展开全部

主编推荐语

带你全面掌握数据建模与数据分析技能,实现“场景+方案+逻辑”的全面提升。

内容简介

本书共15章,分四部分。

第一部分是“数据准备与清洗”(第1~4章),首先介绍自助式数据分析的六大应用场景(第1章),然后详解Power Query在数据清洗、表格结构管理以及数据转换方面的全流程操作(第2~4章),为后续分析奠定规范的数据基础。

第二部分是“数据整合与高级查询”(第5~7章),深入探讨数据管理(第5章)、数据查询(第6章)以及多表合并技术(第7章),涵盖同一工作簿内、跨文件、跨文件夹的自动化模板设计,并通过M函数实现动态路径管理,以应对数据源变更带来的复杂性。

第三部分是“数据建模与DAX实战”(第8~14章),首先分析Power Pivot在数据加载(第8章)、数据建模(第9章)以及数据模型的管理与优化(第10章)方面的应用,然后系统讲解DAX函数体系(第11~13章),并进阶至VAR变量、通用日期表构建等数据模型的改进与完善技术(第14章),从而打造高效的数据建模、计算与分析引擎。

第四部分是“综合案例:看板搭建”(第15章)。通过企业级销售分析的全景案例串联多表合并、动态度量值、交互图表与KPI看板设计,完整呈现从原始数据到决策支持的落地闭环。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • Part 1 第1部分 数据准备与清洗
  • Chapter 1 第1章 自助式数据分析概述
  • 1.1 自助式数据分析的实现途径与价值剖析
  • 1.2 自助式数据分析的六大应用场景
  • 1.2.1 整合多源异构数据
  • 1.2.2 快速处理各种数据统计进程
  • 1.2.3 多报表关联数据查询与分析
  • 1.2.4 可视化展示结果
  • 1.2.5 交互式响应需求
  • 1.2.6 多视角多维度动态综合分析
  • 1.3 Power Query
  • 1.4 Power Pivot
  • Chapter 2 第2章 使用Power Query进行数据清洗
  • 2.1 快速清洗空行
  • 2.2 快速清洗错误值
  • 2.3 快速删除重复值
  • 2.4 快速删除多余空格
  • 2.5 快速清除非打印字符
  • Chapter 3 第3章 使用Power Query进行行列及表格结构管理
  • 3.1 删除或保留行记录
  • 3.2 删除或保留列字段
  • 3.3 按要求排列数据
  • 3.4 按要求筛选数据
  • 3.5 将报表进行行列转置
  • 3.6 将报表进行反转行展示
  • 3.7 移动报表中的列数据
  • 3.8 转换报表结构
  • Chapter 4 第4章 使用Power Query进行数据转换
  • 4.1 配置数据类型
  • 4.1.1 修改数据类型及显示格式
  • 4.1.2 定义列数据类型
  • 4.1.3 自动检测数据类型的配置方式
  • 4.1.4 查询数据类型转换的可行性
  • 4.2 转换数据格式
  • 4.2.1 自动转换英文大小写
  • 4.2.2 给数据添加前缀和后缀
  • 4.3 智能填充
  • 4.3.1 智能填充合并单元格
  • 4.3.2 智能填充月份和星期
  • 4.3.3 智能填充条件列
  • 4.3.4 智能填充索引列和自定义列
  • Part 2 第2部分 数据整合与高级查询
  • Chapter 5 第5章 使用Power Query进行数据管理
  • 5.1 数据拆分
  • 5.1.1 按分隔符拆分
  • 5.1.2 按字符数拆分
  • 5.1.3 将一行拆分为多行
  • 5.2 数据分组
  • 5.2.1 数据分组统计
  • 5.2.2 非重复计数统计
  • 5.2.3 多级分组统计
  • 5.3 透视列与逆透视列
  • 5.3.1 原理及区别
  • 5.3.2 使用透视列功能转换数据
  • 5.3.3 按复杂条件转换数据
  • 5.3.4 使用逆透视列功能转换数据
  • Chapter 6 第6章 使用Power Query进行数据查询
  • 6.1 追加查询数据
  • 6.1.1 两表数据追加查询
  • 6.1.2 多表数据追加查询
  • 6.2 合并查询数据
  • 6.2.1 左外部连接
  • 6.2.2 右外部连接
  • 6.2.3 全外部连接
  • 6.2.4 内部连接
  • 6.2.5 左反连接
  • 6.2.6 右反连接
  • Chapter 7 第7章 使用Power Query进行多表合并及M高级查询
  • 7.1 合并同一工作簿文件内的多个工作表
  • 7.1.1 制作可一键刷新结果的多表合并模板
