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王國平 馬世權 著

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121333248

商品編碼：1644271164

開本：16

齣版時間：2015-07-01

Excel BI 之道 從零開始學Power工具應用

Power Query 用Excel玩轉商業智能數據處理
YL10264 9787121326622 9787121314612

Excel BI 之道：從零開始學Power工具應用

 

人人都能學會的Excel BI技巧，快速掌握BI組件Power Query、PowerPivot和Power Map

 

零一 著

 

69.00

齣版社： 電子工業齣版社 ISBN：9787121326622版次：1商品編碼：12244484品牌：Broadview包裝：平裝開本：16開齣版時間：2017-10-01用紙：膠版紙頁數：212

 

編輯推薦

 

初次接觸Excel BI時都會為之驚嘆，靈活、方便、高效！

 

以前用VLOOKUP函數、Index+Match函數甚至VBA纔能實現的功能操作，現在輕輕單擊鼠標就能實現！

 

《Excel BI之道：從零開始學Power工具應用》一半的篇幅介紹基礎功能，另外一半的篇幅是實操案例，解決多錶格文件閤並、多錶關聯建模、抓取互聯網數據等實務問題，讀者不用擔心學完不知道如何運用。

 

內容簡介

 

《Excel BI之道：從零開始學Power工具應用》主要介紹Excel 2016的3個BI組件Power Query、 Power Pivot和Power Map。 在微軟的BI體係中，Power Query和Power Pivot是Excel BI和Power BI共同的組件， 因此《Excel BI之道：從零開始學Power工具應用》用大部分篇幅著重介紹這兩個組件， 列舉瞭多個業務場景的實例， 使讀者輕鬆掌握Excel BI。《Excel BI之道：從零開始學Power工具應用》是讀者掌握Excel BI和Power BI的入門級圖書。

 

作者簡介

 

零一，沐垚科技創始人，電商自媒體，資深數據分析師，8年電商從業經驗，擅長Excel、Power BI、R、Python等工具，主要研究數據化運營、商業智能和人工智能在電商領域的應用，專注“數據+電商”的新零售服務。

 

目錄

 

第 1 章 看 Excel BI 如何解決這些現實問題 . 1

 

1.1 5 分鍾內閤並從業務部門收集的 100 張錶格2

 

1.2 用模型來梳理分析復雜的業務流程.7

 

1.3 開會發言， 需要有可交互的動態圖錶.13

 

1.4 公司業務分析要精細到每條街道的情況.18

 

第 2 章 萬能的查詢器 Power Query .24

 

2.1 兼容的數據源.25

 

2.2 從文件加載數據.25

 

2.2.1 從工作簿.26

 

2.2.2 從 CSV31

 

2.3 從數據庫加載數據.32

 

2.3.1 SQL Server 數據庫.33

 

2.3.2 Microsoft Access.36

 

2.3.3 從 ODBC 導入 .38

 

2.4 從 Web 導入數據 .40

 

2.4.1 GET 方法40

 

2.4.2 POST 方法44

 

2.5 數據類型操作.47

 

2.6 標題操作.49

 

2.6.1 修改字段名.49

 

2.6.2 標題的升降.51

 

2.7 錶操作.52

 

2.7.1 分組.52

 

2.7.2 轉置.54

 

2.8 列操作.54

 

2.8.1 刪除列.54

 

2.8.2 添加列.56

 

2.9 字符操作.65

 

2.10 統計及運算.66

 

2.11 數據解析.69

 

2.12 查詢與閤並.71

 

2.12.1 閤並查詢.71

 

2.12.2 追加查詢.73

 

2.13 M 語言 74

 

2.13.1 刪除字符.77

 

2.13.2 包含查詢.78

 

2.13.3 插入文本.79

 

2.13.4 自定義函數.80

 

第 3 章 靠近大數據的數據庫 Power Pivot . 84

 

3.1 數據導入.85

 

