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138千字 字数
2025-08-01 发行日期
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主编推荐语

助你快速掌握使用Excel和Power BI分析数据的方法。

内容简介

本书详细介绍使用Excel和 Power BI进行数据分析的功能、用法和技巧，并提供丰富的示例。

全书共11章，主要内容包括输入和导入数据、规范数据的内容和格式、Excel内置分析工具的用法、公式和函教的基础知识以及大量函数应用示例、创建和编辑图表的基本操作以及创建特定类型的图表、使用Power BI获取和整理数据、构建数据模型、使用视觉对象和相关工具设计可视化报表、在Exoel中使用Power BI、Fxcel和PowerBI在数据分析中的实际应用等。

目录

  • 版权信息
  • 作者简介
  • 内容简介
  • 前言
  • 第1章 数据分析的基本原理和工具
  • 1.1 了解数据分析
  • 1.1.1 数据分析是什么
  • 1.1.2 为什么要进行数据分析
  • 1.1.3 数据分析的基本流程
  • 1.2 数据分析的基本概念
  • 1.2.1 定性数据和定量数据
  • 1.2.2 数据的测量尺度
  • 1.2.3 描述数据位置的指标
  • 1.2.4 描述数据离散程度的指标
  • 1.2.5 概率的基本术语和概念
  • 1.3 数据分析模型
  • 1.3.1 5W2H分析模型
  • 1.3.2 4P分析模型
  • 1.3.3 SWOT分析模型
  • 1.3.4 PEST分析模型
  • 1.3.5 波士顿分析模型
  • 1.3.6 漏斗分析模型
  • 1.4 Excel中的数据分析工具
  • 1.4.1 常用分析工具——排序、筛选、分类汇总和数据透视表
  • 1.4.2 专业分析工具——模拟分析、单变量求解、规划求解和分析工具库
  • 1.4.3 可视化工具——图表、迷你图和条件格式
  • 1.4.4 商业智能分析工具——Power BI
  • 1.4.5 公式和函数
  • 第2章 在Excel中构建数据
  • 2.1 输入和导入数据
  • 2.1.1 Excel中的数据类型
  • 2.1.2 行、列和单元格的表示方法
  • 2.1.3 输入数据的基本方法
  • 2.1.4 输入15位以上的数字
  • 2.1.5 输入具有指定间隔的一系列数字
  • 2.1.6 输入日期
  • 2.1.7 在一个单元格中输入多行内容
  • 2.1.8 一次性在多个单元格中输入数据
  • 2.1.9 导入文本文件中的数据
  • 2.1.10 导入Access数据库中的数据
  • 2.2 编辑数据
  • 2.2.1 修改数据
  • 2.2.2 移动和复制数据
  • 2.2.3 以指定方式粘贴数据
  • 2.2.4 快速转换数据的行和列
  • 2.3 保存数据
  • 2.3.1 Excel支持的工作簿类型
  • 2.3.2 将数据保存为Excel工作簿
  • 2.3.3 设置保存工作簿的默认文件格式
  • 2.3.4 设置自动恢复工作簿的保存时间间隔和位置
  • 第3章 规范数据的内容和格式
  • 3.1 规范化输入数据
  • 3.1.1 了解数据验证
  • 3.1.2 只能输入下拉列表中的选项
  • 3.1.3 只能输入指定范围内的数值和日期
  • 3.1.4 禁止输入重复内容
  • 3.1.5 标记无效数据
  • 3.1.6 修改、复制和删除数据验证规则
  • 3.2 更正格式不规范的数据
  • 3.2.1 快速拆分复合数据
  • 3.2.2 更正使用英文句点分隔的日期
  • 3.2.3 转换不正确的数据类型
  • 3.3 改善数据的显示效果
  • 3.3.1 设置字符格式
  • 3.3.2 设置数字格式
  • 3.3.3 设置对齐方式
  • 3.3.4 使用单元格样式快速设置多种格式
  • 第4章 使用多种工具分析数据
  • 4.1 排序数据
  • 4.1.1 基于单个条件排序数据
  • 4.1.2 基于多个条件排序数据
  • 4.1.3 基于逻辑顺序排序数据
  • 4.2 筛选数据
  • 4.2.1 进入和退出筛选模式
  • 4.2.2 筛选数据
  • 4.2.3 使用自定义条件区域筛选数据
  • 4.3 分类汇总数据
  • 4.3.1 汇总单类数据
