Power Query：用Excel玩转商业智能数据处理 PDF 原书完整版

要是工作中有构思、有念头，就能够应用Power Query把某些繁杂的报表，转化成能够便捷统计分析的移动数据，随后对移动数据开展载入、统计分析、剖析、数据图表展现
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这书合适从业会计、统计分析、人力资源管理、在线客服、售后维修服务、电子商务等工作中，必须解决很多统计数据的用户

Power Query 是Office 商务智能小工具的关键部件，Office 2016 早已将其做为内嵌小工具置入在“统计数据”菜单栏中，看得见微软公司十分重视此作用。Power Query 集成化了Access 和Excel 的作用，根据它能够对统计数据开展数据可视化莱单实际操作，进行对统计数据的获取、变换和载入。这书主题思想包含Power Query 介绍及安裝、Power Query 操作过程、Power Query 运用实例、PowerQuery 构造构成、Power Query 高級运用及其常见M 語言涵数英语的语法详细介绍。这书合适具有必须Excel 运用基本知识，掌握Excel 基本涵数运用的用户，另一个也合适会计、统计分析、人力资源管理、在线客服、售后维修服务、电子商务等必须解决很多统计数据的盆友学习培训。

目录

• 第1 章 Power Query，Excel 的另一个江湖 1
• 1.1 揭开Power Query 的神秘面纱 1
• 1.1.1 一个小功能，数据新天地 2
• 1.1.2 Power Query 哪里寻 6
• 1.1.3 Power Query 启动及操作界面 7
• 1.1.4 Power Query 的包容心 10
• 1.1.5 Power Query 的独特个性 11
• 1.2 Power Query 职场应用5 招鲜 12
• 1.2.1 数据表格可以这样转 12
• 1.2.2 数据表格的逆转乾坤 14
• 1.2.3 双剑合璧查找数据 16
• 1.2.4 数据合并的吸星大法 20
• 1.2.5 从网络中轻松获取数据 24
• 第2 章 稳扎稳打，练好Power Query 的基本功 26
• 2.1 管理Power Query 26
• 2.1.1 学会管理Power Query 27
• 2.1.2 修改公式 30
• 2.1.3 管理查询 32
• 2.1.4 上下文工具 33
• 2.2 掌握Power Query 的基础功能 36
• 2.2.1 选择列 36
• 2.2.2 删除列 38
• 2.2.3 保留行 40
• 2.2.4 删除行 43
• 2.2.5 排序 48
• 2.2.6 拆分列 49
• 2.2.7 分组依据 55
• 2.2.8 数据类型 58
• 2.2.9 将第一行用作标题 60
• 2.2.10 替换值 61
• 2.2.11 合并查询 63
• 2.2.12 追加查询 68
• 2.2.13 转置表格 71
• 2.2.14 反转行 72
• 2.2.15 填充单元格 74
• 2.2.16 文本转换 75
• 2.2.17 提取字符 78
• 2.2.18 数字统计信息 79
• 2.2.19 在字段上计算一个数 81
• 2.2.20 数据舍入 84
• 第3 章 学以致用，Power Query 应用案例 87
• 3.1 拆分数据 87
• 3.2 合并号段 90
• 3.3 对比数据 92
• 3.4 计算单元格字符 97
• 3.5 计算单元格数值 100
• 3.6 拆解信息 102
• 3.7 动态转换结构106
• 3.8 合并统计数据 111
• 3.9 转换数据再创建数据透视表114
• 3.10 拆分和转换数据结构 116
• 3.11 数据排名118
• 3.12 合并文件夹 121
• 3.13 合并查询聚合计算 125
• 3.14 动态查询 129
• 3.15 多条件动态查询 133
• 3.16 综合案例：制订采购计划 136
• 第4 章 知己知彼，Power Query 的结构组成 143
• 4.1 查询表的结构关系 144
• 4.2 高级编辑器 146
• 4.3 创建一条Record 记录 149
• 4.4 创建多行Record 记录 151
• 4.5 创建一个List 列表 152
• 4.6 创建列表中的List 列表 154
• 4.7 创建由逗号分隔的List 列表 155
• 4.8 创建List 列表的基本约定 156
• 4.9 创建table 表 157
• 4.10 创建多层嵌套table 表 158
• 第5 章 事半功倍，Power Query 的高级应用 160
• 5.1 深化钻取 160
• 5.2 获取重复值 162
• 5.3 快速计算 165
• 5.4 条件判断 167
• 5.5 模糊匹配 170
• 5.6 拆分数据 175
• 5.7 创建凭证表 178
• 5.8 文本和数值混合提取 180
• 5.9 统计核对数据 182
• 5.10 行列转置 185
• 5.11 横向排序 189
• 5.12 综合拆解数据 192
• 5.13 自定义函数 197
• 第6 章 锦上添花，常用M 语言函数语法介绍 211
• 6.1 M 语言基础 212
• 6.2 Text 类函数 220
• 6.3 Number 类函数 221
• 6.4 Time 类函数 223
• 6.5 Date 类函数 223
• 6.6 DateTime 类函数 225
• 6.7 Duration 类函数 226
• 6.8 Record 类函数 226
• 6.9 List 类函数 227
• 6.10 Table 类函数 229
• 6.11 文件类函数 232