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智能化數據清洗與建模(從Excel數據到Power Query自動化分析模型案例視頻精華版)/Excel數據分析大百科全書

  • 作者：韓小良|責編:柯尊斌
  • 出版社：中國水利水電
  • ISBN：9787522630601
  • 出版日期：2025/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：214
人民幣：RMB 79.8 元      售價：元
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內容大鋼
    不論是從系統導出的數據，還是手工製作的表單，往往需要進行煩瑣的二次整理加工，而這種整理加工又特別耗時耗精力，甚至有些問題使用普通的Excel工具非常麻煩，更談不上構建一個高效自動化的數據分析模型了。
    《智能化數據清洗與建模：從Excel數據到Power Query自動化分析模型（案例視頻精華版）》共分6章，結合大量來自培訓咨詢一線的實際案例，介紹Power Query在數據清洗加工和自動化數據分析建模的各種實際應用，包括數據清洗加工的各種實際應用案例、表格結構轉換、表格數據整理、財務分析建模、銷售分析建模、人力資源分析建模等經典案例。
    本書有24集共83分鐘的教學視頻，對Power Query數據清洗和建模的重要知識點和案例進行了詳細的講解。讀者使用手機掃描書中二維碼，可以隨時觀看學習。另外，隨書贈送30個函數綜合練習資料包、75個分析圖表模板資料包、《Power Query自動化數據處理案例精粹》電子書等資源，方便大家隨時查閱，參考學習。
    本書適合具有Excel基礎知識的各類人員，特別是經常處理大量數據的各類人員閱讀，也可作為高等院校經濟類本科生、研究生和MBA學員的教材或參考書。
作者介紹
韓小良|責編:柯尊斌
    韓小良，國內著名資深實戰型Excel培訓講師核應用解決方案專家。Excel應用方面著作第一人，出版了諸多關於Excel企業管理應用方面的實用書籍。     從事Excel研究及應用多年，有著豐富的Excel高級應用培訓實戰經驗，具有豐富的管理經驗和極強的Excel應用開發能力。已經為數千家大中型企業提供了Excel培訓和應用方案咨詢服務，在業界享有極高的評價，深得用戶認可。
目錄
第1章  最耗時間的數據清洗和重複計算
  1.1  表格數據不規範是數據分析的大敵
    1.1.1  不規範表格徒耗大量精力和時間
    1.1.2  每個月都做相同的煩瑣計算，效率低下
    1.1.3  如何才能進行高效數據分析
  1.2  表格不規範的常見情況
    1.2.1  表格結構不規範
    1.2.2  表格數據不規範
第2章  轉換表格結構
  2.1  刪除垃圾行和垃圾列
    2.1.1  刪除小計行和小計列
    2.1.2  刪除空行和空列
  2.2  處理多行標題
    2.2.1  簡單的多行標題處理
    2.2.2  複雜的多行標題處理，並拆分表
  2.3  表格行列轉換
    2.3.1  逆序行次序
    2.3.2  逆序列次序
    2.3.3  行列的整體轉置：簡單情況
    2.3.4  行列的整體轉置：複雜情況
    2.3.5  把多行變一行：獲取每個人的最新證書名稱及獲取日期
    2.3.6  把多行變一行：提取不重複的二級部門列表
    2.3.7  把多行變一行：刪除重複且積分最少的電話號碼
    2.3.8  把多行變一行：整理不重複的考勤刷卡數據
    2.3.9  把一行變多行：重新排列地址與門牌號
    2.3.10  把一行變多行：整理報銷人與報銷金額
    2.3.11  把多列變為一列：簡單情況
    2.3.12  把多列變為一列：複雜情況
  2.4  數據分列與數據提取
    2.4.1  數據分列：根據一個分隔符
    2.4.2  數據分列：根據多個分隔符
    2.4.3  數據分列：根據字元數
    2.4.4  提取數據：利用分隔符
    2.4.5  提取數據：利用字元數
    2.4.6  提取數據：利用M函數公式
  2.5  二維表格轉換為一維表格
    2.5.1  一列文本的二維表格轉換為一維表格
    2.5.2  多列文本的二維表格轉換為一維表格
    2.5.3  有合併單元格的多列文本的二維表格轉換為一維表格
    2.5.4  有合併單元格標題的多列文本的二維表格轉換為一維表格
第3章  整理表格數據
  3.1  嚴格對待數據模型
    3.1.1  數據的分類
    3.1.2  數據類型的種類
    3.1.3  常見的數據不規範問題
  3.2  清除數據中眼睛看不見的字元
    3.2.1  清除字元中的空格
    3.2.2  清除字元中的特殊字元
  3.3  轉換數字格式
    3.3.1  把文本型數字轉換為數值型數字