  • 4.3.2 汇总多类数据
  • 4.3.3 删除分类汇总
  • 4.4 使用数据透视表对数据进行透视分析
  • 4.4.1 数据透视表的组成结构和术语
  • 4.4.2 创建数据透视表
  • 4.4.3 布局字段
  • 4.4.4 重命名字段
  • 4.4.5 更改数据透视表的布局
  • 4.4.6 为数据分组
  • 4.4.7 更改数据的汇总方式和计算方式
  • 4.4.8 创建计算字段
  • 4.4.9 创建计算项
  • 4.4.10 刷新数据透视表中的数据
  • 4.5 模拟分析
  • 4.5.1 基于一个变量进行模拟分析
  • 4.5.2 基于两个变量进行模拟分析
  • 4.5.3 在多组条件下进行模拟分析
  • 4.6 单变量求解
  • 4.7 规划求解
  • 4.7.1 启用规划求解
  • 4.7.2 使用规划求解分析数据
  • 4.8 分析工具库
  • 4.8.1 启用分析工具库
  • 4.8.2 分析工具库中包含的分析工具
  • 4.8.3 使用分析工具库分析数据
  • 第5章 使用公式和函数计算与分析数据
  • 5.1 公式和函数快速入门
  • 5.1.1 公式的组成
  • 5.1.2 运算符和运算顺序
  • 5.1.3 输入和修改公式
  • 5.1.4 在公式中使用函数
  • 5.1.5 使用名称简化复杂公式
  • 5.1.6 创建数组公式
  • 5.1.7 在公式中使用多个工作表中的数据
  • 5.1.8 单元格引用类型对复制公式的影响
  • 5.1.9 处理公式错误
  • 5.2 提取和格式化文本
  • 5.2.1 拆分员工编号和员工姓名
  • 5.2.2 从身份证号码中提取出生日期和性别
  • 5.2.3 提取文本中的金额
  • 5.2.4 创建字符图表
  • 5.2.5 替换或删除无用字符
  • 5.3 汇总和统计数值
  • 5.3.1 计算累计销售量
  • 5.3.2 计算某部门所有员工的年薪总和
  • 5.3.3 统计不重复员工的人数
  • 5.3.4 计算所有商品打折后的总价格
  • 5.3.5 计算单日最高销售量
  • 5.3.6 计算销售量前三名的销售量总和
  • 5.4 计算日期
  • 5.4.1 创建一系列日期
  • 5.4.2 判断闰年
  • 5.4.3 计算本月的总天数
  • 5.4.4 计算工资结算日期
  • 5.4.5 计算工龄
  • 5.5 处理财务数据
  • 5.5.1 财务基础知识
  • 5.5.2 计算借贷和投资
  • 5.5.3 计算本金和利息
  • 第6章 使用图表展现数据
  • 6.1 创建和编辑图表
  • 6.1.1 Excel中的图表类型
  • 6.1.2 图表的结构
  • 6.1.3 创建图表的基本流程
  • 6.1.4 调整图表的大小和位置
  • 6.1.5 更改图表类型
  • 6.1.6 修改图表标题
  • 6.1.7 设置图表元素的显示方式
  • 6.1.8 在图表中添加或删除数据系列
  • 6.1.9 删除图表
  • 6.2 使用不同类型的图表展现数据
  • 6.2.1 折线图
  • 6.2.2 散点图
  • 6.2.3 漏斗图
  • 6.2.4 瀑布图
  • 6.2.5 直方图
  • 6.2.6 排列图
  • 6.2.7 箱形图
  • 6.2.8 在饼图中切换显示多组数据
  • 第7章 使用Power BI获取和整理数据
  • 7.1 什么是Power BI
  • 7.2 安装Power BI Desktop
  • 7.3 连接、加载和刷新数据
  • 7.3.1 连接数据
  • 7.3.2 Power Query编辑器
  • 7.3.3 将整理好的数据载入Power BI Desktop
  • 7.3.4 刷新数据
  • 7.3.5 更改数据源
  • 7.3.6 删除查询
  • 7.4 调整行和列
  • 7.4.1 删除不需要的行和列
  • 7.4.2 调整列的排列顺序
  • 7.5 修改和转换数据
  • 7.5.1 将第一行数据设置为列标题
  • 7.5.2 重命名列标题
  • 7.5.3 更改字段的数据类型
  • 7.5.4 批量修改特定的值
  • 7.5.5 转换文本格式
  • 7.5.6 将二维表转换为一维表
  • 7.6 提取和拆分数据
  • 7.6.1 提取指定的字符
  • 7.6.2 提取日期元素
  • 7.6.3 将一列数据拆分到多个列中
