- 智能化数据汇总与分析(Power Query应用技能技巧案例视频精华版)/Excel数据分析大百科全书
- - 作者：韩小良|责编:杜坚
  - 出版社：中国水利水电
  - ISBN：9787522631844
  - 出版日期：2025/05/01
  - 页数：200
- 售价：31.92

内容大纲
    对大多数人来说，Power Query是一个陌生的工具，觉得很难学且很难掌握。其实，对于我们日常的数据处理和统计分析来说，掌握Power Query的主要使用方法和实际应用就足够了，毕竟，我们不是专业的数据分析师，也不需要建立多么复杂的数据模型来开发高端的BI。
    本书既不介绍对大多数初学者来说难懂的M语言，也不介绍在实际工作中用途不大的理论知识，而是应用Power Query解决实际工作中烦琐的数据整理、汇总和分析问题，只为解决问题而来，帮你快速提升数据处理效率，将你从烦人、累人的数据处理工作中解放出来。
    本书精选来自企业第一线的100多个实际案例，并录制了111集共296分钟的教学视频，对Power Query的每个知识点、每个案例进行详细的讲解，手机扫描书中二维码，可以随时观看学习，快速掌握Power Query的相关知识和技能，能够亲自使用Power Query来解决实际工作中烦琐的、重复的数据处理工作。本书还赠送30个函数综合练习资料包、75个分析图表模板资料包、《Power Query自动化数据处理案例精粹》电子书等资源，方便大家随时查阅、参考学习。
    本书适合具有Excel基础知识的各类人员阅读，也适合经常处理大量数据的各类人员阅读。本书也可作为大专院校经济类本科生、研究生和MBA学员的教材或参考书。
作者介绍
韩小良，国内著名资深实战型Excel培训讲师核应用解决方案专家。Excel应用方面著作第一人，出版了诸多关于Excel企业管理应用方面的实用书籍。从事Excel研究及应用多年，有着丰富的Excel高级应用培训实战经验，具有丰富的管理经验和极强的Excel应用开发能力。已经为数千家大中型企业提供了Excel培训和应用方案咨询服务，在业界享有极高的评价，深得用户认可。
目录
第1章  Power Query查询基本操作技能
  1.1  从Excel工作簿中查询数据
    1.1.1  从当前Excel工作簿中查询数据
    1.1.2  从其他没有打开的Excel工作簿中查询数据
  1.2  从文本文件中查询数据
    1.2.1  CSV格式文本文件
    1.2.2  其他格式文本文件
  1.3  保存查询结果
    1.3.1  保存为表
    1.3.2  保存为数据透视表
    1.3.3  保存为数据透视图
    1.3.4  仅创建连接
    1.3.5  将数据添加到数据模型
    1.3.6  重新选择保存方式
    1.3.7  导出连接文件并在其他工作簿中使用现有查询
  1.4  几个注意事项
    1.4.1  自动记录每个操作步骤
    1.4.2  注意提升标题
    1.4.3  注意设置数据类型
    1.4.4  编辑已有的查询
    1.4.5  刷新查询
第2章  Power Query行列基本处理
  2.1  列的一般操作
    2.1.1  设置列数据类型
    2.1.2  重命名列标题
    2.1.3  选择列和转到列
    2.1.4  删除不需要的列
    2.1.5  复制列
    2.1.6  移动列位置
    2.1.7  表标题设置
  2.2  数据行处理
    2.2.1  保留行
    2.2.2  删除行
  2.3  数据填充与替换
    2.3.1  替换列数据
    2.3.2  填充数据
第3章  文本数据处理技能与技巧
  3.1  拆分列
    3.1.1  “拆分列”命令
    3.1.2  按分隔符拆分列：拆分成数列
    3.1.3  按分隔符拆分列：拆分成数行
    3.1.4  按字符数拆分列
    3.1.5  按位置拆分列
    3.1.6  按照从数字到非数字的转换拆分列
    3.1.7  按照从非数字到数字的转换拆分列
    3.1.8  拆分列综合应用案例
  3.2  合并列
    3.2.1  将多列合并为一列，不保留原始列
    3.2.2  将多列合并为新列，保留原始列
  3.3  提取字符

