Excel商务智能：Power Query和Power Pivot数据清洗、建模与分析实战

11.5 实例5：员工在职、入职、离职和离职率的计算模型

11.4 实例4：RFM客户价值分析模型

11.3 实例3：动态ABC分类分析模型（帕累托分析模型）

11.2 实例2：折扣比例分组（分区间）分析模型

11.1 实例1：TOP-N门店销售和利润贡献度分析模型

第11章 Power Pivot综合实战

10.2.3 实例3：动态移动平均分析模型

10.2.2 实例2：各类同比与环比的计算

10.2.1 实例1：年初、季初与月初至今计算

10.2 常见的时间智能计算

10.1.3 与时间智能函数相关的常用计算指标

10.1.2 日期表的创建与标记

10.1.1 时间智能函数与日期函数

10.1 认识时间智能函数和日期表

第10章 时间智能计算

9.5.3 实例2：使用“切片器+CUBEVALUE函数”动态提取Power Pivot数据模型中的数据

9.5.2 实例1：使用CUBEVALUE函数提取Power Pivot数据模型中的数据

9.5.1 认识CUBE类函数

9.5 Power Pivot数据模型与多维数据集函数

9.4.4 实例3：使用SUMMARIZE和SUMMARIZECOLUMNS函数分组汇总数据

9.4.3 实例2：使用SELECTCOLUMNS函数建立查询表

9.4.2 实例1：使用ADDCOLUMNS函数建立查询表

9.4.1 数据查询和EVALUATE

9.4 DAX作为查询工具的实际应用

9.3.4 实例4：自定义数据透视表标题行完成复杂的报表

9.3.3 实例3：使用RANKX函数动态地计算各类排名

9.3.2 实例2：使用ALLSELECTED函数动态地计算各类占比

9.3.1 实例1：使用CONCATENATEX函数进行文本值透视

9.3 常见的DAX函数和实际案例应用

9.2.2 使用变量时应该避免的错误

9.2.1 关于VAR变量

9.2 在DAX中使用VAR变量

9.1.2 实例2：在数据透视表中创建KPI规则——设置“条件格式”

