PowerBI是微软于2016年发布的又一shen器，它是一套商业分析工具，拥有强大的数据分析和可视化能力，可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即时分析，生成美观的报表并进行...
电子书
编辑推荐
51CTO学院策划的数据处理之利器
Excel 2016版本中，默认增加了 Power Query 功能，此功能在Excel 2010或Excel 2013版本需要以插件形式安装使用。
Power Query名副其实，在数据的清洗、整理、整合等方面非常给力，它比工作表函数更强大、比SQL更灵活、比VBA更简洁。
本书从Power Query可视化操作开始讲解，直到学会手动编写M代码来处理数据 配以大量经典实例，以帮助读者完成知识的迁移，将所学技术应用到工作中。
内容简介
本书包含四章内容，分别是PowerQuery的数据导入、精细数据整理、PowerQuery进阶应用和实用函数。全书面向Excel初级用户，强调和实际应用、实际工作相结合，图文并茂，通过对技术原理的阐述，让用户可以举一反三，在不同的场景中灵活应用。
章节目录
- 封面
- 内 容 提 要
- 前言
- 资源与支持
- 目录
- 第1章 Power Query介绍
- 1.1 Power Query 的作用
- 1.2 Power Query 数据流向
- 1.3 Power Query 的优势
- 1.4 Power Query 安装
- 1.4.1 Power Query 安装环境需求
- 1.4.2 Power Query 各版本显示方式
- 1.5 Power Query 的版本选择
- 1.6 Power Query 的版本更新
- 第2章 Power Query基础
- 2.1 Power Query 查询编辑器的启动及查询表数据的上载
- 2.1.1 查询编辑器的启动
- 2.1.2 查询表数据的上载
- 2.2 Power Query 查询编辑器界面介绍
- 2.2.1 功能区简介
- 2.2.2 Power Query 查询编辑器中表的设置
- 第3章 Power Query操作
- 3.1 常见获取数据的方式
- 3.1.1 从Excel文件导入数据
- 3.1.2 从CSV文件导入数据
- 3.1.3 从文本文件导入数据
- 3.1.4 从文件夹导入数据
- 3.1.5 从数据库（SQL Server）导入数据
- 3.1.6 从Web（网页）导入数据
- 3.2 列相关操作
- 3.2.1 选择列
- 3.2.2 移动列
- 3.2.3 复制列
- 3.2.4 添加列
- 3.2.5 删除列
- 3.3 行相关操作
- 3.3.1 选择行
- 3.3.2 移动行
- 3.3.3 复制行
- 3.3.4 添加行
- 3.3.5 删除行
- 3.3.6 标题与第一行的转换
- 3.4 任意列数据处理
- 3.4.1 列重命名
- 3.4.2 数据类型
- 3.4.3 数据替换
- 3.4.4 数据填充
- 3.4.5 透视列
- 3.4.6 逆透视列
- 3.4.7 转换为列表（深化）
- 3.5 文本列数据处理
- 3.5.1 格式整理
- 3.5.2 数据提取
- 3.5.3 合并列
- 3.5.4 分析
- 3.5.5 拆分列
- 3.6 数字列数据处理
- 3.6.1 统计信息（汇总方式）
- 3.6.2 标准型（算术运算）
- 3.6.3 科学型
- 3.6.4 三角函数
- 3.6.5 舍入
- 3.6.6 信息
- 3.7 日期时间列处理
- 3.7.1 日期
- 3.7.2 时间
- 3.7.3 持续时间
- 3.8 结构化列
- 3.8.1 Power Query 查询表结构
- 3.8.2 展开
- 3.8.3 聚合
- 3.8.4 提取值
- 3.9 查询表处理
- 3.9.1 转置
- 3.9.2 分组依据
- 3.9.3 表的合并
- 第4章 Power Query示例应用
- 4.1 查询应用
- 4.1.1 多条件查询
- 4.1.2 多列查询
- 4.1.3 指定数据范围查询（合并查询法）
- 4.1.4 指定数据范围查询（筛选法）
- 4.1.5 文本字符模糊查询
- 4.2 统计应用
- 4.2.1 二维表的条件汇总
- 4.2.2 分类统计最大值
- 4.2.3 统计应用1（按户主统计各家庭男女人数）
- 4.2.4 统计应用2（提取最后付款月份）
- 4.2.5 统计应用3（提取每个人的最高分及对应科目）
- 4.2.6 经典中式排名
- 4.3 合并拆分应用
- 4.3.1 拆分文本应用
- 4.3.2 合并文本应用
