从数据到EXCEL自动化报表:POWER QUERY和POWER PIVOT实战
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作者黄海剑（大海）
出版社电子工业出版社
ISBN9787121356810
出版时间2018-09
版次1
装帧平装
开本其他
纸张胶版纸
页数252页
字数353千字
定价59元
货号SC:9787121356810
上书时间2024-10-30
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商品详情
- 品相描述：全新
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- 商品描述
-
作者简介:
"黄海剑，网名大海，公众号“Excel到PowerBI”创始人；
微软认证Excel专家（MOS）；
企业签约Power BI顾问、培训师；
靠前项目管理专家（PMP）；
具有15年业务咨询、系统实施及数据分析经验。
"
主编推荐:
"告别重复劳动，轻松驾驭数据；
小白也能轻松实现报表自动化；
综合Power Query 和Power Pivot的实战应用。
"
精彩内容:
"前 言
首先，感谢你在百忙中打开这本书！
如果你愿意继续，那么我们先聊一聊这本书的“三观”。
-曾经让人很腰疼、脖子疼的Excel报表自动化问题
以前，在Excel里要实现报表自动化，基本都需要用VBA。虽然VBA是一门相对简单的编程语言，但是对大多数普通的Excel用户来说，学习VBA所需要耗费的时间和精力都是巨大的。
笔者作为一个非计算机专业的普通用户，也曾学过多门编程语言，此前在用Excel进行日常数据处理时，为实现报表自动化，也一度成为VBA的重度用户。同时，笔者在学习和使用编程语言的过程中，深知作为一个普通Excel用户，需要掌握一门编程语言所需要经历的煎熬。回想那些写代码的日子，一次又一次为调试一个程序错误钻研到深夜的情景，仍历历在目——真是想想都腰疼、脖子疼。
当然，请不要误解为学VBA没有什么用，对有兴趣、有时间、有精力，又或者已有一定编程基础的朋友来说，VBA还是很有用的。
推开Excel Power 系列这扇门，走进一个崭新、美好的世界
自从笔者接触了Excel的Power BI功能，这一切开始发生根本性的改变。
现在，除了一些需要与用户做特别交互或非数据性处理（如打印控制等）的工作自动化问题仍通过VBA来完成外（对大部分普通Excel用户来说，这些工作实际上并不是必要的，或者是可以借助外部资源来完成的），对于数据本身的汇总、整理、计算分析以及完成各种标准化或非标准化报表的编制等，均可以通过Power Query及Power Pivot来实现，真正做到“数据进来，一键刷新”。
Excel Power BI的神奇，不仅在于它的强大，更在于它的易用性，对大部分普通用户来说，掌握一些可视化的界面操作以及基础函数，即可极大提高日常数据处理效率。
同时，由于Power Query对数据处理过程（步骤）以及Power Pivot对数
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内容简介:
Excel Power BI的神奇，不仅在于它的强大，更在于它的易用性，对大部分普通用户来说，掌握一些可视化的界面操作以及基础函数，即可极大提高日常数据处理效率。本书主要介绍如何将原始数据变为自动化报表，主要内容包括Excel Power BI中的两大核心功能――Power Query和Power Pivot的关键知识点，通过一个又一个的案例，以期让普通的Excel用户，能快速掌握Power Query和Power Pivot的核心知识，从而将其有效地应用到实际工作中，提升工作效率。本书适合具备一定Excel 应用基础知识，了解Excel 基础函数应用的读者，另外也适合财务、统计、人力资源、客服、售后服务、电商等需要处理大量数据的朋友学习。
目录:
章 Power Query、Power Pivot与Excel报表自动化 / 1
1.1 如何让Excel报表自动化？ / 1
1.2 关于Power Query的几个疑问 / 3
1.3 关于Power Pivot的几个疑问 / 5
1.4 用一个例子说明报表自动化的实现过程 / 5
第2章 Power Query入门 / 17
2.1 通过一个例子体会Power Query的基础操作 / 17
2.2 用Power Query处理数据的过程 / 22
2.3 能Excel所不能：解决按最右侧特定字符分列问题 / 24
2.4 自动整合外部数据源：Excel不再是自己玩 / 25
2.5 重复记录提取：快速解决提取顾客最后消费记录的难题 / 29
第3章 Power Query操作进阶 / 31
3.1 数据转置，有一个需要注意的地方 / 31
3.2 分组依据：分类“汇总”的利器 / 33
3.3 逆透视：瞬间完成二维表转一维表 / 36
3.4 同类表数据追加查询：轻松组合多表内容 / 38
3.5 关联表合并：Vlookup虽好，但难承大数据之重 / 41
3.6 一个例子搞定“合并查询的6个联接类型” / 44
3.7 透视与逆透视：两步搞定数据转换难题 / 49
3.8 频繁重复的表间数据对比
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