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王国平 马世权 著

图书标签:

• Excel
• Power BI
• 数据分析
• 商业智能
• 数据可视化
• Power Query
• 数据处理
• 数据建模
• ExcelBI
• 数据报告

店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121333248

商品编码：1644271164

开本：16

出版时间：2015-07-01

Excel BI 之道 从零开始学Power工具应用

Power Query 用Excel玩转商业智能数据处理
YL10264 9787121326622 9787121314612

Excel BI 之道：从零开始学Power工具应用

 

人人都能学会的Excel BI技巧，快速掌握BI组件Power Query、PowerPivot和Power Map

 

零一 著

 

69.00

出版社： 电子工业出版社 ISBN：9787121326622版次：1商品编码：12244484品牌：Broadview包装：平装开本：16开出版时间：2017-10-01用纸：胶版纸页数：212

 

编辑推荐

 

初次接触Excel BI时都会为之惊叹，灵活、方便、高效！

 

以前用VLOOKUP函数、Index+Match函数甚至VBA才能实现的功能操作，现在轻轻单击鼠标就能实现！

 

《Excel BI之道：从零开始学Power工具应用》一半的篇幅介绍基础功能，另外一半的篇幅是实操案例，解决多表格文件合并、多表关联建模、抓取互联网数据等实务问题，读者不用担心学完不知道如何运用。

 

内容简介

 

《Excel BI之道：从零开始学Power工具应用》主要介绍Excel 2016的3个BI组件Power Query、 Power Pivot和Power Map。 在微软的BI体系中，Power Query和Power Pivot是Excel BI和Power BI共同的组件， 因此《Excel BI之道：从零开始学Power工具应用》用大部分篇幅着重介绍这两个组件， 列举了多个业务场景的实例， 使读者轻松掌握Excel BI。《Excel BI之道：从零开始学Power工具应用》是读者掌握Excel BI和Power BI的入门级图书。

 

作者简介

 

零一，沐垚科技创始人，电商自媒体，资深数据分析师，8年电商从业经验，擅长Excel、Power BI、R、Python等工具，主要研究数据化运营、商业智能和人工智能在电商领域的应用，专注“数据+电商”的新零售服务。

 

目录

 

第 1 章 看 Excel BI 如何解决这些现实问题 . 1

 

1.1 5 分钟内合并从业务部门收集的 100 张表格2

 

1.2 用模型来梳理分析复杂的业务流程.7

 

1.3 开会发言， 需要有可交互的动态图表.13

 

1.4 公司业务分析要精细到每条街道的情况.18

 

第 2 章 万能的查询器 Power Query .24

 

2.1 兼容的数据源.25

 

2.2 从文件加载数据.25

 

2.2.1 从工作簿.26

 

2.2.2 从 CSV31

 

2.3 从数据库加载数据.32

 

2.3.1 SQL Server 数据库.33

 

2.3.2 Microsoft Access.36

 

2.3.3 从 ODBC 导入 .38

 

2.4 从 Web 导入数据 .40

 

2.4.1 GET 方法40

 

2.4.2 POST 方法44

 

2.5 数据类型操作.47

 

2.6 标题操作.49

 

2.6.1 修改字段名.49

 

2.6.2 标题的升降.51

 

2.7 表操作.52

 

2.7.1 分组.52

 

2.7.2 转置.54

 

2.8 列操作.54

 

2.8.1 删除列.54

 

2.8.2 添加列.56

 

2.9 字符操作.65

 

2.10 统计及运算.66

 

2.11 数据解析.69

 

2.12 查询与合并.71

 

2.12.1 合并查询.71

 

2.12.2 追加查询.73

 

2.13 M 语言 74

 

2.13.1 删除字符.77

 

2.13.2 包含查询.78

 

2.13.3 插入文本.79

 

2.13.4 自定义函数.80

 

第 3 章 靠近大数据的数据库 Power Pivot . 84

 

3.1 数据导入.85

 

3.2 表属性设置.89

 

3.3 表基础操作.92

 

3.4 DAX 语言.94

 

3.5 数据建模.100

 

第 4 章 可视化地图报表 Power Map 105

 

4.1 地图展现.106

 

4.2 自定义热力图. 112

 

第 5 章 应用实例.116

 

5.1 业务部门做季度 / 年度报告 . 117

 

5.2 分析淘宝网数据（爬虫） .124

 

5.3 电商运营算盈亏.142

 

5.4 电商运营分析全店数据（建模） .150

 

5.5 爬取股票数据（爬虫） .154

 

5.6 文本分析（分词和情感分析） .163

 

5.7 新媒体监控文章数据.181

 

附录 A M 语言常用函数速查表 196

 

