從數據到EXCEL自動化報表:POWER QUERY和POW
作 者: 黃海劍（大海） 著
定 價: 59
出?版?社: 電子工業出版社
出版日期: 2019年03月01日
頁 數: 252
裝 幀: 平裝
ISBN: 9787121356810
●章 Power Query、Power Pivot與Excel報表自動化 / 1 1.1 如何讓Excel報表自動化？ / 1 1.2 關於Power Query的幾個疑問 / 3 1.3 關於Power Pivot的幾個疑問 / 5 1.4 用一個例子說明報表自動化的實現過程 / 5 第2章 Power Query入門 / 17 2.1 通過一個例子體會Power Query的基礎操作 / 17 2.2 用Power Query處理數據的過程 / 22 2.3 能Excel所不能：解決按最右側特定字符分列問題 / 24 2.4 自動整合外部數據源：Excel不再是自己玩 / 25 2.5 重復記錄提取：快速解決提取顧客最後消費記錄的難題 / 29 第3章 Power Query操作進階 / 31 3.1 數據轉置，有一個需要注意的地方 / 31 3.2 分組依據：分類“彙總”的利器 / 33 3.3 逆透視：瞬間完成二維表轉一維表 / 36 3.4 同類表數據追加查詢：輕松組合多表內容 / 38 3.5 關聯表合並：Vlookup雖好，但難承大數據之重 / 41 3.6 一個例子搞定“合並查詢的6個聯接類型” / 44 3.7 透視與逆透視：兩步搞定數據轉換難題 / 49 3.8 頻繁重復的表間數據對比，今後隻要刷新一下 / 50 3.9 數據都堆在一列裡，怎麼辦？ / 52 第4章 M函數入門 / 56 4.1 條件語句：if…then…else… / 56 4.2 多條件的使用：and和or / 57 4.3 錯誤處理：try…otherwise… / 59 4.4 最常用的文本函數 / 61 4.5 數值的計算（聚合函數與操作） / 65 4.6 列表構造初步：生成重復項清單如此簡單 / 69 4.7 動態分組、合並同類項真的很容易 / 71 4.8 根據關鍵詞匹配查找對應內容 / 73 4.9 最低價客戶分組合並分析 / 79 4.10 將區間形式的數據轉為規範數據 / 82 第5章 M函數進階 / 87 5.1 理解Power Query裡的數據結構1：總體結構 / 87 5.2 理解Power Query裡的數據結構2：行、列引用 / 93 5.3 理解Power Query裡的數據結構3：跨行引用 / 98 5.4 理解Power Query裡的數據結構4：根據內容定位及篩選行 / 100 5.5 理解Power Query裡的數據結構5：跨查詢的表引用 / 103 5.6 模擬Excel中的Trim函數，練一練多函數的嵌套 / 105 5.7 自定義函數入門：化繁為簡，能所不能 / 107 5.8 匿名自定義函數，隨寫隨用 / 110 5.9 批處理的利器：List.Transform / 112 5.10 通過添加Buffer緩存提升查詢效率 / 114 第6章 Power Pivot入門 / 116 6.1 從一個簡單的排序問題說起 / 116 6.2 輕松解決非重復計數難題 / 124 6.3 部分和總計數據的動態對比 / 126 6.4 除了雙擊出數據，還有“金剛鑽” / 129 6.5 為何雙擊“出明細”功能隻返回1000條數據 / 131 6.6 表間關繫一線牽，何須大量公式拼數據 / 133 6.7 數據表間的基本關繫類型 / 136 第7章 DAX語言入門 / 139 7.1 Power Pivot裡怎麼做數據計算 / 139 7.2 那些幾乎和Excel裡一樣的常用DAX函數 / 142 7.3 怎麼輸入多個判斷條件 / 143 7.4 日期的輸入 / 144 7.5 空值的處理 / 146 7.6 統一的列數據 / 147 7.7 既然可以直接用，為什麼還要自己寫度量值 / 149 7.8 為什麼數據模型裡做了數據篩選，圖表沒有跟著變 / 154 第8章 DAX語言進階 / 157 8.1 無動態，不智能――談談DAX語言函數的計算環境（上下文） / 157 8.2 有條件的計數問題 / 160 8.3 改變篩選上下文之忽略（“刪”） / 162 8.4 改變篩選上下文之覆蓋（“改”） / 166 8.5 改變篩選上下文之添加（“增”） / 168 8.6 行上下文的概念 / 169 8.7 行上下文的困惑：聚合函數怎麼了 / 171 8.8 行上下文的轉換，在計算列中使用度量值 / 172 8.9 解決年月累計問題，理解日期表與時間智能 / 174 8.10 解決排名問題，理解迭代與行上下文嵌套 / 179 8.11 同比增長計算，進一步理解DAX計算思想 / 182 第9章 Power Query與Power Pivot綜合實戰 / 190 9.1 Power Query與Excel函數：數據源的動態化 / 190 9.2 用Power Query實現格式化表單數據的自動彙總 / 194 9.3 用Power Query實現多表數據動態查詢繫統 / 204 9.4 Power Query與Power Pivot：非標準格式報表的自動化 / 219 9.5 Power Query、Power Pivot與VBA：數據連接和刷新的自動化 / 231 9.6 向Power BI進發：體會商業智能數據分析的實現過程 / 235
內容簡介
Excel Power BI的神奇，不僅在於它的強大，更在於它的易用性，對大部分普通用戶來說，掌握一些可視化的界面操作以及基礎函數，即可極大提高日常數據處理效率。本書主要介紹如何將原始數據變為自動化報表，主要內容包括Excel Power BI中的兩大核心功能――Power Query和Power Pivot的關鍵知識點，通過一個又一個的案例，以期讓普通的Excel用戶，能快速掌握Power Query和Power Pivot的核心知識，從而將其有效地應用到實際工作中，提升工作效率。本書適合具備一定Excel 應用基礎知識，了解Excel 基礎函數應用的讀者，另外也適合財務、統計、人力資源、客服、售後服務、電商等需要處理大量數據的朋友學習。
"前 言 首先，感謝你在百忙中打開這本書！ 如果你願意繼續，那麼我們先聊一聊這本書的“三觀”。 -曾經讓人很腰疼、脖子疼的Excel報表自動化問題 以前，在Excel裡要實現報表自動化，基本都需要用VBA。雖然VBA是一門相對簡單的編程語言，但是對大多數普通的Excel用戶來說，學習VBA所需要耗費的時間和精力都是巨大的。 筆者作為一個非計算機專業的普通用戶，也曾學過多門編程語言，此前在用Excel進行日常數據處理時，為實現報表自動化，也一度成為VBA的重度用戶。同時，筆者在學習和使用編程語言的過程中，深知作為一個普通Excel用戶，需要掌握一門編程語言所需要經歷的煎熬。回想那些寫代碼的日子，一次又一次為調試一個程序錯誤鑽研到深夜的情景，仍歷歷在目——真是想想都腰疼、脖子疼。 當然，請不要誤解為學VBA沒有什麼用，對有興趣、有時間、有精力，又或者已有一定編程基礎的朋友來說......
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