9.1.1 实例1：在数据透视表中使用自定义排序：按列排序

9.1 Power Pivot和数据透视表

第9章 DAX进阶知识和常见应用

8.5.3 激活关系的USERELATIONSHIP函数

8.5.2 追加筛选的KEEPFILTERS函数

8.5.1 删除筛选器的ALL函数

8.5 CALCULATE函数的调节器

8.4.4 行上下文转换

8.4.3 初识行上下文

8.4.2 创建筛选上下文

8.4.1 初识筛选上下文

8.4 初识计值上下文

8.3.6 初识ALL函数和ALLEXCEPT函数

8.3.5 VALUES函数和DISTINCT函数

8.3.4 CALCULATE函数的筛选器的选择

8.3.3 DAX中最重要的CALCULATE函数

8.3.2 筛选函数FILTER和逻辑运算符

8.3.1 以SUMX为代表的结尾带有X的聚合函数

8.3 DAX的基础函数

8.2.5 RELATED函数与RELATEDTABLE函数介绍

8.2.4 LOOKUPVALUE函数介绍

8.2.3 表、列和度量值的隐藏

8.2.2 多表操作时表间关系的建立和管理

8.2.1 理解Power Pivot的数据模型

8.2 数据模型与表间关系

8.1.5 管理度量值

8.1.4 如何选择度量值与计算列

8.1.3 度量值与数据透视表的计算字段

8.1.2 能适应各种环境的度量值

8.1.1 依附于数据表的计算列

8.1 理解计算列与度量值

第8章 Power Pivot和DAX基础知识

7.3.3 创建DAX表达式时表和列的引用方式

7.3.2 DAX中的数据类型与运算符

7.3.1 常用的DAX函数类型

7.3 认识数据分析表达式DAX

7.2.5 从数据库导入数据

7.2.4 从剪切板导入数据

7.2.3 从文本文件导入数据

7.2.2 从Excel文件导入数据

7.2.1 从表格/区域和Power Query导入数据

7.2 Power Pivot的数据获取方式

7.1.4 认识Power Pivot的管理界面

7.1.3 在Excel中加载Power Pivot

7.1.2 从数据透视表的不重复计算说起

7.1.1 认识Power Pivot

7.1 Power Pivot介绍

第7章 认识Power Pivot与DAX

6.2.4 实例4：批量提取Excel工作簿中不规则的防疫数据

6.2.3 实例3：同时拆分组合的供应商中文名称和英文名称

6.2.2 实例2：高效快速地清洗零乱的考勤数据

6.2.1 实例1：将复杂的二维调薪表转换为一维明细表

6.2 数据转换综合实战

6.1.5 实例5：实时获取数据库中的数据

6.1.4 实例4：获取CSV或TXT文件数据

6.1.3 实例3：获取网页中的表格数据

6.1.2 实例2：获取并合并多个文件夹下的Excel工作簿中的数据

6.1.1 实例1：获取并合并Excel工作簿中的多个工作表的数据

6.1 数据获取综合实战

第6章 Power Query综合实战

5.7.2 实例：创建和调用自定义函数将一列拆分为多列

5.7.1 参数的设置方法

5.7 参数与自定义函数

5.6.2 实例：条件分组计算和数据清洗整理获奖数据

5.6.1 Table.Group函数和常规分组计算

5.6 分组函数Table.Group及其应用

5.5.2 实例2：根据标准答案计算多选题的得分

5.5.1 实例1：对任意组合的条件值求和

5.5 判断文本值和列表中是否包含指定的内容

5.4.6 实例5：使用List.Zip函数批量更换标题及制作工资条

5.4.5 实例4：批量替换和有条件地批量替换文本值

5.4.4 对文本值进行截取的函数

5.4.3 实例3：拆分和提取文本值中的数值并求和

5.4.2 实例2：列表的拆分与合并应用

5.4.1 实例1：表的拆分与合并应用

5.4 各种数据结构的拆分、合并、截取和替换实战

5.3.3 获取和删除列表中的元素

5.3.2 获取和删除指定文本值中的指定字符

5.3.1 使用Table.Skip函数和Table.SelectRows函数筛选行

5.3 获取和删除各种数据实战

5.2.2 批量转换函数Table.TransformColumns的实际应用

5.2.1 批量转换函数List.Transform的实际应用

5.2 List和Table的批量转换实战

5.1.3 将值转换为日期

5.1.2 将值转换为数值

5.1.1 将值转换为文本

5.1 各种数据类型之间的相互转换

第5章 常用的M函数实战详解

4.4.5 为公式添加注释

4.4.4 each _与(x)=>的关系

4.4.3 容错语句try…otherwise…

4.4.2 条件分支语句

4.4.1 let…in…语句

4.4 M公式中常用的语句

4.3.3 Table和Record之间的转换

4.3.2 Table和List之间的转换

4.3.1 List和Record之间的转换

4.3 数据结构之间的相互转换

4.2.5 数据结构的扩展

4.2.4 数据结构的组合和深化

4.2.3 表

4.2.2 记录

4.2.1 列表

4.2 三大数据结构

4.1.5 如何查看函数帮助

4.1.4 运算符

4.1.3 常用的数据类型

4.1.2 主要的M函数类型

4.1.1 M函数和M公式

4.1 M函数和M公式介绍

第4章 M函数和M公式基础入门

3.8.3 实例2：使用合并查询完成各种数据匹配

3.8.2 认识合并查询的6种联接类型

3.8.1 实例1：使用追加查询批量合并多个Excel工作表数据

3.8 追加查询与合并查询

3.7.3 实例2：使用分组统计功能快速计算各部门的数据

3.7.2 实例1：活用“选择性粘贴”功能处理考试成绩

3.7.1 聚合运算的操作

3.7 数学运算和分组统计

3.6.2 实例2：按分隔符的位置提取文本值中指定的字符

3.6.1 实例1：按指定的长度提取文本值中指定的字符

3.6 提取文本值中指定字符的操作

3.5.4 实例3：含有多重行/列表头的数据清洗

3.5.3 实例2：二维表转一维表

3.5.2 实例1：一维表转二维表

3.5.1 一维表和二维表

3.5 透视列与逆透视列操作

3.4.5 合并列常用的方法

3.4.4 实例4：其他拆分列的方法

3.4.3 实例3：按位置拆分列

3.4.2 实例2：按字符数拆分列

3.4.1 实例1：按分隔符拆分列

3.4 拆分列与合并列操作

3.3.3 添加自定义列

3.3.2 为行添加自定义序号

3.3.1 简单快速地添加条件列

3.3 添加列操作

3.2.3 通过筛选器删除行

3.2.2 删除行与保留行

3.2.1 选择列与删除列

3.2 删除行或列操作

3.1.3 “转换”与“添加列”选项卡中的功能

3.1.2 标题的升降设置

3.1.1 数据类型的设置

3.1 入门基础知识

第3章 Power Query的基本操作实例

2.5 数据上载与刷新

2.4 数据源路径的修改与设置

2.3 创建查询的方法

2.2 编辑器管理界面介绍

2.1 初识Power Query

第2章 认识Power Query编辑器

1.2 从Excel到Power BI，只需要一步

1.1 你所不知道的Excel分析“利器”

