算单元格数值 100
  • 3.6 拆解信息 102
  • 3.7 动态转换结构106
  • 3.8 合并统计数据 111
  • 3.9 转换数据再创建数据透视表114
  • 3.10 拆分和转换数据结构 116
  • 3.11 数据排名118
  • 3.12 合并文件夹 121
  • 3.13 合并查询聚合计算 125
  • 3.14 动态查询 129
  • 3.15 多条件动态查询 133
  • 3.16 综合案例:制订采购计划 136
  • 第4 章 知己知彼,Power Query 的结构组成 143
  • 4.1 查询表的结构关系 144
  • 4.2 高级编辑器 146
  • 4.3 创建一条Record 记录 149
  • 4.4 创建多行Record 记录 151
  • 4.5 创建一个List 列表 152
  • 4.6 创建列表中的List 列表 154
  • 4.7 创建由逗号分隔的List 列表 155
  • 4.8 创建List 列表的基本约定 156
  • 4.9 创建table 表 157
  • 4.10 创建多层嵌套table 表 158
  • 第5 章 事半功倍,Power Query 的高级应用 160
  • 5.1 深化钻取 160
  • 5.2 获取重复值 162
  • 5.3 快速计算 165
  • 5.4 条件判断 167
  • 5.5 模糊匹配 170
  • 5.6 拆分数据 175
  • 5.7 创建凭证表 178
  • 5.8 文本和数值混合提取 180
  • 5.9 统计核对数据 182
  • 5.10 行列转置 185
  • 5.11 横向排序 189
  • 5.12 综合拆解数据 192
  • 5.13 自定义函数 197
  • 第6 章 锦上添花,常用M 语言函数语法介绍 211
  • 6.1 M 语言基础 212
  • 6.2 Text 类函数 220
  • 6.3 Number 类函数 221
  • 6.4 Time 类函数 223
  • 6.5 Date 类函数 223
  • 6.6 DateTime 类函数 225
  • 6.7 Duration 类函数 226
  • 6.8 Record 类函数 226
  • 6.9 List 类函数 227
  • 6.10 Table 类函数 229
  • 6.11 文件类函数 232

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