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【反詐騙】接到可疑電話該怎麼辦?提醒您「不碰不說」。聽到「訂單錯誤要操作ATM/網銀就是詐騙」!
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Power Query 智能化數據匯總與分析(簡體書)
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商品簡介

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目次

本書共有8章,面向的對象是Excel初學者,從Excel的基本理念開始,用3章的篇幅介紹Excel的基本規則和基礎表單的標準化和規範化,這是極其重要的,任何一個Excel小白都不能跨過這一步!即使已經有了所謂Excel基礎的人,最後還是要從頭來重新打基礎。然後是Excel常用工具、函數和透視表的基本應用的介紹,以及如何利用這些工具技能來解決實際問題。
Power Query來救命!完全實戰案例操作,讓你輕鬆駕馭海量數據,使大量工作表數據匯總易如反掌,體驗前所未有的智能化操作!
結合大量的實際案例,利用Power Query可視化的操作嚮導,來解決實際工作中繁瑣的數據整理、匯總和分析問題,讓你在短時間內,能夠對Power Query有一個較為全面的瞭解和掌握,並能迅速提升數據處理和統計分析效率,實現報表自動化。本書適合於具有Excel基礎知識,經常處理大量數據想要告別重複勞動的各類人員,財務、統計、人力資源、客服、、電商等領域需要處理大量數據的朋友學習。
Chapter 01 初識Power Query
1.1 兩個實際案例引發的方法變革
1.1.1 案例一:16 個分公司全年工資匯總
1.1.2 案例二:幾年來近百萬行銷售數據統計分析
1.2 Power Query來救命了
1.2.1 可以從不同的數據源採集數據
1.2.2 大量工作表數據匯總變得易如反掌
1.2.3 以數據模型為核心的海量數據分析很簡單
1.2.4 體驗前所未有的智能化操作
1.3 Power Query命令與編輯器界面
1.3.1 Power Query 命令
1.3.2 Power Query 編輯器
Chapter 02 Power Query的基本用法與注意事項
2.1 從工作簿裡查詢數據
2.1.1 從當前工作簿裡查詢數據
2.1.2 從其他沒有打開的工作簿裡查詢數據
2.2 從文本文件裡查詢數據
2.2.1 CSV 格式文本文件
2.2.2 其他格式文本文件
2.3 從數據庫查詢數據
2.3.1 從 Access 數據庫查詢數據 29
2.3.2 從 SQL Server 數據庫查詢數據
2.4 保存查詢結果
2.4.1 保存為表
2.4.2 保存為數據透視表
2.4.3 保存為數據透視圖
2.4.4 僅創建連接
2.4.5 將數據添加到數據模型
2.4.6 重新選擇保存方式
2.4.7 導出連接文件並在其他工作簿中使用現有查詢
2.5 注意事項
2.5.1 自動記錄下每個操作步驟
2.5.2 注意提升標題
2.5.3 注意設置數據類型
2.5.4 編輯已有的查詢
2.5.5 刷新查詢
2.6 瞭解每個操作步驟及相應M公式
2.6.1 源
2.6.2 導航
2.6.3 提升的標題
2.6.4 更改的類型
2.6.5 篩選的行
2.6.6 排序的行
2.6.7 其他操作
Chapter 03 Power Query常規數據處理操作
3.1 打開“Power Query編輯器”窗口
3.1.1 執行“查詢”命令打開
3.1.2 通過某個查詢打開
3.1.3 直接打開
3.2 查詢的基本操作
3.2.1 預覽查詢
3.2.2 重命名查詢
3.2.3 複製查詢
3.2.4 刪除查詢
3.2.5 刷新查詢
3.2.6 設置查詢說明信息
3.2.7 顯示/ 隱藏“查詢 & 連接”窗格
3.3 列的一般操作
3.3.1 重命名列
3.3.2 選擇要保留的列
3.3.3 刪除不需要的列
3.3.4 複製列
3.3.5 移動列位置
3.3.6 拆分列
3.3.7 合併列
3.3.8 透視列
3.3.9 逆透視列
3.3.10 替換列數據
3.4 文本列的特殊操作
3.4.1 從列數據中提取字符
3.4.2 轉換列數據格式
3.5 日期時間列的特殊操作
3.5.1 計算當前與表格日期之間的天數
3.5.2 從日期和時間數據中提取日期
3.5.3 計算日期的年數據
3.5.4 計算日期的月數據
3.5.5 計算日期的季度數據
3.5.6 計算日期的周數據
3.5.7 計算日期的天數據
3.5.8 獲取某列日期中的最早日期或最晚日期
3.5.9 合併日期和時間
3.5.10 處理時間列
3.6 數字列的特殊操作
3.6.1 對列數字進行批量修改
3.6.2 對列數字進行四捨五入
3.6.3 對列數字進行簡單的統計計算
3.6.4 對列數字進行其他的計算處理
3.7 數據行的一般操作
3.7.1 保留行
3.7.2 刪除行
3.8 整個表的操作
3.8.1 反轉行
3.8.2 轉置表