    3.3.1  将提取的字符替换原始列
    3.3.2  将提取的字符添加为新列
    3.3.3  提取最左侧的字符
    3.3.4  提取最右侧的字符
    3.3.5  提取中间字符
    3.3.6  提取分隔符之前的字符
    3.3.7  提取分隔符之后的字符
    3.3.8  提取分隔符之间的字符
    3.3.9  综合练习：从身份证号码中提取信息
  3.4  清除文本中的“垃圾”
    3.4.1  清除文本前后的空格
    3.4.2  清除文本中的非打印字符
  3.5  字母大小写转换
    3.5.1  字母大写转小写
    3.5.2  字母小写转大写
    3.5.3  单词首字母转大写
  3.6  添加前缀和后缀
    3.6.1  添加前缀
    3.6.2  添加后缀
第4章  日期时间数据处理技能与技巧
  4.1  转换日期格式
    4.1.1  通过设置数据类型转换日期
    4.1.2  进行必要整理加工再设置数据类型转换日期
  4.2  从日期中提取重要信息
    4.2.1  计算当前日期与表格日期之间的天数
    4.2.2  计算日期的年数据
    4.2.3  计算日期的月数据
    4.2.4  计算日期的季度数据
    4.2.5  计算日期的周数据
    4.2.6  计算日期的天数数据
    4.2.7  获取某列日期中的最早日期或最新日期
  4.3  日期和时间的拆分与合并
    4.3.1  从日期时间数据中分别提取日期和时间
    4.3.2  合并日期和时间
第5章  数字处理技能与技巧
  5.1  对数字进行批量计算
    5.1.1  基本的四则运算
    5.1.2  整除计算
    5.1.3  百分比计算
  5.2  对数字进行舍入计算
    5.2.1  普通四舍五入计算
    5.2.2  向上舍入为整数
    5.2.3  向下舍入为整数
  5.3  对数字进行其他处理
    5.3.1  判断数字奇偶
    5.3.2  对数字列进行其他的计算处理
    5.3.3  数据的汇总计算
第6章  向表添加新列
  6.1  添加索引列
    6.1.1  添加自然序号的索引列

    6.1.2  添加自定义序号的索引列
  6.2  添加自定义列
    6.2.1  添加常数列
    6.2.2  添加简单计算列
    6.2.3  添加M函数公式计算列
  6.3  添加条件列
    6.3.1  添加条件列：结果是具体值
    6.3.2  添加条件列：结果是某列值
    6.3.3  删除某个条件
    6.3.4  改变各个条件的前后次序
  6.4  条件语句if then else
    6.4.1  if then else的基本语法结构
    6.4.2  应用举例
第7章  转换表结构
  7.1  列转换
    7.1.1  一列变多列
    7.1.2  多列变一列
    7.1.3  综合应用案例：复杂的数据拆分
  7.2  行转换
    7.2.1  一行变多行：拆分列方法
    7.2.2  多行变一行：索引列 + 透视方法
    7.2.3  多行变一行：获取最低价格和最高价格
  7.3  二维表与一维表转换
    7.3.1  二维表转换为一维表：单列文本
    7.3.2  二维表转换为一维表：多列文本
    7.3.3  一维表转换为二维表：透视列方法
    7.3.4  一维表转换为二维表：分组 + 透视列方法
  7.4  表格结构转换综合案例
    7.4.1  综合练习1：连续发票号码的展开处理
    7.4.2  综合练习：连续发票号码的合并处理
    7.4.3  综合练习：将考勤流水数据处理为阅读表格
    7.4.4  综合练习：将阅读格式考勤数据处理为规范表单
第8章  快速汇总大量表格
  8.1  一个工作簿内的多张工作表合并汇总
    8.1.1  多张工作表的堆积汇总
    8.1.2  多张工作表的关联汇总：两张工作表的情况
    8.1.3  多张工作表的关联汇总：多张工作表的情况
    8.1.4  多张工作表的关联汇总：匹配数据
    8.1.5  汇总工作簿内指定的几张工作表
  8.2  多个工作簿的合并汇总
    8.2.1  汇总N个工作簿，每个工作簿仅有一张工作表
    8.2.2  汇总N个工作簿，每个工作簿有多张工作表
第9章  合并查询与应用案例
  9.1  合并查询
    9.1.1  合并查询及其联接种类
    9.1.2  左外部联接
    9.1.3  右外部联接
    9.1.4  完全外部联接
    9.1.5  内部联接
    9.1.6  左反联接

