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精通 Power Query电子书

1. 广泛性:Power Query领域的经典之作“猴子书”,让你用更聪明的方法处理数据。 Excel用户可以仅仅通过学习Power Query配合Excel公式来完成导数据、清理数据和转换数据,为后续分析数据做好准备,整个过程几乎零代码。 2. 平衡性:两位作者几乎完全互补,是 IT 和业务的完美组合。 本书并非简单粗暴的截图或单流罗列,也不是枯燥的IT技术名词堆砌或公式排列。在本书中,可以大量感受到作者如何照顾业务伙伴的操作想法以及步步手把手的操作体验。同时,还有清晰、专业的 IT 解释辅助,这让从“小白”、业务用户到 IT 用户都能从中获益。这种平衡很难做到,而作者无疑做出了完美示范。业务伙伴读着不难,IT 用户读着“有干货”。

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作       者:[加拿大] 肯·普尔斯(Ken Puls),[巴拿马]米格尔·埃斯科瓦尔(Miguel Escobar) 著

出  版  社:人民邮电出版社有限公司

出版时间:2023-11-01

字       数:26.5万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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本书是Power Query领域的经典之作,旨在让读者用正确而高效的方法精通Power Query。本书是两位作者多年积累的业务和IT工作经验总结,同时也是全球Power Query顶级社群的大咖经验提炼。本书从业务背景出发,在业务和IT之间做到了良好的平衡,系统化地给出了Power Query的思维框架和模式,同时按照多个企业级业务场景一一展示其实用性。 无论你是Power Query的新手还是经验丰富的ETL专家,都可以从各自的角度领略Power Query 和M语言的魅力。对于业务用户,本书给出了日常办公所涉及的大量复杂数据问题解法的直参考,并提供了大量案例,可以直应用。对于专业用户,本书给出了搭建大型专业数据项目的框架性流程指导及优化建议,并提供了相关案例,也可以直复用。<br/>【推荐语】<br/>1. 广泛性:Power Query领域的经典之作“猴子书”,让你用更聪明的方法处理数据。 Excel用户可以仅仅通过学习Power Query配合Excel公式来完成导数据、清理数据和转换数据,为后续分析数据做好准备,整个过程几乎零代码。 2. 平衡性:两位作者几乎完全互补,是 IT 和业务的完美组合。 本书并非简单粗暴的截图或单流罗列,也不是枯燥的IT技术名词堆砌或公式排列。在本书中,可以大量感受到作者如何照顾业务伙伴的操作想法以及步步手把手的操作体验。同时,还有清晰、专业的 IT 解释辅助,这让从“小白”、业务用户到 IT 用户都能从中获益。这种平衡很难做到,而作者无疑做出了完美示范。业务伙伴读着不难,IT 用户读着“有干货”。 3. 系统性:给出了所需的抽象思维框架和系统化框架思考。 本书并非停留在介绍某种效果如何实现的简单表述,所谓“万变不离其宗”,在本书中,作者给出了高屋建瓴的系统化思考框架。例如,第2章就直给出了查询的架构拆分设计思维,让人读之有种成为数据架构师的成就感,并迫不及待想将这些思路赶快“优化”到自己的工作中。 4. 实用性:给出了可以直解决各种问题的解决方案模板。 本书并非简单功能大全或凸显神奇技巧,作者汇集了来自企业实战中的各种精华案例,例如日期表的构建(包括多种版本,如财务日期表),甚至目标的分摊。对照本书,所有内容都配有 Excel 或 Power BI 的实现案例,读者可以根据图书指引下载后直使用。  <br/>【作者】<br/>【作者】肯·普尔斯(Ken Puls) 是加拿大特许专业会计师,微软 Excel MVP。他经营着 Excelguru 咨询公司,并通过 Skillwave培训平台教用户如何使用 Excel 和 Power BI。 【作者】米格尔·埃斯科瓦尔 (Miguel Escobar),在编写本书的时候是微软 Power BI MVP,并在巴拿马经营着一家名为 Powered Solutions 的咨询公司。在本书英文版即将出版时,米格尔收到一份令人兴奋的邀请函,即加微软 Power Query 团队担任项目经理。 【译者】BI 佐罗团队,是基于对数据分析的爱好而形成的爱好者社区,活跃成员包括微软MVP、LVMH集团数据分析师、企业CFO等。2015年以来,经过多年发展,团队已经孵化出不同行业的数据咨询类企业,尤其在零售、快消、餐饮、汽车等行业聚集和沉淀了专业的研究成果,且已为50余家企业提供了数字化转型“箱即用”的落地方案。团队通过“PowerBI战友联盟”的微信公众号、“BI佐罗”的小红书、B站、抖音等平台,持续为社区带来知识分享,也欢迎广大爱好者一起交流讨论。<br/>
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第0章 导言:一场新的革命

