●第1章 最耗時間的數據清洗和重復計算
1.1 表格數據不規範是數據分析的大敵
1.1.1 不規範表格徒耗大量精力和時間
1.1.2 每個月都做相同的煩瑣計算，效率低下
1.1.3 如何纔能進行高效數據分析
1.2 表格不規範的常見情況
1.2.1 表格結構不規範
1.2.2 表格數據不規範
第2章 轉換表格結構
2.1 刪除垃圾行和垃圾列
2.1.1 刪除小計行和小計列
2.1.2 刪除空行和空列
2.2 處理多行標題
2.2.1 簡單的多行標題處理
2.2.2 復雜的多行標題處理，並拆分表
2.3 表格行列轉換
2.3.1 逆序行次序
2.3.2 逆序列次序
2.3.3 行列的整體轉置：簡單情況
2.3.4 行列的整體轉置：復雜情況
2.3.5 把多行變一行：獲取每個人的近期新證書名稱及獲取日期
2.3.6 把多行變一行：提取不重復的二級部門列表
2.3.7 把多行變一行：刪除重復且積分最少的電話號碼
2.3.8 把多行變一行：整理不重復的考勤刷卡數據
2.3.9 把一行變多行：重新排列地址與門牌號
2.3.10 把一行變多行：整理報銷人與報銷金額
2.3.11 把多列變為一列：簡單情況
2.3.12 把多列變為一列：復雜情況
2.4 數據分列與數據提取
2.4.1 數據分列：根據一個分隔符
2.4.2 數據分列：根據多個分隔符
2.4.3 數據分列：根據字符數
2.4.4 提取數據：利用分隔符
2.4.5 提取數據：利用字符數
2.4.6 提取數據：利用M函數公式
2.5 二維表格轉換為一維表格
2.5.1 一列文本的二維表格轉換為一維表格
2.5.2 多列文本的二維表格轉換為一維表格
2.5.3 有格的多列文本的二維表格轉換為一維表格
2.5.4 有格標題的多列文本的二維表格轉換為一維表格
第3章 整理表格數據
3.1 嚴格對待數據模型
3.1.1 數據的分類
3.1.2 數據類型的種類
3.1.3 常見的數據不規範問題
3.2 清除數據中眼睛看不見的字符
3.2.1 清除字符中的空格
3.2.2 清除字符中的特殊字符
3.3 轉換數字格式
3.3.1 把文本型數字轉換為數值型數字
3.3.2 把數值型數字轉換為文本型數字
3.3.3 把數字轉換為指定位數的文本型數字
3.4 轉換修改日期
3.4.1 轉換文本型日期
3.4.2 轉換非法格式日期
3.4.3 拆分日期和時間
3.5 從文本數據中提取關鍵數據
3.5.1 使用現有工具提取關鍵數據
3.5.2 使用M函數提取關鍵數據
3.6 從日期數據中提取重要信息
3.6.1 從日期數據中提取年
3.6.2 從日期數據中提取季度
3.6.3 從日期數據中提取月
3.6.4 從日期數據中提取周
3.6.5 從日期數據中提取星期
3.7 轉換字母大小寫
3.7.1 每個單詞首字母大寫
3.7.2 每個單詞全部字母大寫
3.7.3 每個單詞全部字母小寫
3.8 添加前綴和後綴
3.8.1 僅添加前綴
3.8.2 僅添加後綴
3.8.3 同時添加前綴和後綴
3.9 對數字進行舍入處理
3.9.1 對數字進行四舍五入
3.9.2 對數字向上舍入
3.9.3 對數字向下舍入
3.10 對數字進行批量計算
3.10.1 對數字批量加上一個相同的數
3.10.2 對數字批量減去一個相同的數
3.10.3 對數字批量乘上一個相同的倍數
3.10.4 對數字批量除以一個相同的倍數
第4章 財務數據分析建模
4.1 管理費用跟蹤分析模板
4.1.1 示例數據
4.1.2 整理加工，建立數據模型
4.1.3 建立分析模板
4.1.4 報表一鍵刷新
4.2 產品成本跟蹤分析模板
4.2.1 示例數據
4.2.2 整理加工，建立數據模型
4.2.3 建立分析模板
4.2.4 模型刷新
4.3 店鋪經營分析模板
4.3.1 示例數據
4.3.2 建立自動化彙總模型
4.3.3 店鋪盈虧分布分析
4.3.4 指定店鋪的各月經營跟蹤分析
4.3.5 店鋪排名分析
4.3.6 指定店鋪的淨利潤影響因素分析
4.3.7 模型刷新
第5章 銷售數據分析建模
5.1 構建數據分析模型
5.1.1 建立各年基本查詢表
5.1.2 .合並兩年數據，建立同比分析模型
5.1.3 建立同比分析度量值
5.2 當年銷售分析
5.2.1 銷售整體分析
5.2.2 前10大客戶分析
5.2.3 業務員銷售排名分析
5.3銷售同比分析
5.3.1 產品銷售同比分析
5.3.2 客戶銷售同比分析
5.3.3 業務員銷售同比分析
第6章 人力資源數據分析建模
6.1 員工信息分析建模
6.1.1 建立數據模型
6.1.2 員工屬性分析報告
6.2 人工成本分析建模
6.2.1 基於當前工作簿各月工資表數據的模板
6.2.2 基於各月工資工作簿數據的模板

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