    9.1.7  右反联接
  9.2  合并查询综合应用1：核对两张表格数据
    9.2.1  只需要核对一列数据
    9.2.2  需要核对多列数据
  9.3  合并查询综合应用2：员工流动分析
    9.3.1  建立基本查询
    9.3.2  统计本年度在职员工
    9.3.3  统计本年度离职员工
    9.3.4  统计本年度新入职员工
    9.3.5  导出查询结果
  9.4  合并查询综合应用3：客户流动分析
    9.4.1  建立基本查询
    9.4.2  统计两年存量客户
    9.4.3  统计去年的流失客户
    9.4.4  统计当年新增客户
    9.4.5  导出查询结果
  9.5  其他合并问题1：核对总表和明细表
  9.6  其他合并问题2：合同跟踪分析
    9.6.1  制作已完成合同明细表
    9.6.2  制作未完成合同明细表
第10章  查询分组统计
  10.1  基本分组
    10.1.1  对项目求和
    10.1.2  对项目求平均值、最大值和最小值
    10.1.3  对项目计数：含重复和不含重复
  10.2  高级分组
    10.2.1  同时进行计数与求和
    10.2.2  同时进行计数、平均值、最大值和最小值
    10.2.3  对多个字段进行不同的分组
    10.2.4  删除某个分组
    10.2.5  调整各个分组的次序
  10.3  综合应用：考勤数据统计分析
第11章  数据查询综合应用
  11.1  从Excel工作表查询数据
    11.1.1  从指定工作表查询满足条件的数据
    11.1.2  从多张工作表查询满足条件的数据
    11.1.3  从多张关联工作表查询满足条件的数据
    11.1.4  根据模糊条件从多张工作表查询满足条件的数据
    11.1.5  从多个工作簿中查询满足条件的数据
  11.2  从文本文件中查询数据
    11.2.1  从某个文本文件中查询满足条件的数据
    11.2.2  从多个文本文件中查询满足条件的数据
第12章  与Power Pivot联合使用
  12.1  将Power Query查询加载为数据模型
    12.1.1  加载为数据模型的方法
    12.1.2  重新编辑现有的查询
  12.2  利用Power Pivot建立基于数据模型的数据透视表
    12.2.1  基于某个查询的数据透视表
    12.2.2  基于多张有关联表查询的数据透视表
    12.2.3  基于海量数据查询的数据透视表

第13章  M语言简介
  13.1  从查询操作步骤看M语言
    13.1.1  查询表的结构
    13.1.2  每个操作步骤对应一个公式
    13.1.3  使用高级编辑器查看完整代码
  13.2  通过手动创建行、列和表进一步了解M函数
    13.2.1  创建行
    13.2.2  创建列
    13.2.3  创建一个连续字母的列
    13.2.4  创建一个连续数字的列
    13.2.5  创建一张表
  13.3  M语言及函数
    13.3.1  M语言结构
    13.3.2  M语言的运算规则
    13.3.3  M函数语法结构
    13.3.4  M函数简介
  13.4  M函数应用举例
    13.4.1  拆分文本和数字
    13.4.2  从身份证号码中提取生日和性别
    13.4.3  计算迟到分钟数和早退分钟数

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