    3.3.2  把數值型數字轉換為文本型數字
    3.3.3  把數字轉換為指定位數的文本型數字
  3.4  轉換修改日期
    3.4.1  轉換文本型日期
    3.4.2  轉換非法格式日期
    3.4.3  拆分日期和時間
  3.5  從文本數據中提取關鍵數據
    3.5.1  使用現有工具提取關鍵數據
    3.5.2  使用M函數提取關鍵數據
  3.6  從日期數據中提取重要信息
    3.6.1  從日期數據中提取年
    3.6.2  從日期數據中提取季度
    3.6.3  從日期數據中提取月
    3.6.4  從日期數據中提取周
    3.6.5  從日期數據中提取星期
  3.7  轉換字母大小寫
    3.7.1  每個單詞首字母大寫
    3.7.2  每個單詞全部字母大寫
    3.7.3  每個單詞全部字母小寫
  3.8  添加前綴和后綴
    3.8.1  僅添加前綴
    3.8.2  僅添加后綴
    3.8.3  同時添加前綴和后綴
  3.9  對數字進行舍入處理
    3.9.1  對數字進行四捨五入
    3.9.2  對數字向上舍入
    3.9.3  對數字向下舍入
  3.10  對數字進行批量計算
    3.10.1  對數字批量加上一個相同的數
    3.10.2  對數字批量減去一個相同的數
    3.10.3  對數字批量乘上一個相同的倍數
    3.10.4  對數字批量除以一個相同的倍數
第4章  財務數據分析建模
  4.1  管理費用跟蹤分析模板
    4.1.1  示例數據
    4.1.2  整理加工，建立數據模型
    4.1.3  建立分析模板
    4.1.4  報表一鍵刷新
  4.2  產品成本跟蹤分析模板
    4.2.1  示例數據
    4.2.2  整理加工，建立數據模型
    4.2.3  建立分析模板
    4.2.4  模型刷新
  4.3  店鋪經營分析模板
    4.3.1  示例數據
    4.3.2  建立自動化匯總模型
    4.3.3  店鋪盈虧分佈分析
    4.3.4  指定店鋪的各月經營跟蹤分析
    4.3.5  店鋪排名分析
    4.3.6  指定店鋪的凈利潤影響因素分析

    4.3.7  模型刷新
第5章  銷售數據分析建模
  5.1  構建數據分析模型
    5.1.1  建立各年基本查詢表
    5.1.2  合併兩年數據，建立同比分析模型
    5.1.3  建立同比分析度量值
  5.2  當年銷售分析
    5.2.1  銷售整體分析
    5.2.2  前10大客戶分析
    5.2.3  業務員銷售排名分析
  5.3  銷售同比分析
    5.3.1  產品銷售同比分析
    5.3.2  客戶銷售同比分析
    5.3.3  業務員銷售同比分析
第6章  人力資源數據分析建模
  6.1  員工信息分析建模
    6.1.1  建立數據模型
    6.1.2  員工屬性分析報告
  6.2  人工成本分析建模
    6.2.1  基於當前工作簿各月工資表數據的模板
    6.2.2  基於各月工資工作簿數據的模板

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