3.2 錶屬性設置.89

 

3.3 錶基礎操作.92

 

3.4 DAX 語言.94

 

3.5 數據建模.100

 

第 4 章 可視化地圖報錶 Power Map 105

 

4.1 地圖展現.106

 

4.2 自定義熱力圖. 112

 

第 5 章 應用實例.116

 

5.1 業務部門做季度 / 年度報告 . 117

 

5.2 分析淘寶網數據（爬蟲） .124

 

5.3 電商運營算盈虧.142

 

5.4 電商運營分析全店數據（建模） .150

 

5.5 爬取股票數據（爬蟲） .154

 

5.6 文本分析（分詞和情感分析） .163

 

5.7 新媒體監控文章數據.181

 

附錄 A M 語言常用函數速查錶 196

 

收起全部↑

 

精彩書摘

 

5.5 爬取股票數據（爬蟲）

 

美麗經常需要整理大量的股票數據，而且要快速地從眾多股票中挑選優質股票。要想對股票進行自動化篩選，就需要爬取到股票數據。下麵講解爬取股票數據的操作步驟。

 

首先要得到股票的代碼列錶。可以到任意財經網站獲取股票列錶，本書以東方財富網為例，得到的股票代碼如。

 

在【數據】功能區中單擊【新建查詢】下拉按鈕，在打開的下拉菜單中選擇【從其他源】→【從Web】選項。

 

打開【從Web】對話框，將東方財富網股票列錶中的上海股票列錶的URL（http://quote.eastmoney.com/stocklist.html#sh）復製到【URL】文本框中，單擊【確定】按鈕。在【導航器】對話框中選擇【Document】，然後單擊右下角的【編輯】按鈕。

 

展開【Children】字段。

 

展開後在錶格中會看到【BODY】，網頁上看到的數據就在【BODY】行的【Table】中，在【Table】單元格中右擊，在彈齣的快捷菜單中選擇【作為新查詢添加】選項。

 

閤並查詢後，會看到錶，是根據HTML結構分類的數據。

 

……

 

前言/序言

 

我是在 2005 年開始使用 Excel 的， 至今已經有 12 年瞭， 韆萬不要把我當成老子， 在寫本書的時候我 29 歲。 我在念中學的時候， 就在信息課上開始學習並使用 Excel， 大學畢業後從事電商行業， 在工作中頻繁使用 Excel。 我發現， 實踐是·好的老師。我相信一個年輕人寫的書， 加上這個年輕人 12 年的經驗， 會讓同樣年輕的你們有一場不一樣的數據之旅。

 

本書主要介紹 Excel 2016 的 3 個 BI 組件。 對於辦公室白領來說， 靈活運用這幾個具足夠你在職場中呼風喚雨瞭。 對於數據分析師來說， 也足夠滿足日常的分析和報錶的需求瞭。 對於比數據工程師更高層次的人來說， 我相信它們的便捷性也足夠讓你眼前一亮。Excel 是號稱，能夠與 SAS 媲美的係統， 有非常多的功能拓展插件， 例如 VBA、 SQLServer 數據挖掘套件、 R-Excel、 Power Query、 Power Pivot 和 Power Map 等。 Excel 可以完美地解決我們在日常生活及工作中的數據需求。隻要你願意嘗試使用 Excel 2016， 就會發現再也離不開它。 你會把以前的 VLOOKUP 函數丟掉， 把 Index+Match 丟掉， 甚至連 VBA 都可能丟掉。

 

現在你是不是已經心動瞭呢？ 如果是的話，馬上翻開第 1 章， 進入 Excel BI 學習之旅吧！鑒於作者水平有限， 不足之處請讀者不吝賜教。

 

Power Query：用Excel玩轉商業智能數據處理

59.00

基本信息

齣版社: 電子工業齣版社; 第1版 (2017年7月1日)