第1章 Excel：你的职场生产力工具

写在前面

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封面

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第1章 Excel：你的职场生产力工具

1.1 你所不知道的Excel分析“利器”

1.2 从Excel到Power BI，只需要一步

第2章 认识Power Query编辑器

2.1 初识Power Query

2.2 编辑器管理界面介绍

2.3 创建查询的方法

2.4 数据源路径的修改与设置

2.5 数据上载与刷新

第3章 Power Query的基本操作实例

3.1 入门基础知识

3.1.1 数据类型的设置

3.1.2 标题的升降设置

3.1.3 “转换”与“添加列”选项卡中的功能

3.2 删除行或列操作

3.2.1 选择列与删除列

3.2.2 删除行与保留行

3.2.3 通过筛选器删除行

3.3 添加列操作

3.3.1 简单快速地添加条件列

3.3.2 为行添加自定义序号

3.3.3 添加自定义列

3.4 拆分列与合并列操作

3.4.1 实例1：按分隔符拆分列

3.4.2 实例2：按字符数拆分列

3.4.3 实例3：按位置拆分列

3.4.4 实例4：其他拆分列的方法

3.4.5 合并列常用的方法

3.5 透视列与逆透视列操作

3.5.1 一维表和二维表

3.5.2 实例1：一维表转二维表

3.5.3 实例2：二维表转一维表

3.5.4 实例3：含有多重行/列表头的数据清洗

3.6 提取文本值中指定字符的操作

3.6.1 实例1：按指定的长度提取文本值中指定的字符

3.6.2 实例2：按分隔符的位置提取文本值中指定的字符

3.7 数学运算和分组统计

3.7.1 聚合运算的操作

3.7.2 实例1：活用“选择性粘贴”功能处理考试成绩

3.7.3 实例2：使用分组统计功能快速计算各部门的数据

3.8 追加查询与合并查询

3.8.1 实例1：使用追加查询批量合并多个Excel工作表数据

3.8.2 认识合并查询的6种联接类型

3.8.3 实例2：使用合并查询完成各种数据匹配

第4章 M函数和M公式基础入门

4.1 M函数和M公式介绍

4.1.1 M函数和M公式

4.1.2 主要的M函数类型

4.1.3 常用的数据类型

4.1.4 运算符

4.1.5 如何查看函数帮助

4.2 三大数据结构

4.2.1 列表

4.2.2 记录

4.2.3 表

4.2.4 数据结构的组合和深化

4.2.5 数据结构的扩展

4.3 数据结构之间的相互转换

4.3.1 List和Record之间的转换

4.3.2 Table和List之间的转换

4.3.3 Table和Record之间的转换

4.4 M公式中常用的语句

4.4.1 let…in…语句

4.4.2 条件分支语句

4.4.3 容错语句try…otherwise…

4.4.4 each _与(x)=>的关系

4.4.5 为公式添加注释

第5章 常用的M函数实战详解

5.1 各种数据类型之间的相互转换

5.1.1 将值转换为文本

5.1.2 将值转换为数值

5.1.3 将值转换为日期

5.2 List和Table的批量转换实战

5.2.1 批量转换函数List.Transform的实际应用

5.2.2 批量转换函数Table.TransformColumns的实际应用

5.3 获取和删除各种数据实战

5.3.1 使用Table.Skip函数和Table.SelectRows函数筛选行

5.3.2 获取和删除指定文本值中的指定字符

5.3.3 获取和删除列表中的元素

5.4 各种数据结构的拆分、合并、截取和替换实战

5.4.1 实例1：表的拆分与合并应用

5.4.2 实例2：列表的拆分与合并应用

5.4.3 实例3：拆分和提取文本值中的数值并求和

5.4.4 对文本值进行截取的函数

5.4.5 实例4：批量替换和有条件地批量替换文本值

5.4.6 实例5：使用List.Zip函数批量更换标题及制作工资条

5.5 判断文本值和列表中是否包含指定的内容

5.5.1 实例1：对任意组合的条件值求和

5.5.2 实例2：根据标准答案计算多选题的得分

5.6 分组函数Table.Group及其应用

5.6.1 Table.Group函数和常规分组计算

5.6.2 实例：条件分组计算和数据清洗整理获奖数据

5.7 参数与自定义函数

5.7.1 参数的设置方法

5.7.2 实例：创建和调用自定义函数将一列拆分为多列

第6章 Power Query综合实战

6.1 数据获取综合实战

6.1.1 实例1：获取并合并Excel工作簿中的多个工作表的数据

6.1.2 实例2：获取并合并多个文件夹下的Excel工作簿中的数据