- 4.3.3 拆分重复单号记录
- 4.3.4 工资条制作
- 4.4 提取应用
- 4.4.1 提取应用1（根据身份证号查询籍贯）
- 4.4.2 提取应用2（根据身份证号计算年龄）
- 4.4.3 提取应用3（根据身份证号判断性别）
- 4.4.4 提取应用4（地址提取）
- 4.4.5 提取应用5（编号与供应商）
- 4.4.6 识别路径（Power Query 法）
- 4.4.7 识别路径（函数法）
- 4.5 时间、日期应用
- 4.5.1 时间应用（通话时间统计）
- 4.5.2 时间应用（根据时长计算课酬金额）
- 4.5.3 日期应用（统计当月每周的最低搜索人气记录）
- 4.5.4 日期应用（未来7 天即将过生日提醒）
- 4.6 数据获取应用
- 4.6.1 多工作表数据合并
- 4.6.2 多工作簿数据合并
- 4.6.3 多CSV文件合并
- 4.6.4 Web数据处理（网页数据获取查询）
- 第5章 M 语言基础
- 5.1 M 语言简介
- 5.1.1 let…in…语句
- 5.1.2 注释
- 5.1.3 M代码错误识别
- 5.1.4 常见运算符
- 5.1.5 分支语句（if…then…else…）
- 5.1.6 数据类型详解
- 5.1.7 错误处理
- 5.2 M 函数
- 5.2.1 内置函数
- 5.2.2 自定义函数
- 5.3 Table、Record 和 List 三大容器详解
- 5.3.1 Table（查询表）
- 5.3.2 Record（记录）
- 5.3.3 List（列表）
- 5.4 常用 M 函数
- 5.4.1 常用Table表函数
- 5.4.2 常用Record记录函数
- 5.4.3 常用List列表函数
- 5.4.4 常用Text文本函数
- 5.4.5 合并器与拆分器
- 第6章 M 语言实战应用
- 6.1 基础应用
- 6.1.1 拆分、汇总文本列数据
- 6.1.2 根据成绩进行等级判断
- 6.1.3 多分隔符拆分数据到行
- 6.1.4 合并列数据
- 6.1.5 汇总多列数据
- 6.1.6 计算文本字符串中的人数
- 6.1.7 多列筛选应用
- 6.1.8 行方向去重处理
- 6.1.9 汇总业绩并制作条形图
- 6.1.10 统计各季度均为优秀员工的人员
- 6.1.11 合并提取各列不重复值
- 6.1.12 “九九乘法表”制作
- 6.1.13 合并编号范围
- 6.1.14 扩展编号范围
- 6.1.15 单列转多行多列
- 6.1.16 提取中文名、英文名
- 6.1.17 投票统计汇总
- 6.1.18 各行数据各自排序
- 6.1.19 工资条制作
- 6.1.20 分组筛选统计高于平均分的记录
- 6.1.21 美式分组排名
- 6.1.22 中式分组排名
- 6.1.23 统计每个人第一名的次数
- 6.2 进阶应用
- 6.2.1 行方向的数据汇总
- 6.2.2 整理单列中的姓名、分数为两列
- 6.2.3 整理单列数据为规范表格
- 6.2.4 统计筛选各年总分最高记录
- 6.2.5 分析统计与指定人员同时值班的人员值班次数
- 6.2.6 拆分整理单列数据
- 6.2.7 整理快递信息数据
展开全部
Power Query For Excel：让工作化繁为简是2019年由人民邮电出版社出版,作者曾贤志。
版权说明：本电子书已获得正版授权，由出版社通过知传链发行。
得书感谢您对《Power Query For Excel：让工作化繁为简》关注和支持，如本书内容有不良信息或侵权等情形的，请联系本网站。
电子书
PowerBI是微软于2016年发布的又一shen器，它是一套商业分析工具，拥有强大的数据分析和可视化能力，可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即时分析，生成美观的报表并进行...
电子书
1.作者是注册会计师，熟练使用PowerBI，实践经验丰富。2.作者的公众号现已成为国内影响力的PowerBI公众号之一，专注于PowerBI知识的分享，其文章通俗易懂、简洁干...
电子书
12年办公图书口碑品牌500000读者的共同选择实战案例精选的案例全部来自实际工作轻便易携将高效办公进行到底资源赠送300集Word、Excel、PPT应用技巧视频
电子书
本书以业务为导向，以管理会计闭环为抓手阐述数据中台如何提升企业决策质量。
电子书
本书主要从电子商务数据分析入手，系统介绍在电子商务环境下进行数据分析的各种思路和方法。
电子书
本书以Python中的pandas库为主线，介绍各类数据处理与分析方法。