平裝

ISBN: 9787121314612

條形碼: 9787121314612

品牌: 電子工業齣版社

Power Query 是Office 商業智能工具的重要組件，Office 2016 已經將其作為內置工具嵌入在“數據”選項卡中，可見微軟非常重視此功能。Power Query 集成瞭Access 和Excel 的功能，通過它可以對數據進行可視化菜單操作，完成對數據的提取、轉換和加載。本書主要內容包括Power Query 簡介及安裝、Power Query 基本操作、Power Query 應用案例、PowerQuery 結構組成、Power Query 高級應用以及常用M 語言函數語法介紹。本書適閤具備一定Excel 應用基礎知識，瞭解Excel 基礎函數應用的讀者，另外也適閤財務、統計、人力資源、客服、售後服務、電商等需要處理大量數據的朋友學習。

作者簡介

硃仕平 ，Office應用自由職業講師，Excel精英培訓網講師團講師；騰訊課堂在綫教育簽約講師。著有電子書《Power Query For Excel2013實戰技巧精粹》。

目 錄

第1 章 Power Query，Excel 的另一個江湖 1

1.1 揭開Power Query 的神秘麵紗 1

1.1.1 一個小功能，數據新天地 2

1.1.2 Power Query 哪裏尋 6

1.1.3 Power Query 啓動及操作界麵 7

1.1.4 Power Query 的包容心 10

1.1.5 Power Query 的獨特個性 11

1.2 Power Query 職場應用5 招鮮 12

1.2.1 數據錶格可以這樣轉 12

1.2.2 數據錶格的逆轉乾坤 14

1.2.3 雙劍閤璧查找數據 16

1.2.4 數據閤並的吸星大法 20

1.2.5 從網絡中輕鬆獲取數據 24

第2 章 穩紮穩打，練好Power Query 的基本功 26

2.1 管理Power Query 26

2.1.1 學會管理Power Query 27

2.1.2 修改公式 30

2.1.3 管理查詢 32

2.1.4 上下文工具 33

2.2 掌握Power Query 的基礎功能 36

2.2.1 選擇列 36

2.2.2 刪除列 38

2.2.3 保留行 40

2.2.4 刪除行 43

2.2.5 排序 48

2.2.6 拆分列 49

2.2.7 分組依據 55

2.2.8 數據類型 58

2.2.9 將，行用作標題 60

2.2.10 替換值 61

2.2.11 閤並查詢 63

2.2.12 追加查詢 68

2.2.13 轉置錶格 71

2.2.14 反轉行 72

2.2.15 填充單元格 74

2.2.16 文本轉換 75

2.2.17 提取字符 78

2.2.18 數字統計信息 79

2.2.19 在字段上計算一個數 81

2.2.20 數據捨入 84

第3 章 學以緻用，Power Query 應用案例 87

3.1 拆分數據 87

3.2 閤並號段 90

3.3 對比數據 92

3.4 計算單元格字符 97

3.5 計算單元格數值 100

3.6 拆解信息 102

3.7 動態轉換結構106

3.8 閤並統計數據 111

3.9 轉換數據再創建數據透視錶114

3.10 拆分和轉換數據結構 116

3.11 數據排名118

3.12 閤並文件夾 121

3.13 閤並查詢聚閤計算 125

3.14 動態查詢 129

3.15 多條件動態查詢 133

3.16 綜閤案例：製訂采購計劃 136

第4 章 知己知彼，Power Query 的結構組成 143

4.1 查詢錶的結構關係 144

4.2 高級編輯器 146

4.3 創建一條Record 記錄 149

4.4 創建多行Record 記錄 151

4.5 創建一個List 列錶 152

4.6 創建列錶中的List 列錶 154

4.7 創建由逗號分隔的List 列錶 155

4.8 創建List 列錶的基本約定 156

4.9 創建table 錶 157

4.10 創建多層嵌套table 錶 158