3.8.3 表標題設置
Chapter 04 向表添加新列
4.1 添加索引列
4.1.1 添加自然序號的索引列
4.1.2 添加自定義序號的索引列
4.2 添加自定義列
4.2.1 添加常數列
4.2.2 添加常規計算列
4.3 添加條件列
4.3.1 添加條件列――結果是具體值
4.3.2 添加條件列――結果是某列值
4.3.3 刪除某個條件
4.3.4 改變各個條件的前後次序
4.4 條件語句if then else
4.4.1 基本語法結構
4.4.2 應用舉例
Chapter 05 查詢分組統計
5.1 基本分組
5.1.1 對項目求和
5.1.2 對項目求平均值、最大值和最小值
5.1.3 對項目計數
5.2 高級分組
5.2.1 同時進行計數與求和
5.2.2 同時進行計數、平均值、最大值和最小值
5.2.3 對多個字段進行不同的分組
5.2.4 刪除某個分組
5.2.5 調整各個分組的次序
Chapter 06 多表合併查詢
6.1 一個工作簿內的多張工作表合併匯總
6.1.1 多張工作表的堆積匯總
6.1.2 多張工作表的關聯匯總――兩張工作表的情況
6.1.3 多張工作表的關聯匯總――多張工作表的情況
6.1.4 多張工作表的關聯匯總――匹配數據
6.2 多個工作簿的合併匯總
6.2.1 匯總多個工作簿,每個工作簿僅有一張工作表
6.2.2 匯總多個工作簿,每個工作簿有多張工作表
6.2.3 查找匯總多張工作表裡滿足條件的數據
6.2.4 按項目分組匯總多張工作表的數據
6.3 合併查詢
6.4 合併查詢綜合應用1
6.4.1 只有一列需要核對的數據
6.4.2 有多列需要核對的數據
6.5 合併查詢綜合應用2
6.5.1 建立基本查詢
6.5.2 統計全年在職員工
6.5.3 統計全年離職員工
6.5.4 統計全年新入職員工
6.6 合併查詢綜合應用3
6.6.1 建立基本查詢
6.6.2 統計兩年存量客戶
6.6.3 統計去年的流失客戶
6.6.4 統計當年新增客戶
6.7 追加查詢
6.7.1 新建追加查詢
6.7.2 事後追加新的數據表
6.8 其他合併問題
6.8.1 核對總表和明細表
6.8.2 製作已完成合同明細表
6.8.3 製作未完成合同明細表
Chapter 07 Power Query數據處理案例精粹
7.1 拆分列
7.1.1 “拆分列”命令
7.1.2 按分隔符拆分列――拆分成數列
7.1.3 按分隔符拆分列――拆分成數行
7.1.4 按字符數拆分列
7.2 合併列
7.2.1 合併列形式 1――合併為一列
7.2.2 合併列形式 2――合併為新列
7.3 提取字符
7.3.1 提取字符形式 1――將原始列轉換為提取的字符
7.3.2 提取字符形式 2――將提取的字符添加為新列
7.3.3 提取最左邊的字符
7.3.4 提取最右邊的字符
7.3.5 提取中間字符
7.3.6 提取分隔符之前的字符
7.3.7 提取分隔符之後的字符
7.3.8 提取分隔符之間的字符
7.3.9 綜合練習――從身份證號碼中提取信息
7.4 轉換表結構
7.4.1 一列變多列
7.4.2 多列變一列
7.4.3 一行變多行
7.4.4 多行變一行
7.4.5 二維表轉換為一維表
7.4.6 一維表轉換為二維表
7.4.7 綜合練習 1――連續發票號碼的數據處理
7.4.8 綜合練習 2――考勤數據處理
7.5 表格合併
7.5.1 匯總工作簿內工作表的兩個重要問題
7.5.2 一個工作簿的表格合併――全部工作表合併
7.5.3 一個工作簿的表格合併――部分工作表合併
7.5.4 不同工作簿的表格合併
7.5.5 匯總多個文本文件
7.6 表格查詢
7.6.1 單表查詢滿足條件的數據
7.6.2 多表查詢滿足條件的數據
7.7 基本統計匯總
7.7.1 單列分組計算
7.7.2 多列分組計算
7.7.3 用透視列重構報表
Chapter 08 與Power Pivot聯合使用
8.1 將Power Query查詢加載為數據模型
8.1.1 加載為數據模型的方法
8.1.2 重新編輯現有的查詢
8.2 利用Power Pivot建立基於數據模型的數據透視表
8.2.1 基於某一個查詢的數據透視表
8.2.2 基於多張有關聯表查詢的數據透視表
8.2.3 基於海量數據查詢的數據透視表
Chapter 09 M語言簡介
9.1 從查詢操作步驟看M語言
9.1.1 查詢表的結構
9.1.2 每個操作步驟對應一個公式
9.1.3 用高級編輯器查看完整代碼
9.2 通過手動創建行、列和表進一步瞭解M函數
9.2.1 創建行
9.2.2 創建列
9.2.3 創建一個連續字母的列
9.2.4 創建一個連續數字的列
9.2.5 創建一個表
9.3 M語言及函數
9.3.1 M 語言結構
9.3.2 M 語言的運算規則
9.3.3 M 函數語法結構
9.3.4 M 函數簡介
9.4 M函數應用舉例
9.4.1 分列文本和數字
9.4.2 從身份證號碼中提取生日和性別
9.4.3 計算遲到分鐘數和早退分鐘數

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