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Excel 进阶指南:Power Pivot 与 Power Query 实战电子书

1. 专家认证与实战经验:微软办公软件国际认证大师级证书,10年银行从业经验,ExcelBI星球主理人,专业深度与实践经验。 2. 技术深度与实践指导:深探讨M及DAX语法规则及实战应用,丰富的案例和实操步骤,帮助读者深理解Excel智能化数据分析的底层逻辑。 3. 创新内容与实用工具:首次引内部数据模型管理(IDM)方法介绍,CUBE函数与数据模型联动使用,市场上少见的创新内容。

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作       者:袁佳林 著

出  版  社:人民邮电出版社有限公司

出版时间:2024-07-01

字       数:13.0万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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本书从Excel的局限性讲起,然后从零始详细介绍智能化Excel的两大组件:Power Pivot、Power Query。本书按照由易到难、由浅深、循序渐的教学方式,介绍Excel BI的Power系列组件的核心计算原理及底层逻辑,以实战案例为引导,清晰地讲解使用Excel BI行数据分析的方法,为读者综合使用Power Pivot、Power Query实现自动化报表下坚实的基础。 本书结构清晰、通俗易懂,讲解层层递,适合Power Pivot、Power Query门及阶读者,如计算机相关专业在校大学生、数据分析相关岗位的从业者、亟待提升数据分析能力的人员阅读。<br/>【推荐语】<br/>1. 专家认证与实战经验:微软办公软件国际认证大师级证书,10年银行从业经验,ExcelBI星球主理人,专业深度与实践经验。 2. 技术深度与实践指导:深探讨M及DAX语法规则及实战应用,丰富的案例和实操步骤,帮助读者深理解Excel智能化数据分析的底层逻辑。 3. 创新内容与实用工具:首次引内部数据模型管理(IDM)方法介绍,CUBE函数与数据模型联动使用,市场上少见的创新内容。 4. 系统化学习与深度阶:通过主题式的讲解,让读者在解决不同问题的过程中逐步深,实现从基础到高级技能的全面掌握。<br/>【作者】<br/>拥有微软办公软件国际认证(Microsoft.Office.Specialist,MOS)大师级(Master)证书; 拥有10年银行从业经验; 公众号“ExcelBI星球”主理人; Excel、Power BI相关技术图书的作者; 喜欢阅读,热衷于分享数据分析、数据可视化相关技术。<br/>
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内 容 提 要

推 荐 词

序 一

序 二

前 言

资源与支持

第1章 从Excel讲起

1.1 Excel在数据处理方面的局限性

1.2 BI与智能化Excel

1.3 数据库概念与数据模型

第2章 Power Pivot与数据建模

2.1 Power Pivot简介

2.2 Power Pivot窗口一览

2.3 Power Pivot数据连接类型

2.4 多表数据模型:表间关系与跨表透视

2.5 Power Pivot展示窗口:数据透视表与数据透视图

第3章 DAX:万物始于“筛选”

3.1 从隐式度量值讲起

3.2 动态计算的核心:上下文

3.3 数据模型的基石:关系

3.4 以SUM()函数为代表的聚合函数

3.5 以SUMX()函数为代表的迭代函数

3.6 CALCULATE()函数

3.7 为什么ALL()函数可以移除筛选条件

3.8 ALL()函数与VALUES()函数

3.9 DAX代码书写技巧与方法

3.10 时间智能函数与时间智能计算

3.11 数据透视表“杀手”:CUBE函数

第4章 Power Query与数据清洗

4.1 Power Query简介

4.2 Power Query编辑器界面一览

4.3 Power Query连接的数据类型

4.4 数据清洗实战

4.5 批量合并文件

第5章 M语言入门

5.1 结构化数据

5.2 数据刷新的起点:查询

5.3 认识M函数

5.4 常用的M函数应用详解

5.5 M函数轻松学:移花接木

5.6 M函数轻松学:拆解参数

5.7 M函数轻松学:多层嵌套

5.8 M函数轻松学:庖丁解牛

5.9 M函数综合实战:批量合并指定位置数据

5.10 M函数综合实战:智能取数系统

第6章 M语言进阶

6.1 let ... in ...语句

6.2 M语言中的运算符

6.3 M语言中的条件判断

6.4 M语言中的自定义函数

6.5 M语言的“语法糖”:each 和 _

6.6 自定义函数综合实战:批量合并不规范文件

6.7 自定义函数综合实战:表格降维技巧

第7章 Excel BI的进阶之路

7.1 从QAT到Excel BI 选项卡

7.2 Excel BI的5个实用小技巧

7.3 查询分组与度量值表

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