收起全部↑

 

精彩书摘

 

5.5 爬取股票数据（爬虫）

 

美丽经常需要整理大量的股票数据，而且要快速地从众多股票中挑选优质股票。要想对股票进行自动化筛选，就需要爬取到股票数据。下面讲解爬取股票数据的操作步骤。

 

首先要得到股票的代码列表。可以到任意财经网站获取股票列表，本书以东方财富网为例，得到的股票代码如。

 

在【数据】功能区中单击【新建查询】下拉按钮，在打开的下拉菜单中选择【从其他源】→【从Web】选项。

 

打开【从Web】对话框，将东方财富网股票列表中的上海股票列表的URL（http://quote.eastmoney.com/stocklist.html#sh）复制到【URL】文本框中，单击【确定】按钮。在【导航器】对话框中选择【Document】，然后单击右下角的【编辑】按钮。

 

展开【Children】字段。

 

展开后在表格中会看到【BODY】，网页上看到的数据就在【BODY】行的【Table】中，在【Table】单元格中右击，在弹出的快捷菜单中选择【作为新查询添加】选项。

 

合并查询后，会看到表，是根据HTML结构分类的数据。

 

……

 

前言/序言

 

我是在 2005 年开始使用 Excel 的， 至今已经有 12 年了， 千万不要把我当成老子， 在写本书的时候我 29 岁。 我在念中学的时候， 就在信息课上开始学习并使用 Excel， 大学毕业后从事电商行业， 在工作中频繁使用 Excel。 我发现， 实践是·好的老师。我相信一个年轻人写的书， 加上这个年轻人 12 年的经验， 会让同样年轻的你们有一场不一样的数据之旅。

 

本书主要介绍 Excel 2016 的 3 个 BI 组件。 对于办公室白领来说， 灵活运用这几个具足够你在职场中呼风唤雨了。 对于数据分析师来说， 也足够满足日常的分析和报表的需求了。 对于比数据工程师更高层次的人来说， 我相信它们的便捷性也足够让你眼前一亮。Excel 是号称，能够与 SAS 媲美的系统， 有非常多的功能拓展插件， 例如 VBA、 SQLServer 数据挖掘套件、 R-Excel、 Power Query、 Power Pivot 和 Power Map 等。 Excel 可以完美地解决我们在日常生活及工作中的数据需求。只要你愿意尝试使用 Excel 2016， 就会发现再也离不开它。 你会把以前的 VLOOKUP 函数丢掉， 把 Index+Match 丢掉， 甚至连 VBA 都可能丢掉。

 

现在你是不是已经心动了呢？ 如果是的话，马上翻开第 1 章， 进入 Excel BI 学习之旅吧！鉴于作者水平有限， 不足之处请读者不吝赐教。

 

Power Query：用Excel玩转商业智能数据处理

59.00

基本信息

出版社: 电子工业出版社; 第1版 (2017年7月1日)

平装

ISBN: 9787121314612

条形码: 9787121314612

品牌: 电子工业出版社

Power Query 是Office 商业智能工具的重要组件，Office 2016 已经将其作为内置工具嵌入在“数据”选项卡中，可见微软非常重视此功能。Power Query 集成了Access 和Excel 的功能，通过它可以对数据进行可视化菜单操作，完成对数据的提取、转换和加载。本书主要内容包括Power Query 简介及安装、Power Query 基本操作、Power Query 应用案例、PowerQuery 结构组成、Power Query 高级应用以及常用M 语言函数语法介绍。本书适合具备一定Excel 应用基础知识，了解Excel 基础函数应用的读者，另外也适合财务、统计、人力资源、客服、售后服务、电商等需要处理大量数据的朋友学习。

作者简介

朱仕平 ，Office应用自由职业讲师，Excel精英培训网讲师团讲师；腾讯课堂在线教育签约讲师。著有电子书《Power Query For Excel2013实战技巧精粹》。

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，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

作 译 者：马世权

出版时间：2018-02    千 字 数：320

版    次：01-01    页    数：276

开    本：16开

装    帧：

I S B N ：9787121333248     

换    版：

所属分类：科技 >> 计算机 >> 办公软件

纸质书定价：￥59.0  

Microsoft Power BI 是微软发布的一套商业分析工具。其功能整合了Excel 中的Power Query、Power Pivot、Power View、Power Map 插件，并加入了社交分享、云服务等功能。《从Excel到Power BI : 商业智能数据分析》以Excel 基础+Power BI 为方法论，使用&平易近人的语言讲解Power BI 的技术知识，让零基础读者也能快速上手操作Power BI。《从Excel到Power BI : 商业智能数据分析》以读者的兴趣阅读为出发点，首先通过介绍可视化模块让读者全面体验Power BI 的操作，并掌握让数据“飞起来”的秘籍；然后迈上一个大台阶，让读者学习Power Query 数据查询功能，瞬间解决&耗费时间且附加值&低的工作；&后全力攻克Power BI 的核心价值模块Power Pivot（数据建模）和DAX 语言，让读者直达商业智能数据分析的巅峰，站到Excel 的肩膀上。本书适合财务、管理、客服、物流、行政与人力资源、电商等行业人员，也适合零IT 基础的读者。