第5 章 事半功倍，Power Query 的高級應用 160

5.1 深化鑽取 160

5.2 獲取重復值 162

5.3 快速計算 165

5.4 條件判斷 167

5.5 模糊匹配 170

5.6 拆分數據 175

5.7 創建憑證錶 178

5.8 文本和數值混閤提取 180

5.9 統計核對數據 182

5.10 行列轉置 185

5.11 橫嚮排序 189

5.12 綜閤拆解數據 192

5.13 自定義函數 197

第6 章 錦上添花，常用M 語言函數語法介紹 211

6.1 M 語言基礎 212

6.2 Text 類函數 220

6.3 Number 類函數 221

6.4 Time 類函數 223

6.5 Date 類函數 223

6.6 DateTime 類函數 225

6.7 Duration 類函數 226

6.8 Record 類函數 226

6.9 List 類函數 227

6.10 Table 類函數 229

6.11 文件類函數 232

作 譯 者：馬世權

齣版時間：2018-02    韆 字 數：320

版    次：01-01    頁    數：276

開    本：16開

裝    幀：

I S B N ：9787121333248     

換    版：

所屬分類：科技 >> 計算機 >> 辦公軟件

紙質書定價：￥59.0  

Microsoft Power BI 是微軟發布的一套商業分析工具。其功能整閤瞭Excel 中的Power Query、Power Pivot、Power View、Power Map 插件，並加入瞭社交分享、雲服務等功能。《從Excel到Power BI : 商業智能數據分析》以Excel 基礎+Power BI 為方法論，使用&平易近人的語言講解Power BI 的技術知識，讓零基礎讀者也能快速上手操作Power BI。《從Excel到Power BI : 商業智能數據分析》以讀者的興趣閱讀為齣發點，首先通過介紹可視化模塊讓讀者全麵體驗Power BI 的操作，並掌握讓數據“飛起來”的秘籍；然後邁上一個大颱階，讓讀者學習Power Query 數據查詢功能，瞬間解決&耗費時間且附加值&低的工作；&後全力攻剋Power BI 的核心價值模塊Power Pivot（數據建模）和DAX 語言，讓讀者直達商業智能數據分析的巔峰，站到Excel 的肩膀上。本書適閤財務、管理、客服、物流、行政與人力資源、電商等行業人員，也適閤零IT 基礎的讀者。

 

 

目錄 

第1章 Power BI：讓數據飛起來 1 

事物的本質往往沒有那麼復雜，就好像浩瀚的宇宙，雖然流星稍縱即逝，但我們可以計算它的速度，雖然我們觸摸不到銀河係，但可以度量它的大小，這是因為我們掌握瞭天體運動的原理。同樣，如果我們掌握瞭數據分析原理，就會發現那些所謂的高級分析、轉化漏鬥分析、全麵預算，還有&近比較火的增長黑客 AARRR 模型等，不過是浩瀚的知識體係中原理應用的一個場景。本章會剝去數據分析神秘的“外衣”，以淺顯的語言來講述數據分析原理。

1.1 什麼是 Power BI：未來已至 2

1.2 從 Excel 到 Power BI 的 5 個理由 9

1.3 數據分析原理：其實很簡單 14 

 

第2章Power BI 初體驗及數據可視化 24

“Logic will get you from A to B. Imagination will take you everywhere.”

（邏輯會把你從 A 帶到 B，而想象力可以帶你去任何地方。）

數據可視化不僅是一門技術，也是一門藝術，同樣的數據在不同人的手裏，展現的效果會韆差萬彆，掌握這門技能需要我們理解數據並具有想象力。

2.1 什麼是數據可視化：視覺盛宴的開始 25 

2.2 數據查詢初體驗：把數據裝到“碗”裏 27 

2.3 數據建模和度量值：Excel 在 20 年來做的&好的事情 31 

2.4 可視化及自定義視覺對象：將圖錶一網打盡 39 

2.5 篩選器、層次、交互和分享：顛覆靜態報錶 51 

2.6 可視化原則：平衡的藝術 61 

 

