從數據到Excel自動化報表：PowerQuery和PowerPivot實戰（簡體書）

Excel Power系列的神奇，不僅在于它的強大，更在于它的易用性，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、售后服務、電商等需要處理大量數據的朋友學習。

黃海劍，網名大海，微信公眾號“Excel到Power BI”創始人；同時也是微軟認證Excel專家（MOS）；多家企業簽約的Power BI顧問、培訓師；國際項目管理專家（PMP）。同時，他具有15年以上的業務咨詢經驗，以及系統實施與數據分析相關經驗。

告別重復勞動，輕松駕馭數據；
小白也能輕松實現報表自動化；
綜合Power Query 和Power Pivot的實戰應用。

第1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　關于Power Query的幾個疑問 / 3
1.3　關于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后消費記錄的難題 / 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“匯總”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，今后只要刷新一下 / 50
3.9　數據都堆在一列里，怎么辦？ / 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范數據 / 82
第5章　M函數進階 / 87
5.1　理解Power Query里的數據結構1：總體結構 / 87
5.2　理解Power Query里的數據結構2：行、列引用 / 93
5.3　理解Power Query里的數據結構3：跨行引用 / 98
5.4　理解Power Query里的數據結構4：根據內容定位及篩選行 / 100
5.5　理解Power Query里的數據結構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“金剛鉆” / 129
6.5　為何雙擊“出明細”功能只返回1000條數據 / 131
6.6　表間關系一線牽，何須大量公式拼數據 / 133
6.7　數據表間的基本關系類型 / 136
第7章　DAX語言入門 / 139
7.1　Power Pivot里怎么做數據計算 / 139
7.2　那些幾乎和Excel里一樣的常用DAX函數 / 142
7.3　怎么輸入多個判斷條件 / 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　為什麼數據模型里做了數據篩選，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：聚合函數怎么了 / 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匯總 / 194
9.3　用Power Query實現多表數據動態查詢系統 / 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