 

 

目录 

第1章 Power BI：让数据飞起来 1 

事物的本质往往没有那么复杂，就好像浩瀚的宇宙，虽然流星稍纵即逝，但我们可以计算它的速度，虽然我们触摸不到银河系，但可以度量它的大小，这是因为我们掌握了天体运动的原理。同样，如果我们掌握了数据分析原理，就会发现那些所谓的高级分析、转化漏斗分析、全面预算，还有&近比较火的增长黑客 AARRR 模型等，不过是浩瀚的知识体系中原理应用的一个场景。本章会剥去数据分析神秘的“外衣”，以浅显的语言来讲述数据分析原理。

1.1 什么是 Power BI：未来已至 2

1.2 从 Excel 到 Power BI 的 5 个理由 9

1.3 数据分析原理：其实很简单 14 

 

第2章Power BI 初体验及数据可视化 24

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

（逻辑会把你从 A 带到 B，而想象力可以带你去任何地方。）

数据可视化不仅是一门技术，也是一门艺术，同样的数据在不同人的手里，展现的效果会千差万别，掌握这门技能需要我们理解数据并具有想象力。

2.1 什么是数据可视化：视觉盛宴的开始 25 

2.2 数据查询初体验：把数据装到“碗”里 27 

2.3 数据建模和度量值：Excel 在 20 年来做的&好的事情 31 

2.4 可视化及自定义视觉对象：将图表一网打尽 39 

2.5 筛选器、层次、交互和分享：颠覆静态报表 51 

2.6 可视化原则：平衡的艺术 61 

 

第3章 数据查询：Power Query 69 

大多数数据分析师都是用 80%的时间做基础的数据处理工作，而用不到 20%的时间做数据分析工作。借助强大的 Power Query 工具，可以解决这个工作时间分配失衡的问题，打造一个工作新常态：用 20%的时间做数据处理工作，用 80%的时间做数据分析工作。

3.1 告别“数据搬运工” 70 

3.2 数据清洗 30 招：变形金刚 75 

3.3 获取数据：从网页和数据库 97 

3.4 追加与合并查询：你还在用 Vlookup 函数吗 103 

3.5 多文件合并：复制和粘贴的杀手 109 

3.6 Power Query 与精益管理思想 113 

3.7 Power BI 的 M 语言与 DAX 语言之争 119 

 

第4章 数据建模：Power Pivot 与 DAX 语言 123 

“如果一件事情，你不能度量它，就不能增长它”。有人说，度量值是 Excel 在 20年来做得&好的一件事。作为一个数据分析工具， Power Pivot 和 DAX 语言才是 Power BI 的核心和灵魂。

4.1 基本概念：度量的力量 124 

4.2 关系模型：建筑设计师 126 

4.3 Power Pivot 与 Pivot：**普通 129 

4.4 度量值：将变革进行到底 133 

4.5 计算列：温故而知新 138 

 

第5章 DAX 语言入门：真正的颠覆从这里开始 142 

DAX 什么是？DAX，Data Analysis Expression，即数据分析表达式。

本书选取了 DAX 公式中的 24 个核心公式，并且根据它们的使用频率由大到小分成了 3 个阶段。其中入门阶段的函数是&常用、核心的部分，攻克它们便可以制作一些小的数据分析模型。

5.1 DAX 语言：数据分析表达式 143 

5.2 聚合函数：计算器 150 

5.3 Calculate 函数：&强大的引擎 153 

5.4 All 函数 156 

5.5 Allexcept 和 Allselceted 函数兄弟 161 

5.6 Filter 函数：高级筛选器 165 

5.7 理解上下文：DAX 语言学习里程碑 173 

 

第6章 DAX 语言进阶：&简单也是&好用的 184 

我们可以把 DAX 当作一门语言来学习，也可以把它当作 Excel 公式来看，因为它们非常相似，而且大部分函数都是通用的。这也会让你从传统的 Excel 转到现代的Power BI 更容易，相对学习成本更低。