  • 7.1.2 仅将多表合并结果上载回Excel
  • 7.1.3 新增工作表时完善多表合并模板
  • 7.1.4 新增字段时完善多表合并模板
  • 7.1.5 文件存放路径变更时完善多表合并模板
  • 7.2 合并不同工作簿文件内的多个工作表
  • 7.2.1 合并方法的差异
  • 7.2.2 制作跨工作簿文件的多表合并模板
  • 7.2.3 新增字段时完善多表合并模板
  • 7.2.4 文件存放路径变更时完善多表合并模板
  • 7.3 使用M高级查询制作多表合并模板
  • 7.3.1 自动提取数据源动态路径
  • 7.3.2 利用自定义名称存放数据源动态路径
  • 7.3.3 在Power Query编辑器中导入数据源
  • 7.3.4 使用M高级查询制作多表合并模板
  • 7.4 合并文件夹内多个工作簿文件的数据
  • 7.4.1 制作能够一键刷新结果的多文件合并模板
  • 7.4.2 文件新增字段时完善多文件合并模板
  • 7.4.3 文件夹路径变更时完善多文件合并模板
  • 7.5 使用M高级查询快速制作多工作簿文件合并模板
  • 7.6 合并文件夹内多工作簿中的多工作表数据
  • 7.7 跨文件夹合并多工作簿中的多工作表数据
  • Part 3 第3部分 数据建模与DAX实战
  • Chapter 8 第8章 使用Power Pivot进行数据加载
  • 8.1 从数据库加载数据
  • 8.2 从Excel文件加载数据
  • 8.3 从文本文件加载数据
  • 8.4 从剪贴板加载数据
  • 8.5 将表格添加到数据模型中
  • 8.6 添加Power Query的上载结果
  • 8.7 添加数据透视表的数据源
  • Chapter 9 第9章 使用Power Pivot进行数据建模
  • 9.1 两大核心要求
  • 9.2 创建数据模型的方法
  • 9.3 一对多关系的数据模型
  • 9.4 与Excel环境对比
  • 9.5 计算列
  • 9.6 度量值
  • 9.7 计算列与度量值的功能对比
  • Chapter 10 第10章 使用Power Pivot对数据模型进行管理与优化
  • 10.1 数据刷新
  • 10.2 连接管理
  • 10.3 表间关系管理
  • 10.4 度量值管理
  • 10.5 降低内存占用
  • 10.6 提升计算效率
  • Chapter 11 第11章 DAX必知必会
  • 11.1 DAX功能简介
  • 11.2 DAX的常用术语
  • 11.3 DAX的数据类型
  • 11.4 DAX运算符
  • 11.5 DAX的语法要求
  • 11.6 DAX与Excel公式的8种显著区别
  • Chapter 12 第12章 基于DAX的逻辑、聚合与数据处理
  • 12.1 常用的DAX逻辑函数
  • 12.1.1 IF函数:按条件自动返回结果
  • 12.1.2 SWITCH函数:按多条件判断结果
  • 12.1.3 IFERROR函数:自动容错显示
  • 12.2 常用的DAX聚合函数
  • 12.2.1 SUM函数:统计某列数值的总和
  • 12.2.2 SUMX函数:对表中每一行的计算表达式进行求和
  • 12.2.3 SUM函数与SUMX函数的对比
  • 12.2.4 COUNTROWS函数:计算指定表中的行数
  • 12.2.5 DISTINCTCOUNT函数:统计列中非重复值的数量
  • 12.3 常用的DAX文本函数
  • 12.3.1 FIND函数:查找特定值在文本字符串中的位置
  • 12.3.2 SEARCH函数:查找特定值在文本字符串中的位置
  • 12.3.3 REPLACE函数:按字符长度替换文本
  • 12.3.4 SUBSTITUTE函数:按指定值替换文本
  • 12.3.5 FORMAT函数:按指定格式转换数据
  • 12.4 常用的DAX数学函数
  • 12.4.1 INT函数:向下舍入到最接近的整数
  • 12.4.2 MOD函数:返回数字除以除数后的余数
  • 12.4.3 ROUND函数:将数值四舍五入
  • 12.4.4 ROUNDUP函数:按远离0的方向舍入数字
  • 12.4.5 ROUNDDOWN函数:按趋向0的方向舍入数字
  • 12.4.6 DIVIDE函数:自动屏蔽除数为0的错误值
  • 12.5 常用的DAX日期和时间函数
  • 12.5.1 WEEKDAY函数:返回日期对应的星期序号
  • 12.5.2 EDATE函数:返回指定月份数之前或之后的日期
  • 12.5.3 EOMONTH函数:返回指定月份数之前或之后的月末日期