0.1 数据分析师的常见场景

0.2 “魔法”的好处和危险

0.3 未来的改变

0.4 为什么说Power Query有“魔力”

0.5 Power Query和产品体验的整合

0.6 Power Query的更新周期

0.7 如何使用本书

第1章 基础知识

1.1 开始之前

1.2 提取

1.3 转换

1.4 加载

1.5 刷新查询

1.6 编辑查询

1.7 Power Query的价值

第2章 查询结构设计

2.1 使用多查询体系结构

2.2 查询的引用

2.4 保持查询的条理性

2.5 拆分现有查询

2.6 关于查询体系结构的最后思考

第3章 数据类型与错误

3.1 数据类型与格式

3.2 常见的错误类型

3.3 步骤级错误

3.4 值错误

3.5 检查查询错误

3.6 关于数据类型与错误的最后思考

第4章 在Excel和Power BI间迁移查询

4.1 在工具之间迁移查询

4.2 导入查询

4.3 在工具之间迁移查询的思考

第5章 从平面文件导入数据

5.1 了解系统如何导入数据

5.2 导入带分隔符的文件

5.3 导入无分隔符的文本文件

第6章 从Excel导入数据

6.1 来自当前工作簿的数据

6.2 来自其他工作簿的数据

6.3 关于连接到Excel数据的最后思考

第7章 常用数据转换

7.1 逆透视

7.2 数据透视

7.3 拆分列

7.4 筛选和排序

7.5 数据分组

第8章 纵向追加数据

8.1 基本追加

8.2 追加列标题不同的数据

8.3 在当前文件中追加表和区域

8.4 关于追加查询的最后思考

第9章 批量合并文件

9.1 示例文件背景介绍

9.2 过程概述

9.3 步骤0:连接到文件夹

9.4 步骤1:筛选文件

9.5 步骤2:合并文件

9.6 步骤3:转换示例文件

9.7 步骤4:通过主查询进行数据清理

9.8 更新解决方案

第10章 横向合并数据

10.1 合并基础知识

10.2 连接类型

10.3 笛卡儿积(交叉连接)

10.4 近似匹配

10.5 模糊匹配

第11章 基于Web的数据源

11.1 连接到Web数据文件

11.2 连接到HTML网页

11.3 连接到没有表的页面

11.4 从Web获取数据的注意事项

第12章 关系数据源

12.1 连接到数据库

12.2 查询折叠

12.3 数据隐私级别

12.4 优化

第13章 转换表格数据

13.1 透视

13.2 逆透视

13.3 分组

第14章 条件逻辑

14.1 基础条件逻辑

14.2 手动创建IF判断

14.3 IFERROR函数

14.4 多条件判断

14.5 与上下行进行比较

14.6 示例中的列

第15章 值系统

15.1 值类型

15.2 表

15.3 列表

15.4 记录

15.5 值

15.6 二进制文件

15.7 错误

15.8 函数

15.9 关键词

第16章 理解M语言

16.1 M查询结构

16.2 理解查询计算

16.3 迭代器(逐行计算)

16.4 其他技术

第17章 参数和自定义函数

17.1 重新创建合并文件

17.2 使用参数构建自定义函数

17.3 手动构建自定义函数

17.4 动态参数表

17.5 参数表的意义

第18章 处理日期时间

18.1 边界日期

18.2 日期表

18.3 日期时间填充

18.4 按日期分摊

第19章 查询优化

19.1 优化设置

19.2 使用缓存

19.3 处理响应滞后

19.4 处理公式防火墙

第20章 自动刷新

20.1 Excel自动刷新选项

20.2 Excel计划刷新

20.3 用宏实现自动刷新

20.4 Power BI中的计划刷新

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