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Excel BI 之道:從零開始學(xué)Power工具應(yīng)用

Excel BI 之道:從零開始學(xué)Power工具應(yīng)用

定 價(jià):¥69.00

作 者: 零一 著
出版社: 電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: >計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò) >家庭與辦公室用書 >微軟Office

ISBN: 9787121326622 出版時(shí)間: 2017-10-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 212 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  《Excel BI之道:從零開始學(xué)Power工具應(yīng)用》主要介紹Excel 2016的3個(gè)BI組件Power Query、 Power Pivot和Power Map。 在微軟的BI體系中,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(xué)Power工具應(yīng)用》用大部分篇幅著重介紹這兩個(gè)組件, 列舉了多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的實(shí)例, 使讀者輕松掌握Excel BI?!禘xcel BI之道:從零開始學(xué)Power工具應(yīng)用》是讀者掌握Excel BI和Power BI的入門級(jí)圖書。

作者簡(jiǎn)介

  零一,沐垚科技創(chuàng)始人,電商自媒體,資深數(shù)據(jù)分析師,8年電商從業(yè)經(jīng)驗(yàn),擅長(zhǎng)Excel、Power BI、R、Python等工具,主要研究數(shù)據(jù)化運(yùn)營、商業(yè)智能和人工智能在電商領(lǐng)域的應(yīng)用,專注“數(shù)據(jù)+電商”的新零售服務(wù)。

圖書目錄

第 1 章 看 Excel BI 如何解決這些現(xiàn)實(shí)問題 . 1
1.1 5 分鐘內(nèi)合并從業(yè)務(wù)部門收集的 100 張表格2
1.2 用模型來梳理分析復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程.7
1.3 開會(huì)發(fā)言, 需要有可交互的動(dòng)態(tài)圖表.13
1.4 公司業(yè)務(wù)分析要精細(xì)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(shù)據(jù)源.25
2.2 從文件加載數(shù)據(jù).25
2.2.1 從工作簿.26
2.2.2 從 CSV31
2.3 從數(shù)據(jù)庫加載數(shù)據(jù).32
2.3.1 SQL Server 數(shù)據(jù)庫.33
2.3.2 Microsoft Access.36
2.3.3 從 ODBC 導(dǎo)入 .38
2.4 從 Web 導(dǎo)入數(shù)據(jù) .40
2.4.1 GET 方法40
2.4.2 POST 方法44
2.5 數(shù)據(jù)類型操作.47
2.6 標(biāo)題操作.49
2.6.1 修改字段名.49
2.6.2 標(biāo)題的升降.51
2.7 表操作.52
2.7.1 分組.52
2.7.2 轉(zhuǎn)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(tǒng)計(jì)及運(yùn)算.66
2.11 數(shù)據(jù)解析.69
2.12 查詢與合并.71
2.12.1 合并查詢.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(shù).80
第 3 章 靠近大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫 Power Pivot . 84
3.1 數(shù)據(jù)導(dǎo)入.85
3.2 表屬性設(shè)置.89
3.3 表基礎(chǔ)操作.92
3.4 DAX 語言.94
3.5 數(shù)據(jù)建模.100
第 4 章 可視化地圖報(bào)表 Power Map 105
4.1 地圖展現(xiàn).106
4.2 自定義熱力圖. 112
第 5 章 應(yīng)用實(shí)例.116
5.1 業(yè)務(wù)部門做季度 / 年度報(bào)告 . 117
5.2 分析淘寶網(wǎng)數(shù)據(jù)(爬蟲) .124
5.3 電商運(yùn)營算盈虧.142
5.4 電商運(yùn)營分析全店數(shù)據(jù)(建模) .150
5.5 爬取股票數(shù)據(jù)(爬蟲) .154
5.6 文本分析(分詞和情感分析) .163
5.7 新媒體監(jiān)控文章數(shù)據(jù).181
附錄 A M 語言常用函數(shù)速查表 196

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