  • 12.5.4 YEARFRAC函数:精确计算两个日期之间的年数间隔
  • Chapter 13 第13章 智能计算与深度分析:DAX高阶函数应用
  • 13.1 常用的DAX筛选器函数
  • 13.1.1 FILTER函数:按条件筛选表中的行
  • 13.1.2 EVALUATE函数:返回表达式结果
  • 13.1.3 CALCULATE函数:按条件进行筛选计算
  • 13.1.4 ALL函数:清除筛选条件并返回表中所有行
  • 13.1.5 EARLIER函数:处理嵌套行上下文
  • 13.2 常用的DAX时间智能函数
  • 13.2.1 TOTALMTD函数:计算月累计值
  • 13.2.2 TOTALQTD函数:计算季度累计值
  • 13.2.3 TOTALYTD函数:计算年度累计值
  • 13.2.4 SAMEPERIODLASTYEAR函数:返回去年同期值
  • 13.2.5 DATEADD函数:按指定单位智能偏移日期
  • 13.3 常用的DAX关系函数
  • 13.3.1 RELATED函数:实现多对一查询匹配
  • 13.3.2 RELATEDTABLE函数:实现一对多查询匹配
  • 13.4 常用的DAX表操作函数
  • 13.4.1 DISTINCT函数:删除重复值并返回唯一值
  • 13.4.2 VALUES函数:获取唯一值列表或基于上下文返回相关行表
  • 13.4.3 VALUES函数与DISTINCT函数的区别
  • 13.4.4 SUMMARIZE函数:按条件进行分类汇总
  • 13.4.5 SUMMARIZECOLUMNS函数:生成汇总表
  • Chapter 14 第14章 使用Power Pivot对数据模型进行改进与完善
  • 14.1 使用VAR变量改进DAX表达式
  • 14.1.1 VAR变量概述
  • 14.1.2 实例解析
  • 14.2 使用ADDCOLUMNS函数改进表结构
  • 14.3 使用DAX查询自动构建通用的日期表
  • 14.4 使用SELECTCOLUMNS函数重组表结构
  • 14.5 使用计算表集中化管理度量值
  • 14.5.1 计算表概述
  • 14.5.2 实例解析
  • Part 4 第4部分 综合案例:看板搭建
  • Chapter 15 第15章 数据建模与数据分析案例
  • 15.1 案例说明
  • 15.2 使用Power Query实现分散数据源的多表合并
  • 15.3 使用Power Pivot进行数据建模并计算度量值
  • 15.3.1 将订单表和目标表导入数据模型
  • 15.3.2 创建空白计算表
  • 15.3.3 创建通用日期表
  • 15.3.4 创建用于交互选择月份的筛选条件表
  • 15.3.5 根据业务需求创建表间关系
  • 15.3.6 按照业务需求创建度量值
  • 15.4 使用DAX查询动态生成目标数据计算表
  • 15.4.1 生成条件月销表
  • 15.4.2 生成条件排名表
  • 15.5 创建动态图表
  • 15.5.1 创建数据看板并插入选择器
  • 15.5.2 为选择器设置动态数据源
  • 15.5.3 将选择器与数据模型进行关联
  • 15.5.4 创建日销售趋势图和销售业绩排名图
  • 15.6 计算关键指标和制作数据汇总表
  • 15.7 创建部门对比图和销售占比图
  • 15.7.1 各部门目标销售额与实际销售额对比图
  • 15.7.2 各部门销售贡献占比图
  • 15.8 制作大字KPI并组装数据看板
  • 15.8.1 设计数据看板的布局架构
  • 15.8.2 制作醒目大字KPI和图标
  • 15.8.3 调取部门KPI汇总表数据
  • 15.8.4 规范看板标题与图表命名
  • 15.8.5 组装数据看板并进行视觉美化
  • 15.9 获取更多学习资料的方法
展开全部

评分及书评

评分不足
1个评分

出版方

机械工业出版社

机械工业出版社是全国优秀出版社,自1952年成立以来,坚持为科技、为教育服务,以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨,以“服务社会和人民群众需求,传播社会主义先进文化”为己任,产业结构不断完善,已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸,现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社,涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。