初阶函数的学习难度较小，与 Excel 函数很像，可以说是 Excel 函数的扩展。

6.1 Divide 函数：安全除法 185 

6.2 If/Switch 函数：逻辑判断 187 

6.3 关系函数：Related、Relatedtable 和 Lookupvalue 188 

6.4 Time Intelligence 函数：时间智能函数 192 

6.5 日历表的使用 200 

6.6 分组的技巧 205 

6.7 度量值的收纳盒 210 

 

第7章 DAX 语言高阶：进击的数字大厨 213 

高阶函数的学习相对前两个阶段要更难，然而有了前两个阶段的学习基础，它们不过是另一个小山头。当你完成了这 3 个阶段共 24 个函数的学习，就好比掌握了太极拳的 24 个精髓招式，将它们组合起来运用自如后就可以达到以不变应万变的境界。这些函数足以让你应对 80%以上的数据分析需求。

7.1 Values 函数：不重复值 214 

7.2 Hasonevalue 函数：只有一个值 217 

7.3 SumX 函数：掌握 X 类函数 218 

7.4 Earlier 函数：当前行 221 

7.5 RankX 和 TopN 函数：排名 226 

7.6 辅助表：巧妙的助攻 231 

7.7 VAR/Return 函数：录音机 241 

7.8 DAX：用作查询的语言 247 

7.9 取长补短：Excel + Power BI = Better Together 256 

后记 261

作 译 者：王国平

 

出版时间：2018-02    千 字 数：224

 

版    次：01-01    页    数：280

 

开    本：16开

 

装    帧：

 

I S B N ：9787121333132     

 

换    版：

 

所属分类：科技 >> 计算机 >> 计算机科学

 

纸质书定价：￥59.0 

 

随着大数据研究热潮的兴起，各种数据可视化图表层出不穷，大数据生动呈现就成为了具有挑战性的工作，随之出现了大量的可视化软件。本书是基于行业占有率比较高的Microsoft Power BI&新版本所编写的，详细介绍Microsoft Power BI的数据可视化功能，包括数据类型和运算符、软件的安装、连接数据源、数据基础操作、可视化设计原则、可视化图表、自定义可视化效果、报表、仪表板、查询编辑器、运行R脚本、数据高级操作、数据分析表达式、网页流量数据分析、超市运营数据分析、Power BI移动应用和Power BI应用开发等内容。

目    录

第1章  Power BI概况    1

 

1.1  Power BI简介    1

 

1.1.1  软件界面    1

 

1.1.2  主要特征    2

 

1.2  Power BI视图    3

 

1.2.1  报表视图    3

 

1.2.2  数据视图    5

 

1.2.3  关系视图    6

 

1.3  Power BI报表编辑器    8

 

1.3.1 “可视化”窗格    9

 

1.3.2 “筛选器”窗格    10

 

1.3.3 “字段”窗格    11

 

1.4  数据类型    12

 

1.4.1  数字类型    13

 

1.4.2  日期/时间类型    13

 

1.4.3  文本类型    14

 

1.4.4  其他类型    14

 

1.5  软件安装    14

 

1.5.1  系统要求    14

 

1.5.2  安装步骤    15

 

第2章  连接数据源    19

 

2.1  连接到文件    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  连接到数据库    27

 

2.2.1  SQL Server数据库    27

 

2.2.2  MySQL数据库    30

 

2.2.3  Oracle数据库    36

 

第3章  数据基础操作    40

 

3.1  属性的操作    40

 

3.1.1  新建列    41

 

3.1.2  删除列    41

 

3.1.3  重命名列    43

 

3.1.4  数据排序    45

 

3.2  图表的操作    45

 

3.2.1  导出数据    46

 

3.2.2  查看数据    47

 

3.2.3  删除    47

 

3.2.4  排序    47

 

第4章  可视化设计    49

 

4.1  可视化设计基本要求    49

 

4.1.1  选择合适的视觉对象    50

 

4.1.2  选择合适的度量值    51

 

4.2  调整可视化对象元素    52

 

4.2.1  坐标轴    52

 

4.2.2  数据颜色    53

 

4.2.3  数据标签    54

 

4.2.4  标题    54

 

4.2.5  背景    55

 

4.3  自定义可视化效果    56

 

4.3.1  可视化模板下载    56

 

4.3.2  可视化模板导入    58

 

第5章  可视化图表    61

 

5.1  堆积条形图    61

 

5.2  堆积柱形图    63

 

5.3  簇状条形图    65

 

5.4  簇状柱形图    66

 

5.5  百分比堆积条形图    68

 

5.6  百分比堆积柱形图    69

 

5.7  折线图    71

 

5.8  分区图    72

 

5.9  堆积面积图    74

 

5.10  折线和堆积柱形图    76

 

5.11  折线和簇状柱形图    76

 

5.12  功能区图    79

 

5.13  瀑布图    79

 

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