  • 7.6.4 根据设置的条件返回不同的值
  • 7.7 合并数据
  • 7.7.1 使用“追加查询”纵向合并数据
  • 7.7.2 使用“合并查询”横向合并数据
  • 7.7.3 合并文件夹中的文件
  • 7.8 使用M公式整理复杂的数据
  • 第8章 构建数据模型
  • 8.1 数据建模的基本概念和常用术语
  • 8.2 关联多个表中的数据
  • 8.2.1 自动创建关系
  • 8.2.2 手动创建关系
  • 8.2.3 修改关系
  • 8.2.4 删除关系
  • 8.3 创建计算列和度量值
  • 8.3.1 创建计算列
  • 8.3.2 创建度量值
  • 8.3.3 计算列和度量值的区别
  • 8.4 DAX基础知识和重要概念
  • 8.4.1 DAX公式的组成
  • 8.4.2 在DAX公式中引用表和列
  • 8.4.3 DAX数据类型
  • 8.4.4 DAX运算符
  • 8.4.5 DAX函数
  • 8.4.6 聚合函数和迭代器
  • 8.4.7 行上下文和筛选上下文
  • 8.4.8 创建计算表
  • 第9章 设计可视化报表
  • 9.1 报表页的基本操作
  • 9.1.1 报表视图
  • 9.1.2 添加报表页
  • 9.1.3 修改报表页的名称
  • 9.1.4 复制报表页
  • 9.1.5 删除报表页
  • 9.2 创建和设置视觉对象
  • 9.2.1 创建视觉对象
  • 9.2.2 更改视觉对象的类型和字段的位置
  • 9.2.3 移动和调整视觉对象的大小
  • 9.2.4 设置视觉对象的格式
  • 9.2.5 删除视觉对象
  • 9.3 设置在视觉对象上查看数据的方式
  • 9.3.1 创建层次结构并钻取数据
  • 9.3.2 使用切片器筛选数据
  • 9.3.3 更改视觉对象上的数据交互方式
  • 9.3.4 聚焦视觉对象
  • 9.3.5 使用焦点模式
  • 9.3.6 查看和导出与视觉对象关联的数据
  • 9.4 设计报表时的有用工具
  • 9.4.1 使用参考线快速对齐和定位视觉对象
  • 9.4.2 使用页面筛选和报表筛选
  • 9.4.3 使用文本框、形状和图片
  • 9.4.4 使用主题为报表统一配色
  • 第10章 在Excel中使用Power BI
  • 10.1 在Excel中安装Power加载项
  • 10.2 使用Power Query导入数据
  • 10.2.1 导入不同来源的数据
  • 10.2.2 重命名和删除查询
  • 10.2.3 在Power Query中整理数据
  • 10.2.4 将数据加载到Excel工作表中
  • 10.2.5 刷新数据
  • 10.2.6 更改数据源
  • 10.3 使用Power Pivot为数据建模
  • 10.3.1 将数据添加到Power Pivot中
  • 10.3.2 在多个表之间创建关系
  • 10.3.3 创建计算列
  • 10.3.4 创建度量值
  • 第11章 Excel和Power BI在数据分析中的实际应用
  • 11.1 使用Excel分析销售数据
  • 11.1.1 基于销售明细表创建数据透视表
  • 11.1.2 创建订单数量趋势折线图
  • 11.1.3 计算各类产品的销售额占比
  • 11.1.4 创建客户消费排名
  • 11.2 使用Power BI分析销售数据
  • 11.2.1 加载数据
  • 11.2.2 基于销售明细表创建维度表
  • 11.2.3 创建数据模型
  • 11.2.4 创建订单数量趋势折线图
  • 11.2.5 计算各类产品的销售额占比
  • 11.2.6 创建客户消费排名
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清华大学出版社

清华大学出版社成立于1980年6月，是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。植根于“清华”这座久负盛名的高等学府，秉承清华人“自强不息，厚德载物”的人文精神，清华大学出版社在短短二十多年的时间里，迅速成长起来。清华大学出版社始终坚持弘扬科技文化产业、服务科教兴国战略的出版方向，把出版高等学校教学用书和科技图书作为主要任务，并为促进学术交流、繁荣出版事业设立了多项出版基金，逐渐形成了以出版高水平的教材和学术专著为主的鲜明特色，在教育出版领域树立了强势品牌。