第3章 數據查詢：Power Query 69 

大多數數據分析師都是用 80%的時間做基礎的數據處理工作，而用不到 20%的時間做數據分析工作。藉助強大的 Power Query 工具，可以解決這個工作時間分配失衡的問題，打造一個工作新常態：用 20%的時間做數據處理工作，用 80%的時間做數據分析工作。

3.1 告彆“數據搬運工” 70 

3.2 數據清洗 30 招：變形金剛 75 

3.3 獲取數據：從網頁和數據庫 97 

3.4 追加與閤並查詢：你還在用 Vlookup 函數嗎 103 

3.5 多文件閤並：復製和粘貼的殺手 109 

3.6 Power Query 與精益管理思想 113 

3.7 Power BI 的 M 語言與 DAX 語言之爭 119 

 

第4章 數據建模：Power Pivot 與 DAX 語言 123 

“如果一件事情，你不能度量它，就不能增長它”。有人說，度量值是 Excel 在 20年來做得&好的一件事。作為一個數據分析工具， Power Pivot 和 DAX 語言纔是 Power BI 的核心和靈魂。

4.1 基本概念：度量的力量 124 

4.2 關係模型：建築設計師 126 

4.3 Power Pivot 與 Pivot：**普通 129 

4.4 度量值：將變革進行到底 133 

4.5 計算列：溫故而知新 138 

 

第5章 DAX 語言入門：真正的顛覆從這裏開始 142 

DAX 什麼是？DAX，Data Analysis Expression，即數據分析錶達式。

本書選取瞭 DAX 公式中的 24 個核心公式，並且根據它們的使用頻率由大到小分成瞭 3 個階段。其中入門階段的函數是&常用、核心的部分，攻剋它們便可以製作一些小的數據分析模型。

5.1 DAX 語言：數據分析錶達式 143 

5.2 聚閤函數：計算器 150 

5.3 Calculate 函數：&強大的引擎 153 

5.4 All 函數 156 

5.5 Allexcept 和 Allselceted 函數兄弟 161 

5.6 Filter 函數：高級篩選器 165 

5.7 理解上下文：DAX 語言學習裏程碑 173 

 

第6章 DAX 語言進階：&簡單也是&好用的 184 

我們可以把 DAX 當作一門語言來學習，也可以把它當作 Excel 公式來看，因為它們非常相似，而且大部分函數都是通用的。這也會讓你從傳統的 Excel 轉到現代的Power BI 更容易，相對學習成本更低。

初階函數的學習難度較小，與 Excel 函數很像，可以說是 Excel 函數的擴展。

6.1 Divide 函數：安全除法 185 

6.2 If/Switch 函數：邏輯判斷 187 

6.3 關係函數：Related、Relatedtable 和 Lookupvalue 188 

6.4 Time Intelligence 函數：時間智能函數 192 

6.5 日曆錶的使用 200 

6.6 分組的技巧 205 

6.7 度量值的收納盒 210 

 

第7章 DAX 語言高階：進擊的數字大廚 213 

高階函數的學習相對前兩個階段要更難，然而有瞭前兩個階段的學習基礎，它們不過是另一個小山頭。當你完成瞭這 3 個階段共 24 個函數的學習，就好比掌握瞭太極拳的 24 個精髓招式，將它們組閤起來運用自如後就可以達到以不變應萬變的境界。這些函數足以讓你應對 80%以上的數據分析需求。

7.1 Values 函數：不重復值 214 

7.2 Hasonevalue 函數：隻有一個值 217 

7.3 SumX 函數：掌握 X 類函數 218 

7.4 Earlier 函數：當前行 221 

7.5 RankX 和 TopN 函數：排名 226 

7.6 輔助錶：巧妙的助攻 231 

7.7 VAR/Return 函數：錄音機 241 

7.8 DAX：用作查詢的語言 247 

7.9 取長補短：Excel + Power BI = Better Together 256 

後記 261

作 譯 者：王國平

 