6.1.3 实例3：获取网页中的表格数据

6.1.4 实例4：获取CSV或TXT文件数据

6.1.5 实例5：实时获取数据库中的数据

6.2 数据转换综合实战

6.2.1 实例1：将复杂的二维调薪表转换为一维明细表

6.2.2 实例2：高效快速地清洗零乱的考勤数据

6.2.3 实例3：同时拆分组合的供应商中文名称和英文名称

6.2.4 实例4：批量提取Excel工作簿中不规则的防疫数据

第7章 认识Power Pivot与DAX

7.1 Power Pivot介绍

7.1.1 认识Power Pivot

7.1.2 从数据透视表的不重复计算说起

7.1.3 在Excel中加载Power Pivot

7.1.4 认识Power Pivot的管理界面

7.2 Power Pivot的数据获取方式

7.2.1 从表格/区域和Power Query导入数据

7.2.2 从Excel文件导入数据

7.2.3 从文本文件导入数据

7.2.4 从剪切板导入数据

7.2.5 从数据库导入数据

7.3 认识数据分析表达式DAX

7.3.1 常用的DAX函数类型

7.3.2 DAX中的数据类型与运算符

7.3.3 创建DAX表达式时表和列的引用方式

第8章 Power Pivot和DAX基础知识

8.1 理解计算列与度量值

8.1.1 依附于数据表的计算列

8.1.2 能适应各种环境的度量值

8.1.3 度量值与数据透视表的计算字段

8.1.4 如何选择度量值与计算列

8.1.5 管理度量值

8.2 数据模型与表间关系

8.2.1 理解Power Pivot的数据模型

8.2.2 多表操作时表间关系的建立和管理

8.2.3 表、列和度量值的隐藏

8.2.4 LOOKUPVALUE函数介绍

8.2.5 RELATED函数与RELATEDTABLE函数介绍

8.3 DAX的基础函数

8.3.1 以SUMX为代表的结尾带有X的聚合函数

8.3.2 筛选函数FILTER和逻辑运算符

8.3.3 DAX中最重要的CALCULATE函数

8.3.4 CALCULATE函数的筛选器的选择

8.3.5 VALUES函数和DISTINCT函数

8.3.6 初识ALL函数和ALLEXCEPT函数

8.4 初识计值上下文

8.4.1 初识筛选上下文

8.4.2 创建筛选上下文

8.4.3 初识行上下文

8.4.4 行上下文转换

8.5 CALCULATE函数的调节器

8.5.1 删除筛选器的ALL函数

8.5.2 追加筛选的KEEPFILTERS函数

8.5.3 激活关系的USERELATIONSHIP函数

第9章 DAX进阶知识和常见应用

9.1 Power Pivot和数据透视表

9.1.1 实例1：在数据透视表中使用自定义排序：按列排序

9.1.2 实例2：在数据透视表中创建KPI规则——设置“条件格式”

9.2 在DAX中使用VAR变量

9.2.1 关于VAR变量

9.2.2 使用变量时应该避免的错误

9.3 常见的DAX函数和实际案例应用

9.3.1 实例1：使用CONCATENATEX函数进行文本值透视

9.3.2 实例2：使用ALLSELECTED函数动态地计算各类占比

9.3.3 实例3：使用RANKX函数动态地计算各类排名

9.3.4 实例4：自定义数据透视表标题行完成复杂的报表

9.4 DAX作为查询工具的实际应用

9.4.1 数据查询和EVALUATE

9.4.2 实例1：使用ADDCOLUMNS函数建立查询表

9.4.3 实例2：使用SELECTCOLUMNS函数建立查询表

9.4.4 实例3：使用SUMMARIZE和SUMMARIZECOLUMNS函数分组汇总数据

9.5 Power Pivot数据模型与多维数据集函数

9.5.1 认识CUBE类函数

9.5.2 实例1：使用CUBEVALUE函数提取Power Pivot数据模型中的数据

9.5.3 实例2：使用“切片器+CUBEVALUE函数”动态提取Power Pivot数据模型中的数据

第10章 时间智能计算

10.1 认识时间智能函数和日期表

10.1.1 时间智能函数与日期函数

10.1.2 日期表的创建与标记

10.1.3 与时间智能函数相关的常用计算指标

10.2 常见的时间智能计算

10.2.1 实例1：年初、季初与月初至今计算

10.2.2 实例2：各类同比与环比的计算

10.2.3 实例3：动态移动平均分析模型

第11章 Power Pivot综合实战

11.1 实例1：TOP-N门店销售和利润贡献度分析模型

11.2 实例2：折扣比例分组（分区间）分析模型

11.3 实例3：动态ABC分类分析模型（帕累托分析模型）

11.4 实例4：RFM客户价值分析模型

11.5 实例5：员工在职、入职、离职和离职率的计算模型