齣版時間：2018-02    韆 字 數：224

 

版    次：01-01    頁    數：280

 

開    本：16開

 

裝    幀：

 

I S B N ：9787121333132     

 

換    版：

 

所屬分類：科技 >> 計算機 >> 計算機科學

 

紙質書定價：￥59.0 

 

隨著大數據研究熱潮的興起，各種數據可視化圖錶層齣不窮，大數據生動呈現就成為瞭具有挑戰性的工作，隨之齣現瞭大量的可視化軟件。本書是基於行業占有率比較高的Microsoft Power BI&新版本所編寫的，詳細介紹Microsoft Power BI的數據可視化功能，包括數據類型和運算符、軟件的安裝、連接數據源、數據基礎操作、可視化設計原則、可視化圖錶、自定義可視化效果、報錶、儀錶闆、查詢編輯器、運行R腳本、數據高級操作、數據分析錶達式、網頁流量數據分析、超市運營數據分析、Power BI移動應用和Power BI應用開發等內容。

目    錄

第1章  Power BI概況    1

 

1.1  Power BI簡介    1

 

1.1.1  軟件界麵    1

 

1.1.2  主要特徵    2

 

1.2  Power BI視圖    3

 

1.2.1  報錶視圖    3

 

1.2.2  數據視圖    5

 

1.2.3  關係視圖    6

 

1.3  Power BI報錶編輯器    8

 

1.3.1 “可視化”窗格    9

 

1.3.2 “篩選器”窗格    10

 

1.3.3 “字段”窗格    11

 

1.4  數據類型    12

 

1.4.1  數字類型    13

 

1.4.2  日期/時間類型    13

 

1.4.3  文本類型    14

 

1.4.4  其他類型    14

 

1.5  軟件安裝    14

 

1.5.1  係統要求    14

 

1.5.2  安裝步驟    15

 

第2章  連接數據源    19

 

2.1  連接到文件    21

 

2.1.1  Excel文件    21

 

2.1.2  文本/CSV文件    23

 

2.1.3  XML文件    25

 

2.2  連接到數據庫    27

 

2.2.1  SQL Server數據庫    27

 

2.2.2  MySQL數據庫    30

 

2.2.3  Oracle數據庫    36

 

第3章  數據基礎操作    40

 

3.1  屬性的操作    40

 

3.1.1  新建列    41

 

3.1.2  刪除列    41

 

3.1.3  重命名列    43

 

3.1.4  數據排序    45

 

3.2  圖錶的操作    45

 

3.2.1  導齣數據    46

 

3.2.2  查看數據    47

 

3.2.3  刪除    47

 

3.2.4  排序    47

 

第4章  可視化設計    49

 

4.1  可視化設計基本要求    49

 

4.1.1  選擇閤適的視覺對象    50

 

4.1.2  選擇閤適的度量值    51

 

4.2  調整可視化對象元素    52

 

4.2.1  坐標軸    52

 

4.2.2  數據顔色    53

 

4.2.3  數據標簽    54

 

4.2.4  標題    54

 

4.2.5  背景    55

 

4.3  自定義可視化效果    56

 

4.3.1  可視化模闆下載    56

 

4.3.2  可視化模闆導入    58

 

第5章  可視化圖錶    61

 

5.1  堆積條形圖    61

 

5.2  堆積柱形圖    63

 

5.3  簇狀條形圖    65

 

5.4  簇狀柱形圖    66

 

5.5  百分比堆積條形圖    68

 

5.6  百分比堆積柱形圖    69

 

5.7  摺綫圖    71

 

5.8  分區圖    72

 

5.9  堆積麵積圖    74

 

5.10  摺綫和堆積柱形圖    76

 

5.11  摺綫和簇狀柱形圖    76

 

5.12  功能區圖    79

 

5.13  瀑布圖    79

 

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